Wie KI die Gründung von Start-ups verändert
Es ist eine Zeit voller Begeisterung für künstliche Intelligenz, und doch stehen wir erst am Anfang. Ein Blick auf den Startbildschirm des eigenen Smartphones genügt: Wie viele Apps haben Sie dort, die vollständig auf KI basieren? Und wie viele davon wurden mithilfe von KI-Tools entwickelt? Für die meisten Menschen liegt diese Zahl nahe null, wenn man offensichtliche Beispiele wie ChatGPT oder Grok nicht mitzählt. Dabei könnten eines Tages alle Plätze auf dem Bildschirm mit solchen Apps belegt sein. Wo ist der KI-gestützte Kalender oder das auf künstlicher Intelligenz basierende soziale Netzwerk? Beim Übergang vom Web zum Mobilgerät änderte sich schnell, wie wir Nachrichten, soziale Netzwerke oder E-Mails nutzen – alles verlagerte sich in Apps. Warum geht es diesmal nicht genauso schnell? Dieser Zustand deutet auf eine enorme Chance hin, denn künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie wir arbeiten, noch nicht verändert. Bislang suchen wir lediglich weniger bei Google und verwenden häufiger Prompts.
Fragen zum Aufbau von KI-Start-ups
Künstliche Intelligenz verändert nicht nur Produkte, sondern auch die Art und Weise, wie diese Produkte entwickelt werden. Wir stehen erst am Anfang, und vieles bleibt unklar. Zum Beispiel: Brauchen die Start-ups der Zukunft weniger oder mehr Beschäftigte? Ein Argument lautet, dass KI eine tausendfache Hebelwirkung bietet. Was früher ein ganzes Unternehmen erforderte, kann heute eine einzelne Person bewältigen. Stellen Sie sich einen Menschen vor, der tausend Agenten beaufsichtigt, die den ganzen Tag programmieren, und daraus entsteht ein Milliardenunternehmen. Wenn andererseits ein KI-Start-up schnell wächst, einige Aufgaben aber weiterhin von Menschen erledigt werden müssen, weil die KI sie noch nicht bewältigen kann, werden dennoch viele Menschen eingestellt. Vielleicht zeigt sich, dass Geschmack der entscheidende Faktor ist und eine große Zahl von Designern benötigt wird. Oder es gelingt, zahlreiche beliebte Produkte als Prototypen zu entwickeln, doch am Ende stößt man wieder an menschliche Grenzen.
Eine weitere Frage betrifft die Verteidigungsfähigkeit gegenüber schnellen KI-Konkurrenten. Wenn sich ein Produkt sofort kopieren lässt, wie kann man seinen Vorsprung bewahren, wenn KI alles zur Massenware macht? Das vergangene Jahrzehnt bei Verbraucher-Apps hat gezeigt, dass in einem Umfeld mit geringer technischer Differenzierung das Nutzerwachstum und Netzwerkeffekte entscheidend sind. Vielleicht beschleunigt sich die Softwareentwicklung so sehr, dass die Fähigkeit, kontinuierlich Innovationen hervorzubringen, neue Funktionen einzuführen und neue Produkte zu entwickeln, den Unterschied ausmacht. Ein Gedanke ist, dass es sich nur lohnt, Produkte mit einem mehrjährigen Zeithorizont und hohen Investitionskosten zu entwickeln. Zum Beispiel Weltraumtechnologien oder Hardware für Unternehmen – Bereiche, in denen man fundierte Kenntnisse der heutigen Märkte benötigt, damit sich die Wette auszahlt. Jede Software, die KI innerhalb weniger Jahre erstellen kann, wird schnell an Wert verlieren. Die Vorteile werden denen im Direktvertrieb an Verbraucher ähneln, wo die Marke und vorübergehendes Wissen über Vertriebswege entscheidend sind. Doch auf diese Weise ein großartiges Unternehmen aufzubauen, ist wesentlich schwieriger.
Kosten, Organisation und geografische Veränderungen
Wird der Aufbau von KI-Start-ups günstiger oder teurer? Einige Infrastrukturen, etwa Basismodelle, erfordern enorme Investitionen in Ausrüstung. Theoretisch sollten manche Anwendungen einfach zu entwickeln sein. Doch Wachstum und Vertrieb kosten viel Geld, wenn sie die Kunden erreichen sollen. Das vergangene Jahrzehnt hat uns gelehrt, dass die Gewinnung von Nutzern Millionen kosten kann, selbst wenn die Entwicklung einer Webanwendung günstig ist. Fehlschläge sind häufig, weil die Konkurrenz enorm ist, sodass dies möglicherweise weiterhin eine Einschränkung bleibt.
Wie wird sich die Organisation von Teams verändern? Ist es sinnvoll, getrennte Funktionen wie Engineering, Produktentwicklung oder Design zu haben? Wenn die Produktentwicklung dank KI, die Software anhand einer Beschreibung oder Skizze erstellt, vollständig multimodal wird, verschmelzen vielleicht alle Disziplinen zu einer einzigen. Die Struktur der Arbeit hat sich über Jahrhunderte hinweg verändert. Von Heimwerkstätten, in denen Familien Dinge von Hand herstellten, gingen wir dank der Industrialisierung zu Fabriken und Konzernen über.
Soll San Francisco das Zentrum der Technologie bleiben? Früher lag das an Netzwerkeffekten, Risikokapital und Wissen. Dieser Vorteil ist schwächer geworden, weil Talente nach New York ziehen und Wissen über Podcasts oder Blogs verbreitet wird. Wenn die Entwicklung von Produkten so einfach wird wie die Erstellung von Inhalten, wird es überall Unternehmer geben, ähnlich wie Content-Creator. Ohne die Notwendigkeit, mithilfe von Beschäftigten oder Kapital zu skalieren, werden sich die Zentren zerstreuen.
Risikokapital und Geschichte
Wie wird Risikokapital in einer Welt fragmentierter Start-ups funktionieren? Lange Zeit ging es um Investitionen in Ausgründungen. Was aber, wenn es extrem einfach wird, ein neues Produkt zu entwickeln und zu testen? Wenn Menschen dafür bezahlen, kann es sofort profitabel sein, insbesondere wenn es von ein oder zwei Personen mit geringen Kosten entwickelt wird. Solche Produkte entstehen auf der ganzen Welt, sodass sich Risikokapital ähnlich wie Wachstumskapital verteilen und weltweit verfügbar sein wird.
Eine damit zusammenhängende Frage: Sind Phasen wie Pre-Seed, Seed oder Serie A/B/C noch sinnvoll? Diese Kategorien fassen unterschiedliche Entwicklungsstadien zusammen. Vielleicht springen mehr Produkte direkt von null zur Serie A. Und ist es sinnvoll, Menschen für Experimente zu finanzieren, oder wird das lediglich ein Nebenprojekt sein?
Diese Fragen sind faszinierend, denn die moderne Technologiebranche ist erst Jahrzehnte, nicht Jahrhunderte alt. Dinge wie Risikokapital, mobiles Internet oder Start-ups in Zentren wie San Francisco sind erst vor Kurzem entstanden und können sich schnell verändern.
Die Geschichte bestätigt das. Im vorindustriellen Großbritannien des 18. Jahrhunderts arbeitete ein Metallschmied in einer Werkstatt am Haus, die ganze Familie stellte Dinge von Hand her und verkaufte sie in kleinen Mengen auf dem Markt. Im 19. Jahrhundert brachte die Industrialisierung Fabriken mit Massen von Arbeitern, Konzerne zur Organisation, Aktionäre zur Finanzierung und mehrere Managementebenen hervor. Das Buch Burnham’s Managerial Revolution beschreibt dies gut. Oder im 17. Jahrhundert führte die Entwicklung der Seemacht und der Handelsnetze zur Erfindung von Gesellschaften mit beschränkter Haftung. Die Britische Ostindien-Kompanie benötigte sowohl technologische als auch geschäftliche Innovationen, um zum größten Konzern der Welt mit einer Armee von 260.000 Soldaten zu werden.
Daher scheint es unvermeidlich, dass die heutigen Strukturen nicht ausreichen, um die KI-gestützte Produktion zu organisieren. Wenn wir von der familiären Arbeitsorganisation zur Fabrikorganisation übergegangen sind, was wird dann eine Welt der Agenten, Rechenleistung und Modelle hervorbringen?
Die optimistischste Sichtweise
Im besten Szenario ermöglicht KI weniger Menschen, mehr zu produzieren. KI-Start-ups sollten deutlich weniger Beschäftigte benötigen. Die Verteidigungsfähigkeit sollte auf beeindruckenden Funktionen und Technologien beruhen, nicht nur auf Vertrieb und Monopolen. Wir wollen mehr Neues und nicht, dass alte Großunternehmen die nächste Generation beherrschen. Diese Technologien sollten den Aufbau von Start-ups günstiger machen.
Doch man kann auch das Gegenteil behaupten. Die größten Gewinner könnten diejenigen mit riesigen Rechenzentren, Datenmengen und Rechenleistung sein – was zu einer Zentralisierung führt, bei der die Großen noch größer werden. Oder KI wird lediglich ein hervorragendes Funktionspaket sein, das bei Marketing und Vertrieb nicht hilft. Alte Unternehmen werden ihre Produkte langsam auf KI umstellen und die Start-ups überrollen.
Die Frage lautet: Werden die alten Unternehmen zuerst innovativ sein? Oder werden Start-ups zuerst den Vertrieb beherrschen? Vielleicht gewinnen die etablierten Unternehmen.
Die kommenden Jahre werden die Richtung vorgeben. In jüngster Zeit entstanden ganze Wellen von Teams für die KI-Forschung und die Entwicklung von Basismodellen. Jetzt, da die Modelle sämtliche Daten der Welt aufgenommen haben, nähert sich ihre Leistungsfähigkeit einer Grenze. In den kommenden Jahren wird es darum gehen, Geschäftslogik auf diesen Modellen aufzubauen. Diese Unternehmen werden weder Forschung betreiben noch eigene Modelle trainieren. Sie werden modellunabhängig sein und darüber eine attraktive Benutzeroberfläche schaffen. Diese Produkte dringen in alle Branchen vor, von einzelnen Tools bis hin zur Verschmelzung ganzer Industrien mit Technologie.
Es wird eine wilde Fahrt. Und dank der Automatisierung, die die Produktivität um bis zu 40 Prozent steigert, werden Start-ups in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen oder Logistik agiler und disruptiver. Kleinere Teams können mehr bewältigen, weil KI Marketing, Kundenservice oder Programmierung übernimmt. Generative KI beschleunigt die Ideenfindung, analysiert Trends und hilft dabei, Marktlücken zu entdecken. Die Hürden sinken, sodass selbst eine einzelne Person ein wertvolles Unternehmen führen kann, was die Zahl der Start-ups erhöht und die Unternehmenskultur verändert.
Quelle: andrewchen.substack.com
