Du hast Dir digitale Helferlein gewünscht. Doch statt bei zwei, drei nützlichen Tools in den Preisvergleich einzusteigen, siehst Du Dich mit 9.384 Tool-, Skript- und Workflow-Kandidaten konfrontiert. Statt kurz zu forschen und direkt produktiv zu werden, machst Du lieber erstmal nichts. Morgen könnte schon ein viel besseres Modell mit größerem Token-Gedächtnis, schnellerem Output und günstigeren Preisen auftauchen.
Paradox: Gehemmte Umsetzung nicht trotz, sondern wegen technischer Durchbrüche in rapider Taktung
Das führt zu dieser paradoxen Situation: Obwohl wir bei täglich neuen KI-Tools, Versionen, Modellen, Workflows und Anwendungsfällen in einer KI-Inflation stecken, sieht die Kosten-Nutzen-Rechnung im Alltag eher wie eine KI-Deflation aus.
Das Phänomen kennen wir ja schon vom Auswahlparadox: Stehen 24 Marmeladen auf dem Tisch, kaufen die Leute laut der verlinkten Studie weniger Gläser, als wenn nur 6 Marmeladen angeboten werden.
"Deflation bezeichnet den Rückgang des allgemeinen Preisniveaus einer Ökonomie. [...] Dadurch können mit der gleichen Geldeinheit mehr Waren und Dienstleistungen als zuvor gekauft werden."
In der Deflation werden Investitionen aufgeschoben, da es die berechtigte Erwartung gibt, für dasselbe Produkt morgen weniger zu bezahlen als heute.
Um mit generativer KI produktiv zu werden, brauchen wir Lizenzen für Tools und Schnittstellen. Zusätzlich brauchen wir Ressourcen, um uns in die Tools einzuarbeiten und sie auf unsere Anwendungsfälle anzupassen.
Es gibt aber die berechtigte Erwartung, dass ein neuer Tool-Anbieter morgen unseren Use Case schon gelöst hat. Oder unser Cloud-Anbieter kommt mit der vielleicht nur drittbesten Lösung auf den Markt, die aber kostenlos oder für einen geringen Aufpreis bereits in die bestehende IT-Infrastruktur integriert ist. Das kann vom Durchstarten abhalten.
Wie kommen wir trotzdem in die Aktion?
1) Konzentrier Dich auf Dein Problem
Scanne den Markt, schau Dir in einer Inspirationsphase an, welche Ideen und Anwendungen es schon gibt. Die Frage ist nicht, was alles schon geht. Sondern was Dir bei der Lösung Deines Problems hilft.
2) Mach den Cut: Zeitlich und inhaltlich
Aber setz Dir für diese Explorationsphase ein Zeitlimit. Schränke Deine Optionen auf wenige Kandidaten ein, bei denen Du tiefer reingehen wirst. Akzeptiere, dass Du schon mit dem Start der Testphase mit teils veralteten Modellen arbeitest. Dein Erfahrungsschatz wird sich auf künftige Entwicklungen übertragen lassen.
3) Teste, passe an und bau Dir Deinen maßgeschneiderten Workflow
Halten die Optionen, was sie versprechen? Welche Hürden und eingangs übersehene Kosten treten auf? Kannst Du auf Umwegen an den Hürden vorbei zur Lösung kommen? Musst Du weitere Tools und Schnittstellen kombinieren? Mit welchem Modell kommst Du am besten ans Ziel?
4) New Option Freeze
Jetzt, wo Du schon viel tiefer im Thema bist und Dein Umfeld Dir noch viel gezielter neue Lösungen auf den Radar bringt, werden Dir permanent Optionen auffallen, die womöglich noch viel besser zu Deinem Anwendungsfall passen könnten als Deine ausgewählten Kandidaten. Die Verlockung ist riesig, mitten im Prozess wieder in die Recherche abzugleiten.
Jetzt musst Du stark sein. Notier Dir die neuen Ideen. Und wenn Du ohnehin nur 2-3 Kandidaten testest, ist ein weiterer vielleicht noch drin in der Testphase. Aber fang nicht bei jeder Blockade der Testphase an, das Glück in einer neuen Software zu vermuten. Beiß Dich in Dein Problem rein und zieh durch.
Vergleich Dich nicht mit der ganzen Welt, sondern mit Dir früher
Wenn Du Dir bewusst machst, dass Du in Deiner Arbeit besser werden möchtest, dann zählt jeder iterative Fortschritt. Das gilt auch dann, wenn da draußen noch ganz andere Raketen unterwegs sind und Dich auf Linkedin alt aussehen lassen. Wichtig ist doch, dass Dein Workflow stabil gute Ergebnisse liefert und Du Dich Stück für Stück verbesserst.
Fortschritt = marktreife Innovation, nicht "viel funkelndes neues Zeug"
Rinse and Repeat
Wenn Du diesen stabilen neuen Zustand erreicht hast, kann die nächste Explorationsphase starten. Jetzt kommen auch die ganzen notierten Ideen wieder auf den Prüfstand, die Du Dir zwischenzeitlich anzuschauen verboten hast. Vermutlich sind die inzwischen auch überholt. Aber mit Deinem jetzt gewachsenen Erfahrungsschatz Deiner Anwendungsfälle kannst Du noch viel gezielter in die Recherche einsteigen.
So bleibst Du am Ball, verbesserst Dich und machst wirkliche Fortschritte. Ein gutes Gleichgewicht zwischen Stillstand und Aktionismus. Oder was meinst Du?