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Künstliche Intelligenz und Open Innovation

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Zunächst sollten Sie sich noch einmal klar machen, wie sich Closed Innovation und Open Innovation unterscheiden. Wie so oft, gibt es nicht nur die beiden Pole, sondern ein Innovations-Kontinuum (Roth 2008). Weiterhin finden Sie in dem Beitrag Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen Hinweise dazu, welche Vorteile, bzw. Nachteile es geben kann, wenn für jeden Schritt im Innovationsprozess eines der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT, Gemeni etc. genutzt wird.

In diesem Beitrag geht es mir darum aufzuzeigen, wie Künstliche Intelligenz bei Open Innovation genutzt werden kann. Wie der folgenden Tabelle zu entnehmen ist, kann zwischen der Verbesserung von Open Innovation durch KI (OI-Enhancing AI), einer Ermöglichung von Open Innovation durch KI (OI-Enabling AI) und der Ersetzung von Open Innovation durch KI (OI-Peplacing AI) unterschiedenen werden. Die jeweils genannten Beispiele zeigen konkrete Einsatzfelder.

DescriptionExamples
OI-Enhancing AIAI that enhances established forms of open innovation by utilizing the advantages of AI complemented with human involvementInnovation search
Partner search
Idea evaluation
Resource utilization
OI-Enabling AIAI that enables new forms of open innovation, based upon AI’s potential to coordinate and/or generate innovationAI-enabled markets
AI-enabled open business models
Federated learning
OI-Replacing AIAI that replaces or significantly reshapes established forms of open innovationAI ideation
Synthetic data
Multi-agent systems
Quelle: Holgersson  et al. (2024)

Alle drei Möglichkeiten – mit den jeweils genannten Beispielen – können von einem KI-Modell (z.B. ChatGPT oder Gemeni etc.) der eher kommerziell orientierten Anbieter abgedeckt werden. Dieses Vorgehen kann als One Sizes Fits All bezeichnet werden.

Eine andere Vorgehensweise wäre, verschiedene spezialisierte Trainingsmodelle (Large Language Models) für die einzelnen Prozessschritte einzusetzen. Ein wesentlicher Vorteil wäre, dass solche LLM viel kleiner und weniger aufwendig wären. Das ist gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von Bedeutung.

Nicht zuletzt kann auch immer mehr leistungsfähige Open Source AI eingesetzt werden. Dabei beziehe ich mich auf die zuletzt veröffentlichte Definition zu Open Source AI. Eine Erkenntnis daraus ist: OpenAI ist kein Open Source AI. Die zuletzt veröffentlichten Modelle wie TEUKEN 7B oder auch Comon Corpus können hier beispielhaft für “wirkliche” Open source AI genannt werden.

Weiterhin speilen in Zukunft AI Agenten – auch Open Source – eine immer wichtigere Rolle.

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Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen

Quelle: AdobeStock_650993865

Innovationen sind für eine Gesellschaft, und hier speziell für marktorientierte Organisationen wichtig, um sich an ein verändertes Umfeld anzupassen (inkrementelle Innovationen), bzw. etwas ganz Neues auf den Markt zu bringen (disruptive Innovationen).

Organisationen können solche Innovationen in einem eher geschlossenen Innovationsprozess (Closed Innovation) oder in einem eher offenen Innovationsprozess (Open Innovation) entwickeln.

Darüber hinaus können die Innovationen von Menschen (People Driven) oder/und von Technologie (Data Driven) getrieben sein. Aktuell geht es in vielen Diskussionen darum, wie Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) und die damit verbundenen Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) im Innovationsprozess genutzt werden können.

Im einfachsten Fall würde sich eine Organisation den Innovationsprozess ansehen, und in jedem Prozessschritt ein Standard-KI-Modell wie ChatGpt, Gemini, Bart usw. nutzen. Die folgende Tabelle stellt das grob für einen einfachen Innovationsprozess nach Rogers (2003) dar:

Opportunity identification and idea generationIdea evaluation and selectionConcept and solution developmentCommercialization launch phase
e.g. identifying user needs, scouting promising technologies, generating ideas;e.g. idea assessment, evaluatione.g. prototyping, concept testinge.g. marketing, sales, pricing
ChatGPT, Gemeni, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.
Eigene Darstellung

Dieser Ansatz könnte als One Size fits all interpretiert werden: Eine Standard-KI für alle Prozessschritte.

Dafür sprechen verschiedene Vorteile:
– Viele Mitarbeiter haben sich schon privat oder auch beruflich mit solchen Standard-KI-Modelle beschäftigt, wodurch eine relativ einfache Kompetenzentwicklung möglich ist.
– Die kommerziellen Anbieter treiben AI-Innovationen schnell voran, wodurch es fast “täglich” zu neuen Anwendungsmöglichkeiten kommt.
– Kommerzielle Anbieter vernetzen KI-Apps mit ihren anderen Systemen, wodurch es zu verbesserten integrierten Lösungen kommt.

Es gibt allerdings auch erhebliche Nachteile:
– Möglicherweise werden auch andere Organisationen/Wettbewerber so einen Ansatz wählen, sodass kaum ein grundlegendes Alleinstellungsmerkmal erzielt werden kann.
– Kritisch ist auch heute noch, ob es sich bei den verwendeten Trainingsdaten (Large Language Models) nicht um Urheberrechtsverletzungen handelt. Etliche Klagen sind anhängig.
– Weiterhin können die für Innovationen formulierte Prompts und Dateien durchaus auch als Trainingsdaten verwendet werden.
– Die LLM sind nicht transparent und für alle zugänglich, also sie sind keine Open Source AI, auch wenn das von den kommerziell betriebenen KI-Modellen immer wieder suggeriert wird.
– Organisationen sind anhängig von den Innovationsschritten der kommerziellen Anbieter.
– Die Trainingsdatenbanken (Large Language Models) werden immer größer und damit natürlich auch teurer.
– Nicht zuletzt ist unklar, wie sich die Kosten für die kommerzielle Nutzung der KI-Apps in Zukunft entwickeln werden – eine gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht zu unterschätzende Komponente.

Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sollten die genannten Vorteile und Nachteile abwägen und überlegen, wie sie Künstliche Intelligenz in ihrem Innovationsprozess nutzen wollen.

In unserem Blog werde ich in der nächsten Zeit weitere Möglichkeiten aufzeigen.