KI erfordert den Beginn mit Problemen, nicht mit Funktionalitäten

Was ist das Problem, das wir zu lösen versuchen, und wie können wir KI besser nutzen, um dieses Problem zu lösen, anstatt uns mit KI zu beschäftigen?

Es gibt etwas, das man die glänzende Objektfalle nennt, und ich sage den Leuten immer wieder: 'Machen Sie KI nicht um der KI willen.' Stellen Sie sicher, dass es ein Problem gibt. Stellen Sie sicher, dass es einen Schmerzpunkt gibt, der auf intelligente Weise gelöst werden muss.

Wenn man klein anfängt, zwingt es einen dazu, darüber nachzudenken, welches das Problem ist, das man lösen möchte. In all diesen Fortschritten der KI ist es ein leichter, rutschiger Abhang, ständig über die Komplexitäten der Lösung nachzudenken und das Problem zu vergessen, das man zu lösen versucht.

Für mich sind Hunderte von Dollar für diese Übung eine Kleinigkeit im Vergleich zum potenziellen strategischen Wert, bessere Erkenntnisse zu haben. Es ist, als hätte ein wirklich, wirklich kluger Stabschef alle Transkripte der Vertriebsgespräche, die wir in den letzten Jahren geführt haben, durchgelesen.

Aus Produktsicht kann ich mir wie drei Blasen in meinem Kopf vorstellen. Sie wollen also den Schnittpunkt finden - etwas, das für die Nutzer wünschenswert ist, etwas, das ein tragfähiges Geschäft sein wird, und etwas, das aus Sicht der Forschungswissenschaftler und der Technik machbar ist.

Alex bezeichnet KI-Sprachmodelle (Large Language Models wie ChatGPT) als "magischen Klebeband" - ein vielseitiges Tool, das verschiedene Systeme verbinden kann, aber nicht perfekt ist.

Geht nicht davon aus, dass es all eure Probleme löst. Geht auch nicht davon aus, dass es autonom in der Lage sein wird, in jedem Fall hochwertige Ergebnisse zu liefern. Aber was könnt ihr jetzt aufbauen, wenn ihr magischen Klebeband habt?

Jedes Mal, wenn Sie Entscheidungskompetenzen an agentische Systeme übertragen, geben Sie in gewissem Maße die Kontrolle ab.