Die größte Angst in der KI heute
Eine der häufigsten Sorgen unter KI-Gründern, Investoren und Entwicklern ist einfach:
"Wird OpenAI, Anthropic und andere Modellanbieter letztendlich alle Chancen auf der Anwendungsschicht von KI absorbieren?"
Laut dem Risikokapitalriesen a16z ist die Antwort Nein.
Während große KI-Labore bestimmte horizontale Anwendungsfälle dominieren werden, bleibt eine massive Chance für Startups und Unternehmen, die spezialisierte KI-Systeme, vertikale Workflows und branchenspezifische Lösungen entwickeln.
Ihr Rahmenwerk zum Verständnis dieser Zukunft wird "Der Gelbe Ziegelsteinweg vs. der Rest von Oz" genannt.
Die Gelbe Ziegelstraße: Wo KI-Labore dominieren
Die Gelbe Ziegelstraße repräsentiert Bereiche, in denen Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google einen natürlichen Vorteil haben.
Diese umfassen:
◾ Code-Generierung
◾ Schreibassistenz
◾ Bilderstellung
◾ Allgemeine Assistenz
◾ Horizontale Produktivitätswerkzeuge
Diese Produkte verbessern sich direkt, wenn sich Foundation-Modelle verbessern.
Jede neue Modellveröffentlichung macht diese Produkte intelligenter, ohne große Workflow-Neugestaltungen zu erfordern.
Weil KI-Labore kontrollieren:
◾ Die Modelle
◾ Vertriebskanälen
◾ Preisgestaltung
◾ Infrastruktur
Direkt in diesen Kategorien zu konkurrieren, wird zunehmend schwierig.
Die wahre Gelegenheit: Jenseits der Gelben Ziegelstraße
Laut a16z werden die wertvollsten Unternehmen außerhalb des direkten Pfades der Anbieter von Foundation-Modellen entstehen.
Diese Chancen existieren in:
◾ Versicherung
◾ Gesundheitswesen
◾ Rechtliche Dienstleistungen
◾ Buchhaltung
◾ Finanzdienstleistungen
◾ Unternehmensoperationen
◾ Vertriebsautomatisierung
◾ Compliance-intensive Branchen
In diesen Umgebungen hängt der Erfolg weniger von roher KI-Intelligenz ab und mehr von:
◾ Workflow-Design
◾ Branchenexpertise
◾ Compliance-Management
◾ Menschliche Genehmigungen
◾ Governance-Systeme
◾ Geschäftsspezifische Automatisierung
Der Wert ergibt sich aus der Lösung realer operationeller Probleme, anstatt allgemeine Intelligenz bereitzustellen.
Warum vertikale KI verteidigbare Vorteile hat
1. Proprietäres Workflow-Wissen
Viele Branchen arbeiten mit:
◾ Tribal Wissen
◾ Interne Verfahren
◾ Ungeschriebene Regeln
◾ Historische Entscheidungsmuster
Diese Informationen existieren selten in öffentlichen Trainingsdatensätzen.
Unternehmen, die in Branchen-Workflows eingebettet sind, lernen kontinuierlich aus realen Operationen und schaffen so einen starken Wettbewerbsvorteil.
2. Daten-Flywheels
Jeder Workflow generiert:
◾ Feedback
◾ Korrekturen
◾ Ausnahmen
◾ Entscheidungen
◾ Leistungsdaten
Im Laufe der Zeit werden diese wertvolle Trainingsressourcen.
Ein rechtlicher KI-Überprüfer, der Tausende von Verträgen überprüft, oder eine Versicherungs-KI, die Tausende von Underwriting-Entscheidungen verarbeitet, entwickelt Wissen, das Wettbewerber nicht leicht replizieren können.
3. Multi-Modell-Optimierung
Anwendungsunternehmen können verwenden:
◾ OpenAI-Modelle
◾ Anthropic-Modelle
◾ Open-Source-Modelle
◾ Feinabgestimmte proprietäre Modelle
Jede Aufgabe kann dem kosteneffizientesten und genauesten verfügbaren Modell zugewiesen werden.
Große Labore optimieren in der Regel um ihre eigenen Modelle, während Anwendungsunternehmen auf Kundenresultate optimieren.
4. Kosteneffizienz
Nicht jede Aufgabe erfordert Grenzintelligenz.
Erfolgreiche KI-Anwendungen werden Arbeiten intelligent leiten:
◾ Premium-Modelle für komplexes Denken
◾ Mid-Tier-Modelle für Standardaufgaben
◾ Kleine benutzerdefinierte Modelle für repetitive Operationen
Dies verbessert die Rentabilität erheblich, während die Qualität erhalten bleibt.
5. Governance und Compliance
Unternehmenskunden verlangen zunehmend:
◾ Audit-Trails
◾ Berechtigungen
◾ Regulatorische Compliance
◾ Erklärbarkeit
◾ Menschliche Aufsicht
Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Recht und Versicherung haben einzigartige regulatorische Rahmenbedingungen, die horizontale KI-Plattformen umfassend schwer unterstützen können.
Das schafft langfristige Chancen für spezialisierte Anbieter.
Warum Sales AI ein starkes Beispiel ist
Vertrieb erscheint auf den ersten Blick einfach.
In der Realität umfasst es:
◾ Prospektidentifikation
◾ Lead-Anreicherung
◾ CRM-Integration
◾ Qualifikation
◾ Outreach
◾ Nachverfolgung
◾ Compliance-Checks
◾ Leistungsüberwachung
Jede Phase erfordert angepasste Workflows und domänenspezifische Intelligenz.
Die Herausforderung besteht nicht darin, Text zu generieren.
Die Herausforderung besteht darin, messbare Geschäftsergebnisse zu generieren.
Diese Unterscheidung schafft Raum für spezialisierte KI-Unternehmen, um zu gedeihen.
Versicherung zeigt dasselbe Muster
Versicherungsworkflows enthalten:
◾ Risikobewertungen
◾ Underwriting-Entscheidungen
◾ Eskalationswege
◾ Regulatorische Anforderungen
◾ Menschliche Überprüfungsprozesse
Vieles dieses Wissens existiert nur innerhalb von Organisationen.
Da KI-Systeme wiederholt in diesen Umgebungen arbeiten, sammeln sie operationelles Gedächtnis, auf das Anbieter von Foundation-Modellen nicht leicht zugreifen können.
Im Laufe der Zeit wird Workflow-Intelligenz wertvoller als Modellintelligenz allein.
Wie man weiß, ob man ein langlebiges KI-Geschäft aufbaut
Du bist auf der Gelben Ziegelstraße, wenn:
◾ Dein Produkt umhüllt hauptsächlich ein Foundation-Modell
◾ Du verlässt dich auf generische Connectoren
◾ Kunden können leicht auf eine native OpenAI- oder Anthropic-Lösung umschalten
◾ Dein Wert kommt hauptsächlich von der Modellfähigkeit
Du bist im "Rest von Oz", wenn:
◾ Du besitzt den Workflow
◾ Du verwaltest die Compliance
◾ Du integrierst mehrere Systeme
◾ Du lieferst Geschäftsergebnisse
◾ Du wirst essentiell für die Kundenoperationen
◾ Kunden sind von deiner Plattform abhängig, egal welches Modell sie antreibt
Wichtige Investitionsüberlegung
Der zukünftige KI-Markt wird wahrscheinlich zwei Kategorien von Gewinnern haben:
Foundation Model Gewinner
Unternehmen, die die mächtigsten KI-Modelle bauen und vertreiben.
Workflow-System Gewinner
Unternehmen, die KI in geschäftskritische Betriebsabläufe einbetten und zum Betriebssystem für spezifische Branchen werden.
Das Foundation-Modell kann sich alle paar Monate ändern.
Der Workflow, operationelles Wissen, Governance-Ebene und Kundenbeziehungen sind viel schwerer zu ersetzen.
Hier werden wahrscheinlich viele der nächsten Generation von KI-Einhörnern entstehen.
Abschließende Gedanken
Die KI-Anwendungsschicht ist weit davon entfernt, tot zu sein.
Anstatt direkt mit OpenAI oder Anthropic zu konkurrieren, werden erfolgreiche Unternehmen sich darauf konzentrieren, komplexe branchenspezifische Probleme zu lösen, bei denen Workflow-Intelligenz, Compliance, Governance und operationelles Wissen wichtiger sind als die rohe Modellleistung.
Die größten Chancen liegen nicht auf der Gelben Ziegelstraße – sie sind im Rest von Oz versteckt.
#AI #ArtificialIntelligence #AIStartups #EnterpriseAI #ArifAlpha