Frontier ohne Ökosystem ist nicht stabil

• Ein Text von Microsoft-CEO Satya Nadella
• In einer von KI getriebenen Wirtschaft steht die Zukunft von Unternehmen an einem Wendepunkt, an dem sich erstmals eine echte kognitive Schleife (cognitive loop) zwischen Menschen und digitalen Systemen bildet; das verändert das Arbeitsverständnis innerhalb von Unternehmen grundlegend
• Jedes Unternehmen muss sowohl Human Capital aufbauen – also Wissen, Urteilsvermögen, Beziehungen, Einsichten und Mustererkennung von Menschen – als auch Token Capital, also KI-Fähigkeiten, die das Unternehmen selbst aufbaut und besitzt
• Je stärker das Token Capital wächst, desto wertvoller wird im Gegenteil das Human Capital; menschliche Handlungsfähigkeit (human agency) ist der Antrieb für das Wachstum des Token Capital
• Die eigentliche Chance besteht nicht darin, das beste Modell auszuwählen, sondern darauf eine Lernschleife (learning loop) aufzubauen, in der sich beide Kapitalformen mit Zinseszinseffekt ansammeln; diese Schleife wird zum neuen IP des Unternehmens
• Eine Zukunft, in der wenige Modelle den gesamten Wert absorbieren, wäre politisch und wirtschaftlich nicht akzeptabel; deshalb ist die vorrangige Aufgabe nicht der Aufbau von Frontier-Modellen, sondern eines Frontier-Ökosystems, damit Wert in alle Unternehmen, Branchen und Länder fließt

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Das Wesen der KI-Transformation — das Aufkommen der kognitiven Schleife

• Diese Transformation unterscheidet sich von jedem früheren Plattformwechsel
  • Früher wurde Human Capital durch digitale Systeme ergänzt, diesmal entsteht erstmals eine echte kognitive Schleife zwischen Menschen und digitalen Systemen
  • Das verändert die Art und Weise, wie Arbeit innerhalb von Unternehmen überhaupt konzeptualisiert wird
• Die Kernfrage ist nicht die bloße Nutzung digitaler Tools oder Systeme, sondern wie Organisationen in einer Welt, in der KI-Modelle fortlaufend die Expertise von Menschen und Organisationen absorbieren und zur Commodity machen, weiter lernen, IP aufbauen und sich differenzieren und prosperieren können

Human Capital und Token Capital

• Jedes Unternehmen muss zwei Arten von Kapital aufbauen
  • Human Capital: Wissen, Urteilsvermögen, Beziehungen, Kreativität und Mustererkennung der Mitarbeitenden
  • Token Capital: KI-Fähigkeiten, die ein Unternehmen selbst aufbaut und besitzt
• Auch wenn Token Capital wächst, sinkt der Wert von Human Capital nicht, sondern steigt vielmehr
  • Menschen setzen ambitionierte Ziele, verbinden Punkte über Bereiche hinweg, knüpfen Beziehungen und erkennen die wichtigsten Muster
  • Ohne menschliche Richtungsgebung läuft Rechenleistung nur im Kreis (compute running in circles)

Der Aufbau einer Lernschleife ist die eigentliche Chance

• Die eigentliche Chance besteht nicht darin, das beste Modell zu wählen, sondern über dem Modell eine Lernschleife aufzubauen, in der sich beide Kapitalformen mit Zinseszinseffekt ansammeln
  • Aufgaben oder Rollen lassen sich delegieren (offload), das Lernen selbst aber niemals
  • Die Zukunft eines Unternehmens hängt von seiner Fähigkeit ab, dieses Lernen über Menschen und KI hinweg mit Zinseszinseffekt zu akkumulieren
• Dafür ist ein neuer Architekturansatz nötig
  • Es gilt, ein agentic system aufzubauen, das sich mit der Zeit verbessert, während die Kontrolle über das IP erhalten bleibt
  • Selbst wenn ein „Generalist“-Modell ausgetauscht wird, darf die im Lernsystem angesammelte Expertise eines „company veteran“ nicht verloren gehen
  • Das wird zum entscheidenden Prüfstein für Kontrolle und Souveränität im kommenden Zeitalter

Von Workflows zu sich verbessernden KI-Systemen

• Unternehmen müssen Workflows, Domain-Wissen und angesammeltes Urteilsvermögen in KI-Systeme verwandeln, die sich durch Nutzung verbessern
  • Private evals: nicht über externe Benchmarks, sondern darüber erfassen, ob sich ein Modell bei den für das Geschäft wichtigen Ergebnissen tatsächlich verbessert
  • Private RL-Umgebungen: auf Basis realer interner Traces (real traces) das Modell stärker machen
  • Knowledge Base: institutionelles Gedächtnis abfragbar machen und den Token-Einsatz effizienter gestalten

Die Lernschleife als neues IP des Unternehmens

• Diese Schleife wird zum neuen IP des Unternehmens und wird – anders als die meisten Vermögenswerte – mit einer Maschine zum Bergaufklettern (hill climbing machine) verglichen, die sich mit Zinseszinseffekt aufbaut
  • Jeder verbesserte Workflow erzeugt ein besseres Lernsignal (training signal)
  • Das beschleunigt die Anreicherung des unternehmenseigenen impliziten Wissens (tacit knowledge)
• Unternehmen, die das früh aufbauen, sichern sich einen Vorteil, der unabhängig von neuen Fähigkeiten einzelner Modelle schwer zu kopieren ist

Warnung vor dem Monopol weniger Modelle

• Niemand will eine Welt, in der Unternehmen aller Branchen den Wert an einige wenige Modelle abgeben
  • Wenn der gesamte Wert einigen wenigen Modellen zufällt, wird die politische Ökonomie das nicht akzeptieren
  • Für eine KI-Zukunft, die ganze Branchen aushöhlt (hollow out), gibt es keine gesellschaftliche Akzeptanz
• Erinnerung an ein Beispiel aus Phase 1 der Globalisierung
  • Durch Outsourcing wurde die gesamte Industrieökonomie ausgehöhlt; die BIP-Zahlen sahen oberflächlich gut aus, doch tatsächlich kam es zu Verdrängung (displacement), deren Folgen bis heute anhalten
  • Diese Dynamik – dass wenige KI-Systeme den gesamten wirtschaftlichen Ertrag vereinnahmen und das Wissen ganzer Branchen unter den Füßen zur Commodity wird – darf nicht ins KI-Zeitalter übertragen werden

Der Aufbau eines Frontier-Ökosystems hat Vorrang

• Die Priorität liegt nicht bei Frontier-Modellen, sondern beim Aufbau eines Frontier-Ökosystems, damit Wert breit in alle Unternehmen, Branchen und Länder fließt
  • Jede Organisation soll eine Lernschleife besitzen, die institutionelles Wissen kodiert und Human Capital sowie Token Capital mit Zinseszinseffekt akkumuliert
• Das angestrebte Ethos ist, auf der Plattform mehr Wert zu schaffen, als in ihr eingeschlossen wird, und jedes Unternehmen in die Lage zu versetzen, selbst kontinuierlich Wert zu innovieren und aufzubauen
  • Unternehmen schaffen Wert für sich selbst und für die sie umgebende Wirtschaft
  • Mitarbeitende sehen ihre Expertise verstärkt und werden Teil von Systemen, in denen Urteilsvermögen replizierbar und skalierbar wird; der Nutzen daraus fällt dem Unternehmen und dem umgebenden Gemeinwesen zu
• Das ist das stabile Gleichgewicht (stable equilibrium), das gemeinsam aufgebaut werden muss