- AI-Unternehmen wachsen schneller denn je, doch für nachhaltigen Erfolg ist der Aufbau langfristiger Defensibilität entscheidend
- Mehrere Strategien wie Netzwerkeffekte, Datenschutzwälle, Marke, Skalierung und Workflow-Embedding müssen in kurzfristige (bailey) und langfristige (motte) Maßnahmen unterteilt und zum passenden Zeitpunkt eingesetzt werden
- Google ist ein typisches Beispiel: Nach schnellem Wachstum auf Basis von Daten und Algorithmen (bailey) festigte das Unternehmen seine Marktdominanz durch Netzwerkeffekte und systemisches Embedding (motte)
- Umgekehrt geraten Unternehmen wie Groupon, die nicht auf langfristige Defensivstrategien umschalten, oft schnell in den Niedergang
- Künftig werden AI-native Netzwerkeffekte stark an Bedeutung gewinnen; kollaborativer Speicher, Hub-and-Spoke-Effekte und AI-Agenten-Netzwerke werden dabei zum Kern neuer Defensibilität
Zentrale Defensivstrategien im AI-Zeitalter
- Damit AI-Startups Marktführerschaft erreichen, brauchen sie sowohl kurz- als auch langfristige Defensivstrategien
- bailey (äußere Verteidigung): kurzfristige Markteintrittsstrategien wie schnelle Bereitstellung, Skalierung und Markenmomentum
- motte (Kernverteidigung): langfristige, robuste Defensivstrategien wie Netzwerkeffekte, Workflow-Embedding und System-Lock-in
- Entscheidend ist das Timing: wann der Fokus auf bailey liegen sollte und wann mit dem Aufbau der motte begonnen werden muss
Wichtige Elemente der Defensibilität im AI-Zeitalter
- Netzwerkeffekte: eine Struktur, in der zusätzlicher Nutzen für bestehende Nutzer entsteht, je mehr Nutzer hinzukommen
- Beispiel: Ein Tool wie ChatGPT wirkt oberflächlich wie ein Einzelwerkzeug, tatsächlich tragen aber die Aktivitätsdaten vieler Nutzer zur Verbesserung des Dienstes bei
- Datenbarrieren: ein früher Leistungsvorsprung durch exklusiven Zugang zu proprietären und groß angelegten Daten
- Besonders die Bedeutung von Echtzeitdaten nimmt zu
- Distribution: schnelles Wachstum und Marktexpansion durch moderne Distributionsstrategien
- Cursor, Lovable und Clay haben sich in diesem Bereich Wettbewerbsvorteile verschafft
- Marke: bei ähnlichen Funktionen und Datenschutzfragen wird die Marke zu einem echten Differenzierungsfaktor
- Skalierung (Scale): große Computing-Ressourcen und die Fähigkeit zur Datensammlung werden direkt zu Wettbewerbsvorteilen
- Embedding: tiefe Integration von Funktionen in bestehende Workflows, wodurch ein starker Lock-in-Effekt entsteht
- Beispiel: der Fall, in dem der juristische Automatisierungsdienst von Evenup vollständig in die Arbeit von Anwälten integriert ist
Schichtung von Defensibilität: sequenzieller Strategiewechsel
- Für frühe Startups ist es essenziell, zunächst Ressourcen auf Basis von bailey (schnelles Wachstum, Distribution, Marke) zu sichern
- Mit dem Wachstum von Series A bis C muss schrittweise auf motte-Strategien wie Netzwerkeffekte und Embedding umgestellt werden, um Nachhaltigkeit zu sichern
- Fallbeispiel Google:
- Phase 1: Differenzierung über Daten und Algorithmen
- Phase 2: Ausbau der Distribution und Einführung der Werbeplattform
- Phase 3: Netzwerkeffekte (Suche, Werbung, Ausbau des Ökosystems)
- Phase 4: Embedding (AdSense, Gmail, Maps, Android usw.)
- Das Gegenbeispiel Groupon zeigt hingegen den Niedergang nach Fokus auf kurzfristiges Wachstum ohne langfristige Netzwerkeffekte oder Lock-in-Strategien
Framework für AI-Netzwerkeffekte
- Switching-Cost-Test: „Was geht verloren, wenn man die Nutzung dieses Produkts beendet?“
- Schwaches Beispiel: „Dann nutzt man eben ein anderes Tool“
- Starkes Beispiel: „Der angesammelte Kontext des Teams, die Kollaborationshistorie und das Netzwerk gehen alle verloren“
- Collaborative-Value-Test: „Steigt der Wert, wenn andere es ebenfalls nutzen?“
- Hub-and-Spoke-Test: „Interagieren die Nutzer innerhalb dieses Produkts miteinander?“
Aufkommende Strategien für Netzwerkeffekte im AI-Zeitalter
1. Kollaborativer Kontext + Memory = persönliches Nutzennetzwerk
- AI lernt aus Nutzerinteraktionen und teambezogenem Kontext und erhöht so den Nutzen
- Beispiel: Wenn ein ganzes Team Cursor nutzt, sammelt die AI Wissen über Codebasis und Praktiken; bei einem Teamwechsel steigen die Wechselkosten stark an
2. AI-native Hub-and-Spoke-Netzwerkeffekte
- Bei Character.ai erhalten Ersteller von AI-Chatbots Traffic vom „Hub“, wodurch ihr Einfluss rasant wächst
- Eine kleine Zahl von Chatbots monopolisiert enorme Mengen an Gesprächen innerhalb der Plattform und wandelt diese in interne Macht um
3. AI-Agenten-Netzwerke
- Künftig werden AI-Agenten miteinander verbunden sein und ein Cross-Agent-Communication-Netzwerk aufbauen
- Durch das Teilen gemeinsamer Action-Libraries, APIs und Workflow-Templates wird der kollektive Wert maximiert
Fazit: Das Zeitalter der AI-Netzwerkeffekte
- Schon in der Vergangenheit erklärten Netzwerkeffekte 70 % des Unternehmenswerts von IT-Firmen
- Das Ökosystem AI-nativer Apps befindet sich noch in der Phase von „Geschwindigkeit und Skalierung“, doch bald dürften netzwerkeffektzentrierte Defensivstrategien in den Vordergrund treten
- Es braucht die Vorbereitung, ohne Verzicht auf Geschwindigkeit zum richtigen Zeitpunkt in der Defensibilitätsmatrix nach oben zu rücken
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