Wie man zu einem AI-Engineering-Unternehmen wächst

• AI ist nicht länger Zukunft, sondern eine Kerntechnologie der Gegenwart, und Unternehmen müssen ihr Geschäft darum neu definieren
• Vercel nutzt seine eigenen Stärken, um mit Tools wie AI SDK und v0 eine natürliche AI-Integration zu ermöglichen
• Die bisherige Art der AI-Entwicklung (Software 1.0) bricht auf, und es beginnt ein AI-Zeitalter, in dem jeder schnell ein MVP bauen und verbessern kann
• Exklusive Daten, schnelle Feedback-Loops und Domain-Expertise sind die Schlüsselfaktoren, mit denen Startups mit Big Tech konkurrieren können
• AI sollte Entwickler nicht ersetzen, sondern als Werkzeug zur Verstärkung ihrer Fähigkeiten funktionieren
• AI-Entwicklung ist für Unternehmen jeder Größe zugänglich – durch einen iterativen Ansatz, der einfach startet und schrittweise optimiert wird

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Wie man zu einem AI-zentrierten Unternehmen wird – die Strategie laut Vercel

Das Tempo der AI-Innovation ist höher als das der Smartphone-Revolution

• Smartphones brauchten Jahre bis zur breiten Verbreitung, AI wurde dagegen innerhalb weniger Monate massenhaft eingeführt
• GPT-3 → GPT-4 → zahlreiche modernste Modelle entwickeln sich exponentiell weiter
• Die entscheidende Frage ist jetzt nicht mehr „Wird AI uns beeinflussen?“, sondern „Wie integrieren wir sie?“

Vercels Strategie: AI organisch zu bestehenden Stärken hinzufügen

• Vercel bewahrt seine Identität als Web-Framework-Unternehmen und integriert AI auf natürliche Weise
  • AI SDK: ein JavaScript-zentriertes Entwicklungstool, mit dem sich verschiedene Modelle leicht anbinden lassen
  • v0: ein generatives Web-Frontend-Tool, das aus Eingaben in natürlicher Sprache UI erzeugt
    > Der Kern ist, die eigenen Stärken nicht zu verbiegen, sondern sie mit AI zu ergänzen

Der Paradigmenwechsel im AI Engineering

• Die frühere Art der AI-Entwicklung (das sogenannte Software 1.0) hatte folgende Merkmale:
  • Es wurde meist die an Universitäten verbreitete Sprache Python verwendet,
  • vor der Entwicklung musste zunächst komplexe Infrastruktur aufgebaut werden,
  • kleine, zweckgebundene Modelle mussten selbst trainiert werden,
  • das Training dauerte Monate bis Jahre,
  • solche Arbeiten waren vor allem das Feld von Doktoren oder Expertengruppen,
  • und bis zu realen Ergebnissen vergingen oft Monate oder Jahre.
• Das heutige AI-Zeitalter funktioniert jedoch völlig anders:
  • Auch mit vertrauten Sprachen wie TypeScript kann man AI nutzen,
  • die User Experience wird zuerst aus einer Frontend-Perspektive gedacht,
  • Large Language Models (LLMs) werden per API aufgerufen,
  • Modelle lassen sich allein über Prompts steuern,
  • der Zugang ist auch ohne Expertenstatus möglich,
  • und Produkte können innerhalb weniger Tage oder Wochen ausgerollt und getestet werden.
• Die Geschwindigkeit von Idee → Experiment → Verbesserung ist heute der Wettbewerbsvorteil
• Umsetzungskraft ist wichtiger geworden als Abschlüsse

Konkurrenz zu Big Tech ist möglich

1. Exklusive Daten: Datenbestände wie interne Dokumente oder Kundeninformationen, auf die große Modelle keinen Zugriff haben
2. Feedback-Loops: Startups können schnell experimentieren und iterativ verbessern
3. Domain-Komplexität: Wer sich auf Bereiche konzentriert, die generalistische Modelle nicht lösen können, kann konkurrieren

> „Sie haben bereits die Mittel, um mitzuhalten“

Der AI-Optimierungszyklus: einfach starten und schrittweise verbessern

1. Zuerst etwas bauen, das überhaupt funktioniert (auch wenn es etwas kostet)
2. Schnell deployen und Feedback sammeln
3. Auf mittelgroße Modelle umsteigen, um Kosten zu senken
4. Qualität mit Evaluierung (Eval) absichern
5. Mit Fine-Tuning und Ähnlichem weitere Kosten reduzieren

Dieser Ansatz ist sowohl für Großunternehmen als auch für Startups anwendbar

AI in das Produkt einbetten

• AI sollte nicht nur eine Chatbot-UI sein, sondern sich als Bestandteil der Anwendung natürlich integrieren
• Beispiel: Mit ein oder zwei Zeilen wie generateText() lassen sich AI-Funktionen auf Systemebene einbinden
• Erst wenn Nutzer AI nicht als „Gesprächspartner“, sondern als Teil einer Funktion erleben, entsteht die eigentliche Erfahrung

v0: ein Beispiel aus der Praxis

• Designer, PMs und Nicht-Entwickler können per Prompt interaktive UIs erzeugen
• „Ein Tool, mit dem man UI-Prototypen erstellen kann, ohne Code zu kennen“
• AI ersetzt die Fachkompetenz der Nutzer nicht, sondern verstärkt sie als Hilfsmittel

Wo stehen Entwickler im AI-Zeitalter?

• AI-Tools erleichtern nur den Einstieg – das Denken bleibt weiterhin Aufgabe des Menschen
• Entscheidend ist, Bereiche zu finden, in denen ich mit AI noch besser werden kann
• Statt Angst braucht es eine Haltung des Experimentierens und Verbesserns

> Die AI-Revolution hat bereits begonnen, und jeder kann Teil davon werden
> Was jetzt nötig ist, sind Umsetzungskraft und Lernbereitschaft