Bezos: Das Leben ist immer Tag eins

1994 war Amazon noch nur ein Online-Buchladen in einer Garage in Seattle; heute ist es zu einem Giganten herangewachsen, der den globalen Einzelhandel und das Cloud-Computing abdeckt.

Warum kann es in der weltweiten KI-Welle immer noch stabil seinen Platz behaupten? Viele Menschen sehen seine Rechenleistung und sein Kapital, aber die wirklich kenntnisreichen Gründer sehen die geheime Waffe, die unter der Oberfläche verborgen liegt: eine strategische Ausrichtung, die den Trends vorauseilt, und eine Unternehmenskultur.

Der heutige Artikel basiert auf dem Live-Vortrag „Innovationshelden“ der US-Station der 26. Kohorte des PPE (Politik, Wirtschaft und Philosophie)-Kurses von NoteMan.

Der Redner ist ehemaliges Mitglied des Gründungsteams von Rufus, dem KI-Einkaufsassistenten von Amazon. Aus der ersten Perspektive eines Beteiligten zerlegt er umfassend die wahren Karten dieses Giganten in Bezug auf KI-Strategie und Organisationsmanagement.

Wir hoffen, dass der heutige Vortrag Ihnen Anregungen geben kann.

I. Das erste unumstößliche Gesetz für die KI-Implementierung: Zurückhaltung ist wichtiger als technische Spielerei

1. Entwickeln Sie nicht gleich einen „allumfassenden Agent“, sondern finden Sie zuerst einen einzigen Ansatzpunkt, mit dem Sie große Erfolge erzielen können

Heutzutage sagen viele Unternehmenschefs, sobald sie über KI sprechen, als Erstes: „Sollen wir einen Agent (Intelligenter Agent) entwickeln?“

Der sogenannte Agent ist ein KI-System, das nicht nur mit Ihnen chatten, sondern auch Ziele verstehen, Aufgaben zerlegen, Tools aufrufen und Ihnen dabei helfen kann, die gesamte Arbeit von der Suche über den Preisvergleich und das Ausfüllen von Formularen bis hin zur Bestellung zu erledigen.

Das klingt wirklich begeisternd, aber die überwiegende Mehrheit der KI-Projekte von Unternehmen scheitert genau an diesem Impuls, nach Größe und Vollständigkeit zu streben: Sie verstehen gar nicht, wo die tatsächlichen Schmerzpunkte der Kunden liegen, und beeilen sich, ein allmächtiges Gerüst aufzubauen.

Der Prozess der internen Inkubation des KI-Einkaufsassistenten Rufus bei Amazon lief genau umgekehrt ab.

Als das Projekt 2023 gerade gestartet wurde, bestand das Team nur aus sieben oder acht Personen, und selbst in der Spitze waren es weniger als 20 Personen. Es dauerte nur etwa zwei Monate, bis ein kleines Demo (Präsentation) erstellt wurde.

Erst als dieses kleine Modell intern validiert und anerkannt wurde, wurde das Team schrittweise auf Hunderte von Personen erweitert, um zu einer ausgereiften Produktform zu gelangen.

Warum ging das so schnell? Weil das Problem, auf das sie sich damals konzentrierten, sehr konkret war, ohne jegliche leere Floskeln:

Es gibt zu viele Waren auf der Plattform. Wenn Benutzer nach etwas suchen, tauchen Hunderte oder Tausende von Ergebnissen auf, die sie gar nicht alle durchsehen können;

In den Kommentarbereichen ist es schwer, Wahrheit von Fälschung zu unterscheiden, es gibt überall gefälschte Bewertungen, und die Benutzer wissen nicht, wem sie vertrauen sollen;

Wenn es zu viele Optionen gibt, geraten Menschen leicht in eine Entscheidungslähmung und kaufen am Ende gar nichts.

Nachdem sie dies verstanden hatten, gab Rufus die Fantasien entschlossen auf und positionierte sich ehrlich als „kundiger Einkaufsberater“: Er versteht, was Sie wollen, erklärt die komplexen Produktparameter klar, vergleicht Vor- und Nachteile und präsentiert Ihnen am Ende nur zwei oder drei zuverlässigste Optionen.

Wenn man das komplexe Einkaufsverhalten bis zum Ende zerlegt, hängt es letztlich nur an zwei Dingen: Entscheidungsschwierigkeiten und mangelndes Vertrauen.

Das Kluge an Amazon ist: Es fragt nicht „Wie leistungsstark ist die heutige KI“, sondern konzentriert sich direkt darauf, „was den Kunden gerade am meisten Kopfzerbrechen bereitet“.

Bei der Entwicklung von Agenten fürchtet man am meisten fehlende Grenzen. Je leistungsstärker das Modell und je größer der Umfang ist, desto exponentiell explodieren die dahinterstehenden Berechtigungsverwaltungen, Datenbereinigungen und Fehlertoleranzmechanismen. Anstatt mit ein paar schicken Präsentationen überall Projekte auszuweiten, ist es besser, den Ansatz zuerst einzuengen und ein Bohrloch so tief zu graben, bis Wasser austritt.

2. Das Wesen des Wettlaufs um Rechenleistung ist der Wettbewerb um die Kernkompetenz der Lieferkette

Wenn Sie Amazon immer noch nur als reine Verkaufsplattform betrachten, können Sie seine schreckliche Potenz im KI-Zeitalter überhaupt nicht verstehen.

Von dem frühen Verkauf von Büchern über den Einstieg in den vollständigen E-Commerce, intelligente Hardware und stationäre Supermärkte bis hin zu AWS (Amazon Web Services), das heute die Hälfte des Erfolgs trägt, hat Amazon seine Grundlage längst zu einer unerschütterlichen Festung ausgebaut.

Der Wettbewerb im KI-Zeitalter stützt sich immer noch auf Infrastruktur und Lieferketten.

Eine Ausrichtung von Amazon ist sehr bewundernswert: Als ich bei Amazon arbeitete, war GPU (Grafikprozessor) sehr reichlich vorhanden, man musste sich nie Sorgen um GPU machen, niemand hatte Probleme mit fehlender Rechenleistung. Amazon hat die GPU-Rechenleistung im Voraus geplant, von Anfang an H100, H200, B200 bis heute B300, GB300, daher ist die Rechenleistung für interne Teams relativ ausreichend.

Amazon stammt aus dem Lieferkettenbereich, und Rechenleistung ist im Grunde auch ein Lieferkettenprodukt, das CPU, Netzwerk, Glasfaser und den Bau von Rechenzentren erfordert – all dies hängt stark von der Fähigkeit der Lieferkette ab.

Bei Microsoft und Google hingegen stößt man häufig auf das Problem der Warteschlangen für Rechenleistung.

Laien sehen nur die Oberfläche und denken, wer am lautesten schreit, gewinnt; Kenner sehen das Wesentliche: Rechenleistung ist letztlich ein echtes kapitalintensives Lieferketten-Geschäft. Amazon ist vielleicht nicht das erste Unternehmen der Welt, das das KI-Motto ausruft, aber es ist dasjenige, das die Vorräte am reichlichsten angelegt hat.

Als es damals weltweit Chips kaufte, Glasfasern verlegte und Rechenzentren baute, war das ursprünglich vielleicht nur dazu gedacht, die hauseigenen Such-, Empfehlungs- und Cloud-Geschäfte gut zu bedienen. Dann kam die Welle der generativen KI plötzlich, und diese jahrelang im Voraus investierte „einfache, fleißige Arbeit“ wurde sofort zu einer strategischen Mobilität, die andere nicht erreichen können: Während andere noch auf die Zuteilung von Chips warten, können die Teams von Amazon bereits jederzeit mit voller Kraft arbeiten.

3. Synergie aus Hardware, Modell und Szenarien bildet eine kombinierte Stärke

Der intelligente Lautsprecher Amazon Echo folgt der gleichen Logik.

Dies ist der intelligente Lautsprecher, den Amazon auf den Markt gebracht hat. Diese Art von Hardware zielt nicht unbedingt auf Hardware-Gewinne als Hauptziel ab, sondern hauptsächlich darauf, das Einkaufserlebnis zu verbessern. Seine wichtigere Funktion besteht darin, die Sprachinteraktion in Einkaufsszenarien zu integrieren.

Sie können über die Hardware im Amazon-Shop sagen: „Heute ist unser Waschmittel zu Hause leer, füge mir bitte Waschmittel hinzu.“ Benutzer können direkt zum Gerät sagen, dass das Waschmittel zu Hause aufgebraucht ist, und das System auffordern, Nachschub zu bestellen.

Als die Fähigkeiten des dialogfähigen KI noch nicht ausgereift waren, ähnelte Echo eher einem intelligenten Heimgerät; als sich die Fähigkeiten des Modells verbesserten, konnte die KI plötzlich natürlich chatten, und die Chat-Funktion wurde immer besser – dann kann Echo auch zu einem Eingang für Einkäufe werden.

Früher, als man eine solche Funktion realisieren wollte, war KI noch nicht so leistungsstark wie heute. Später stellte man plötzlich fest, dass die KI gut chatten konnte, und Amazon investierte sofort in Anthropropic, dessen Modell zu den besten gehört – das macht Echo heute zu einem der am besten verkauften Produkte.

Auf diese Weise sind mehrere Fähigkeiten von Amazon miteinander verbunden:

AWS liefert die Rechenleistung, die Lieferkette bereitet die Infrastruktur im Voraus vor, die E-Commerce-Plattform liefert echte Transaktionsszenarien, Echo liefert den Eingang, Benutzerverhalten wird zu Daten verdichtet, und das Modell ist für das Verstehen und Ausführen zuständig.

Heute ist Amazon ein wichtiger, sogar der größte Investor von Anthropropic, was Echo zu einem der am besten verkauften Produkte macht.

Amazon gehört zu den ressourcenstarken Unternehmen, die durch den Einsatz von Ressourcen Dinge gut umsetzen können. Aber was reine Innovationsfähigkeit angeht, ist die Innovationskraft von Amazon in all den Jahren sicherlich nicht so gut wie die von Startups. Das gleiche Prinzip gilt in China: Das beste Modell wird nicht von großen Unternehmen entwickelt.

Sich selbst klar zu erkennen, ist viel wichtiger als blind Trends zu folgen.

Startups punkten mit der Kreativität für punktuelle Durchbrüche, aber das wirklich Beängstigende an Großkonzernen ist, dass sie Rechenleistung, Hardware, Daten und Transaktionsszenarien fest zu einem Ökosystem-Grundgerüst verbinden. Sobald es in Betrieb ist, erzeugt es eine überwältigende Dynamik.

II. Wie wehrt Amazon die „Großunternehmen-Krankheit“ ab?

1. Unternehmenskultur ist kein Slogan an der Wand

Rechenleistung und Ökosystem sind die Muskeln von Amazon, seine Unternehmenskultur ist das Nervensystem, das diesen riesigen Körper antreibt, flexibel zu handeln.

Viele Unternehmenschefs beneiden die Unternehmenskultur großer Konzerne, aber wenn sie sie selbst umsetzen, wird sie immer zu einem Slogan an der Wand. Warum? Weil Sie die Kultur nicht zu einem harten Mechanismus gemacht haben, der über „Leben und Tod, Ehre und Schande“ der Mitarbeiter entscheidet.

Bei Amazon sind die berühmten „Leadership Principles“ nicht zum Auswendiglernen gedacht. Sie sind bereits das zugrundeliegende Betriebssystem des gesamten Unternehmens und bestimmen direkt, wer eingestellt wird, wer Ressourcen bekommt und wer befördert wird und eine Gehaltserhöhung erhält.

Bei der Einstellung bei Amazon werden oft mehr Bewerber im Kultur-Interview ausgeschlossen als im Technik-Interview.

Um zu verhindern, dass Personalabteilungen die Standards senken, weil sie eilig Mitarbeiter einstellen wollen, gibt es bei Amazon sogar einen berühmten Mechanismus namens „Bar Raiser“: In jeder Endrunde des Vorstellungsgesprächs gibt es unbedingt einen erfahrenen Prüfer aus einer anderen Abteilung, der streng zertifiziert ist. Er hat ein Vetorecht, und seine einzige Aufgabe ist es, streng zu prüfen, ob der Bewerber im Kern den Prinzipien von Amazon entspricht.

Wie gut Ihre Technik ist, ist nur die Eintrittskarte. Der Bewerber muss mit echten, selbst durchgeführten Projekten Schritt für Schritt beweisen, dass er die folgenden harten Anforderungen erfüllen kann.

Kundenorientierung: Konzentrieren Sie sich fest auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden. Bei Amazon gibt es sogar eine Tradition bei Besprechungen: Im Konferenzraum wird absichtlich ein leerer Stuhl aufgestellt, der den abwesenden Kunden repräsentiert, um alle daran zu erinnern: Schauen Sie nicht auf die Laune des Chefs, sondern treffen Sie Entscheidungen im Hinblick auf diesen Stuhl.

Eigentümergeist: Übernehmen Sie die Verantwortung für das Endergebnis und schieben Sie niemals die Schuld auf andere mit der Aussage „Das ist nicht meine Aufgabe“.

Erfinden und vereinfachen: Trauen Sie sich, umständliche, schlechte Prozesse zu kippen und Dinge einfacher zu machen.

Handlungsorientierung: Warten Sie nicht, bis alles perfekt vorbereitet ist, sondern handeln Sie zuerst, wenn Sie das Ziel erkannt haben.

Tiefe in den Details: Weigern Sie sich, die Verantwortung abzuwälzen, Sie müssen das Problem bis zur Wurzel verfolgen.

Langfristiges Denken: Opfern Sie keine langfristigen Vorteile für kurzfristige schöne Zahlen.

In diesem Standard sind „Kundenorientierung“ und „Eigentümergeist“ nur die Mindestanforderung. Wenn Sie befördert werden wollen, müssen Sie konkrete Lieferergebnisse vorweisen, um zu beweisen, dass Sie die Fähigkeit haben, schwierige Aufgaben zu meistern: Dinge erfinden und vereinfachen, schnell handeln und bis in die Details vordringen.

Was ist dann echte Unternehmenskultur?

Echte Kultur bedeutet nicht, dass alle in guten Zeiten im Konferenzraum gemeinsam Slogans rufen. Es bedeutet, dass das Unternehmen anhand welcher Standards es Mitarbeiter beurteilt, wenn diese vor Entscheidungen stehen und ihr Verhalten abweicht.

Selbst wenn Sie nur ein Team sind, das im Hintergrund Datenwerkzeuge für andere Abteilungen entwickelt, ist die Abteilung, die Ihr