Der Rote-Königin-Effekt bei der unternehmerischen KI-Implementierung: Du rennst mit aller Kraft, bleibst aber an Ort und Stelle.
In den letzten zwei Jahren haben die Ausgaben von Unternehmen für KI allgemein verdoppelt, mit dem plötzlichen Aufkommen verschiedener KI-Tools, aber die Fragen von Chefs und Führungskräften nach dem „Output“ der KI haben sich gleichzeitig verdoppelt. Ein sehr realistisches Problem ist: Das technische Angebot wird verbessert, die Investitionen der Unternehmen steigen an, aber die relative Wettbewerbsfähigkeit, die Organisationseffizienz und die Betriebseffizienz der meisten Unternehmen sind nicht im gleichen Maße gestiegen. Das heißt, die Technologie wird ständig aktualisiert, aber das Management der Unternehmen hat sich nicht entsprechend verändert und bleibt auf der Stelle. Das ist genau der Red-Queen-Effekt.
1. Neudefinition der Roten Königin
Laut Abfrage auf Baidu geht der Konzeptursprung des Red-Queen-Effekts auf „Alice hinter den Spiegeln“ des britischen Schriftstellers Lewis Carroll zurück. In der Geschichte zieht die Rote Königin Alice mit sich, um verzweifelt zu laufen, aber wenn sie anhalten, stellen sie fest, dass sie immer noch am selben Ort sind. Die Rote Königin sagt: „Hier musst du unaufhörlich laufen, um an Ort und Stelle zu bleiben.“ Das heißt, die beiden laufen verzweifelt, bleiben aber am Ende immer noch auf der Stelle.
Wenn wir dies auf die Anwendungsszenarien von Unternehmens-KI anwenden, werden wir folgende Situation sehen: Große Modelle werden im Quartalsrhythmus iteriert, verschiedene KI-Tools werden schnell und kontinuierlich selbst verbessert; Unternehmen kaufen gleichzeitig zusätzliche Ressourcen, führen Pilotprojekte durch und erweitern ihre Rechenleistung, um der technischen Kurve zu folgen. Aber die organisatorischen Mechanismen, die Technologie und Geschäftswert verbinden – wie Arbeitsteilung, Bevollmächtigung, Zusammenarbeit und Leistungsbewertung – bleiben fast unverändert.
Das Ergebnis ist: Die technischen Investitionen steigen Jahr für Jahr, während die tatsächlichen Fähigkeiten der Organisation, die Prozesseffizienz, die Entscheidungsqualität und die Talentdichte auf der Stelle bleiben. Unternehmen glauben, sie würden dem Zeitalter folgen, aber in Wirklichkeit replizieren sie das alte Management mit neuen Technologien. Im Vergleich zu den Fähigkeiten, die das Unternehmen eigentlich haben sollte, ist die Verschiebung Null. Das ist genau die Form des Red-Queen-Effekts im Inneren des Unternehmens.
2. Ursachendiagnose der Wurzel
Lao Yang glaubt, dass der Kern dieses Problems die Fehlausrichtung von Produktivkräften und Produktionsverhältnissen ist. KI ist ein klarer Sprung der Produktivkräfte: Große Modelle, intelligente Agenten und Automatisierung verlagern die Fähigkeiten zur Analyse, Generierung und Ausführung auf einzelne Personen. Nach dem Gesetz der Organisationsentwicklung müssen die Produktionsverhältnisse, Organisationsdesign, Befugnis- und Verantwortungsregelungen, Kooperationsmechanismen und Bewertungssysteme entsprechend angepasst werden, nachdem sich die Produktivkräfte geändert haben. Andernfalls werden die neuen Produktivkräfte durch die alten Strukturen in ihrer Entwicklung behindert.
Wenn wir zu den KI-Anwendungsszenarien von Unternehmen zurückkehren, werden Sie feststellen, dass die Produktivkräfte einen Sprung machen, während die Produktionsverhältnisse noch im hierarchischen Paradigma des Industriezeitalters verharren: Pyramidenebenen, Abteilungsbarrieren, manuelle Genehmigungen, KPIs, die nach der Liefermenge gezählt werden, und IT als Kostenstelle statt als Kompetenzzentrum. Wenn große Modelle in eine solche Struktur eingebettet werden, gibt es nur zwei Ergebnisse: Verzerrung – die KI wird zu einem Werkzeug für Textverfassung und Fragen und Antworten degradiert; Ausgrenzung – die Pilotprojekte zeigen gute Ergebnisse, aber die großskalige Inbetriebnahme bleibt bei Genehmigungs- und Kooperationsschritten stecken.
Daraus ist leicht zu erkennen: Das Ziel, mit dem Unternehmen verzweifelt durch Technologie laufen, ist nicht mehr voranzukommen, sondern die Belastung durch das alte System auszugleichen und den Anschein zu wahren, nicht zurückzubleiben.
3. Analyse der Problemursachen
Warum kommt es zu einem solchen Ergebnis? Lao Yang analysiert dies wie folgt:
Erstens: Technische Inflation und abnehmender Grenznutzen.
Von kleinen Modellen bis zu großen Modellen auf GPT-Niveau sind die Trainings- und Inferenzkosten stark angestiegen. Die Rechenleistung, die viele Unternehmen im Vorjahr eingesetzt haben, reicht im nächsten Jahr nicht mehr aus. Um den technischen Fortschritt zu verfolgen, müssen die Investitionen kontinuierlich erhöht werden. Da die Technologie im nächsten Quartal erneut erneuert wird, nimmt der Grenznutzen des Verhältnisses von Investition zu Ertrag ständig ab. Das ist die unaufhörliche Trägheit auf der Seite der Produktivkräfte.
Zweitens: Die organisatorischen Mechanismen sind blockiert, die Produktionsverhältnisse liegen zurück.
Der Wert der KI muss in die Geschäftsszenarien eindringen, um sich zu zeigen. Aber bei vielen traditionellen Unternehmen hängen die Beschaffungsgenehmigungen immer noch von der Unterschrift der mittleren Führungsebene ab, die abteilungsübergreifenden Daten werden immer noch durch Offline-Abstimmungen abgeglichen, und die Berichtsketten sind instabil und laufen über mehrere Ebenen. Die Technologie kann die Schnittstellenverbindung und Integration innerhalb weniger Tage abschließen, aber das Problem ist, dass sobald es um organisatorische Fragen geht, selbst eine Änderung eines einzelnen Knotens innerhalb mehrerer Monate nicht vorangetrieben werden kann.
Drittens: Fehlausrichtung der Bewertungsausrichtung und verzerrte Indikatorführung.
Einige Unternehmen bewerten die Anzahl der eingeführten Systeme für ihre Digitalisierungsabteilung, und das KI-Team wird nach der Anzahl der gelieferten Projekte bewertet. Der Kern der Bewertungsindikatoren ist die Lieferung, nicht das Geschäftsergebnis. Dies führt zu einer großen Anzahl von Proof-of-Concept- und Demonstrationsergebnissen, während die tatsächliche Anwendung in der Praxis nahezu Null ist.
Viertens: Expertenressourcen sind ungenutzt, die Fähigkeiten werden nicht internalisiert.
Einige Unternehmen haben Algorithmen-Ingenieure und KI-Experten mit hohen Kosten eingestellt, gewähren ihnen aber keine Datenzugriffsrechte und keine Beteiligungsrechte an Geschäftsentscheidungen. Dies führt dazu, dass die Experten sich in Anträgen auf Datenabruf und Abteilungsabstimmungen verbrauchen und zu teuren ungenutzten Ressourcen werden. Die Werkzeuge sind bereit, aber die Personen, die die Werkzeuge nutzen, sind durch die alten organisatorischen Beziehungen gebunden. Dadurch werden die Investitionen in die Produktivkräfte nicht in Organisationsfähigkeit umgewandelt.
4. „Schein-Implementierung“: Der missverstandene Fortschritt
Gegenwärtig kann man sagen, dass die meisten Unternehmen die KI aktiv annehmen, verschiedene Ergebnisse erscheinen in verschiedenen Berichten und sogar auf den großen Bildschirmen von Branchenkonferenzen, aber die Zahl der wirklich in der Praxis implementierten Anwendungen ist äußerst gering, die meisten Szenarien sind „Schein-Implementierungen“. Zum Beispiel: Einige Unternehmen wollen den Vorsprung in der Branchentechnik behalten und folgen den fortschrittlichen Technologien, sie führen eine große Anzahl von Proof-of-Concept-Projekten durch. Obwohl die Demonstrationseffekte hervorragend sind, gibt es bei der Implementierung viele Probleme. Das heißt, die Unternehmen investieren wirklich in die „Laufhaltung“, aber ihre Fähigkeiten sind nur „scheinbar fortschrittlich“.
Viele Unternehmensleiter glauben, dass die Einführung von KI sofort Kosten senken und die Effizienz steigern wird. Es ist unbestreitbar, dass einzelne Projekte lokale Arbeitskräfte einsparen können, aber die neuen Ausgaben für Ingenieurarbeiten, Annotationen und Rechenleistung zur Wartung des KI-Systems übersteigen oft die eingesparten Kosten. Das ist typische „Schein-Kostensenkung“. Außerdem haben einige Unternehmen Dialogroboter und Vorhersagemodelle in ihren Werkzeugen gesammelt, aber die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, die Entscheidungsketten und das Talentausbildungssystem bleiben unverändert, die neue Lernfähigkeit der Organisation ist nicht aufgebaut. Das heißt, die Ausrüstung wurde aktualisiert, aber die Organisation ist immer noch eine „Schein-Organisation“.
5. Wie kann man aus der Krise herauskommen?
Lao Yang glaubt, dass der Schlüssel zur Überwindung des Red-Queen-Effekts bei der KI-Implementierung von Unternehmen nicht darin liegt, schneller zu laufen oder die Spur zu wechseln, sondern darin, die zurückgebliebenen Produktionsverhältnisse neu zu gestalten, damit die Produktivkräfte wirklich in Organisationsfähigkeit umgewandelt werden.
Erstens: Die Fähigkeiten werden in den Geschäftseinheiten internalisiert, nicht in isolierten IT-Systemen.
In dem alten Mechanismus erledigt die IT die Digitalisierung, und die Geschäftseinheiten stellen nur Anforderungen. Der Weg zur Überwindung der Krise besteht darin, dass die Geschäftseinheiten selbst die Fähigkeit zum Aufbau von KI-Anwendungen erhalten, während die IT sich auf Plattformunterstützung und Governance zurückzieht. Nur wenn die Fähigkeiten in der Organisation verankert sind, gehen sie nicht mit der Abnahme einzelner Projekte verloren.
Zweitens: Prozesse und Befugnisse werden gleichzeitig neu gestaltet, nicht nur KI zu den alten Prozessen hinzugefügt.
Wenn Sie die KI nur als Ersatz einsetzen wollen, ist das nur eine lokale Optimierung, die keine Wettbewerbsbarrieren bilden kann. Der echte Unterschied liegt darin, mit Hilfe der KI die Genehmigungs- und Entscheidungsketten neu zu definieren: Welche Schritte werden von Menschen entschieden, welche von Maschinen ausgeführt, und wie werden Befugnisse und Verantwortlichkeiten neu aufgeteilt. Nur wenn Prozesse und Befugnisse gemeinsam geändert werden, werden die Produktionsverhältnisse wirklich gelockert.
Drittens: Datenzugriffsrechte und Beteiligungsrechte an Entscheidungen werden nach unten vergeben.
Die eingestellten KI-Experten und die Samenbenutzer aus den Geschäftsbereichen müssen echte Rechte haben, um Daten abzurufen und auf die Prozesse zuzugreifen. Die Dezentralisierung von Befugnissen ist der Kern der Produktionsverhältnisse. Wenn die Befugnisse nicht gewährt werden, bleiben die Investitionen in die Produktivkräfte ungenutzt.
Viertens: Man erkennt die Asynchronität an, aber die Reform darf nicht aufhören.
Die technische Erneuerung wird in Quartalen gemessen, die Organisationsentwicklung in Jahren, die beiden sind von Natur aus asynchron. Unternehmen können auf der Ebene der Infrastruktur folgen und auf der Anwendungsebene Testläufe durchführen, aber die Neugestaltung der Produktionsverhältnisse – Dezentralisierung, Bewertung, Prozesse – darf keinen Tag lang stillstehen. Der Maßstab für den Erfolg ist nicht, ob man die fortschrittlichste Technologie besitzt, sondern ob die Organisation die Technologie besser nutzen kann als vor einem Jahr.
7. Abschließende Zusammenfassung:
Zusammengefasst ist der Red-Queen-Effekt bei der KI-Implementierung von Unternehmen im Wesentlichen eine strukturelle Fehlausrichtung zwischen dem Sprung der Produktivkräfte und der Blockierung der Produktionsverhältnisse. Einfaches Erhöhen der technischen Investitionen kann den Fortschritt der Organisation nicht mehr bringen; wenn man nur dem alten System neue Antriebskraft hinzufügt, verbraucht die Organisation nur Energie auf der Stelle. Unternehmen müssen eine grundlegendere Frage beantworten: Wenn die Technologie ständig aktualisiert wird, warum bleiben unser Management, unsere Organisation, unsere Prozesse, unsere Bewertung und unsere Dezentralisierung von Befugnissen noch auf dem Stand von vor drei Jahren?