Am 16. November 2024 veranstalteten wir unsere zweiten Digital Talks mit dem renommierten italienischen Wirtschaftswissenschaftler Professor Andrea Bonaccorsi als Hauptredner. Vor einem Publikum aus Führungskräften von Top-Marken erörterte der Professor die Rolle der generativen KI als treibende Kraft für Innovationen.

Die Sitzung, die von unserer CEO Francesca Gabrielli eingeleitet und von unserem Executive Chairman Enrico Donati moderiert wurde, wurde durch die Erkenntnisse einer hochkarätigen Runde bereichert, darunter Monica Dalla Riva, SVP und Chief Design Officer bei der Deutschen Telekom AG, Stefano Gatti, Head of Data & Analytics bei Nexi, Giorgia Molajoni, Chief Technology and Communication Officer bei Plenitude, und Daniele Petecchi, Global Head of Data and Artificial Intelligence bei Pirelli. Die Redner teilten ihre Ansichten über die Nutzung von KI zur Förderung von Innovationen in verschiedenen Sektoren und darüber, wie ihre Unternehmen das enorme Potenzial von KI nutzen, um bestehende Prozesse zu verbessern und neue Fähigkeiten zu schaffen.

In seiner Rede untersuchte Prof. Bonaccorsi die fünf wichtigsten kognitiven Modalitäten, die Innovationsprozessen zugrunde liegen, und die Rolle von GenAI in jeder dieser Modalitäten:

1. die Forschung
Innovation in der Forschung entsteht, wenn das Ziel klar definiert ist, der Forschungsraum endlich ist, das Forschungsverfahren bekannt ist und das Erfolgskriterium klar ist. Die größte Herausforderung liegt jedoch in der Größe des zu erforschenden Raums. Bei Aufgaben wie der medizinischen Diagnose und der Informationsbeschaffung hat die KI bereits eine dem Menschen vergleichbare oder überlegene Leistung erreicht. KI-Systeme sind jedoch noch nicht in der Lage, komplexe Räume autonom zu erforschen oder kausale Schlussfolgerungen effektiv zu handhaben.

2. Rekombination
Die Digitaltechnik ist ein wichtiger Wegbereiter für rekombinationsbasierte Innovationen, bei denen physische Komponenten (z. B. die Guthenberg-Presse) oder zuvor getrennte Funktionen (z. B. das Smartphone, Netflix, Booking, Spotify usw.) kombiniert werden. KI unterstützt divergentes Denken - GenAI kann einen Elefanten zeichnen, dessen Ohren wie Schmetterlingsflügel aussehen - und erforscht ungewöhnliche Kombinationen. Sie ist jedoch nicht in der Lage, radikal neue Ideen zu erkennen.

3. Analogie
Innovation durch Analogie basiert auf der Identifizierung von Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Wissensbereichen. Die Idee für die Bialetti-Kaffeekanne stammt zum Beispiel aus der Beobachtung des traditionellen Waschens von Wäsche im Fluss, wo das Wasser mit der Waschasche aufsteigt. Doch je weiter diese Bereiche voneinander entfernt sind, desto schwieriger wird der Anpassungsprozess und desto höher ist das Fehlerrisiko. Obwohl LLM-Systeme Wettbewerbsanalysen oder Geschäftsmodelle für neue unternehmerische Ideen erstellen können, ist ihre Fähigkeit, kreative Analogien zu erzeugen, begrenzt.

4. Verneinung
Bei der Innovation durch Negation werden wesentliche Bestandteile eines Produkts oder Prozesses entfernt, wodurch der Verstand gezwungen wird, kontrafaktisch zu denken. Ein Beispiel für eine solche Innovation ist die Umstellung von Holz- auf Kunststoffspielzeug bei Lego, weil das Unternehmen nach dem Krieg keine Rohstoffe mehr hatte. Also beschloss das Unternehmen, ein neues Material auszuprobieren - Kunststoff. Ein weiteres Beispiel sind die Kostensenkungsstrategien von Ryanair, um Flugreisen zugänglicher zu machen. Bei der Verarbeitung komplexer kontrafaktischer Überlegungen oder der "Verneinung" wichtiger Aspekte einer Erfahrung stößt GenAI jedoch an Grenzen.

5. Abstraktion
Innovation durch Abstraktion liegt vor, wenn ein Innovator eine Lösung unabhängig vom spezifischen Kontext in allgemeinen Begriffen sehen kann. Katalin Karikós Vision, mRNA für die Proteinproduktion zu nutzen, und Polegatos Besessenheit, Materialien für Geox-Schuhe zu finden, die Feuchtigkeit asymmetrisch abgeben, sind hierfür Paradebeispiele. GenAI ist zwar sehr leistungsfähig, hat aber Grenzen, wenn es darum geht, robuste Abstraktionen zu bilden und Schlussfolgerungen über Konzepte zu ziehen, die nicht direkt in den Trainingsdaten vorkommen.

Im Innovationsprozess werden verschiedene kognitive Mechanismen aktiviert. Diese Prozesse erfordern fortgeschrittene Denkfähigkeiten, darunter logisches Denken, kausales Denken und Abduktion (umgekehrtes Denken). GenAI hat übermenschliche Leistungen bei der Informationsbeschaffung gezeigt und ist effektiv bei der Generierung neuer Ideen durch "kreative Rekombination". Bei der Identifizierung produktiver Analogien, dem Umgang mit Negation und der Durchführung abstrakter Schlussfolgerungen sind jedoch erhebliche Einschränkungen zu verzeichnen .

Die Podiumsteilnehmer betonten die Bedeutung eines offenen Ansatzes für die KI-Integration, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten und neue Möglichkeiten zu entdecken. Dies bedeutet, dass in die Entwicklung von Arbeitskräften investiert, das Veränderungsmanagement unterstützt und mit Bildungseinrichtungen zusammengearbeitet werden muss.

Vor allem müssen Möglichkeiten zum Experimentieren mit KI auf allen Ebenen und in allen Sektoren gefördert werden: Auf allen Ebenen müssen "Sofortexperten" ausgebildet werden, die in der Lage sind, die richtigen Fragen an KI und mit KI zu stellen und zu erkennen, dass Fehler ein wesentlicher Bestandteil des Lernens und der Entdeckung sind.

In der Debatte wurden einige wichtige Beschleuniger für die KI-Integration genannt:

• Förderung unterschiedlicher Denkweisen: Sowohl hochspezialisierte Experten als auch aufgeschlossene, experimentierfreudige Denker sollten einbezogen werden. Ermutigen Sie die Mitarbeiter, diese Werkzeuge in einem sicheren Umfeld frei zu nutzen.
• Engagement der obersten Führungsebene: Setzen Sie Prioritäten, indem Sie sich auf wenige, besonders wirkungsvolle Anwendungsfälle konzentrieren, um klare, messbare Ergebnisse zu erzielen.
• Entwicklung robuster Metriken: kontinuierliche Verfeinerung der Metriken für die Bewertung der Fortschritte bei der KI-Integration, ein entscheidender Bereich, der eine offene Herausforderung bleibt.
• Die kritische Rolle der Regulierung und des KI-Gesetzes ansprechen und unsere intellektuellen und geschäftlichen Stärken nutzen, obwohl wir weniger Ressourcen als andere Länder haben.

Abschließend unterstrich der Digital Talk das transformative Potenzial der KI als leistungsstarker Motor für Unternehmensinnovationen, wies aber auch auf die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht und strategischer Führung hin, um die notwendigen Veränderungen in Prozessen, Fähigkeiten und Unternehmenskultur zu steuern.