The imperative to be “AI-first” is percolating in boardroom conversations, internal company memos, and predictions from industry analysts.
Es gibt zwar keine einheitliche Definition des Begriffs, aber "KI-First" bedeutet, dass die sich ständig weiterentwickelnde Technologie in den Kern eines Unternehmens integriert wird - als dessen neuer Nordstern. Es bedeutet, dass KI zur vorherrschenden Denkweise wird, die Unternehmenskultur durchdringt und sogar den Kompass für Entscheidungen über Abläufe, Workflows und mehr vorgibt.
Es ist eine wichtige Entwicklung, und die Unternehmen wollen kopfüber einsteigen. Aber laut McKinsey-Partnerin Megha Sinha, die die Führungsetagen von Fortune 500 in Sachen KI und Produkttransformation berät, können Unternehmen nicht KI-first sein, wenn sie nicht produktfirst sind.
"Ein Produktbetriebsmodell ist die absolut entscheidende Grundlage, um den Sprung zu einer KI-zentrierten Organisation zu schaffen. Sie können das nicht umgehen und dorthin gehen", erklärte Sinha kürzlich in einem Webinar mit Planview und verwies auf die Bedeutung eines Produktbetriebsmodells für die Erzielung von Gewinnvorteilen.
Was genau geschieht also in dieser Phase der KI-Ära? Und warum ist Ihr Betriebsmodell so wichtig? In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die vier Paradigmenwechsel ein, die KI für Organisationen mit sich bringt, und erklären, was Organisationen, die mit KI mehr erreichen wollen, tun müssen, um sich vorzubereiten.
Hören Sie sich das vollständige Webinar "Product Operating Model Principles Transforming Fortune 500 s" an. Hier finden Sie Beispiele für Investitionen in Produktbetriebsmodelle, Implementierungs-Roadmaps und Erfolgsmetriken, die von Sinha aus seiner Erfahrung heraus kommentiert werden.
Weitere Informationen: Die wichtigsten Gründe für die Einführung eines Produktbetriebsmodells
Die vier Paradigmenwechsel, auf die Sie sich vorbereiten sollten
Basierend auf ersten Proof-of-Concepts und skalierten Implementierungen mit Kunden skizzierte Sinha vier wichtige Veränderungen, die KI für Enterprise-Organisationen mit sich bringen wird. Einige führende Softwareunternehmen im Silicon Valley erleben diese Veränderungen bereits. Für Fortune 500 Unternehmen aller Branchen, die noch nicht in KI eingetaucht sind, rücken diese Veränderungen schnell näher.
1. Produktentwicklungslebenszyklen werden sich komplett verändern
Der traditionelle Produktentwicklungslebenszyklus - bei dem jemand ein Produktanforderungsdokument (PRD) schreibt, es in Epics und User Stories übersetzt und dann mit der Entwicklung beginnt - wird immer mehr zur Makulatur.
"Ihr Produktentwicklungslebenszyklus wird sich in der Welt der KI erheblich verändern", erklärt Sinha. "Der Workflow wird komplett umgestaltet."
Was ersetzt es?
- Spezifikationsgesteuerte Entwicklung und Tests. Anstelle von langwierigen PRDs wird Ihr Prototyp zu Ihrem neuen PRD. Der Zyklus vom Konzept bis zum funktionierenden Code verkürzt sich dramatisch.
- Komprimierung in allen Phasen. Organisationen werden eine Kompression in den Phasen der Produktentdeckung und -durchführbarkeit, in den Bau- und Testphasen und in den Phasen der Überwachung und des Betriebs feststellen. Was jetzt Wochen dauert, wird Tage dauern. Was Tage dauert, wird Stunden dauern.
- Eine Verlagerung von Engpässen. "In der heutigen Welt sagen die Organisationen, dass meine Softwareentwickler nicht schnell genug Code schreiben können", so Sinha. "Morgen werden sich Ihre Engpässe vom Schreiben des Codes zur Überprüfung des Codes verlagern."
Mit anderen Worten, die Beschränkung wird nicht dazu führen, dass Code geschrieben wird. KI-Agenten werden das übernehmen. Die Beschränkung wird darin bestehen, die richtigen Dinge zu bauen und die Qualitätsstandards einzuhalten.
Dieser Wandel hat massive Auswirkungen darauf, wie Organisationen ihre Teams besetzen, welche Fähigkeiten sie benötigen und worauf die Führungskräfte ihre Zeit konzentrieren.
Weitere Informationen: KI-Tools in der Praxis: Die Gründe für ausbleibenden Erfolg
2. Neue Arbeitsweisen werden entstehen
Die Sprint-Zyklen werden bald viel, viel kürzer werden. "Die Sprint-Zyklen könnten so kurz wie ein Tag aussehen", sagte Sinha.
So könnte ein eintägiger Sprint funktionieren: KI-Agenten und Menschen, die zusammenarbeiten, schließen einen gesamten Zyklus in 24 Stunden ab - schnelle Kundenrecherche, schnelle Prototypenentwicklung, sofortiges Kundenfeedback, KI-generierter Code, automatisierte Tests. Fertig
"All das geschieht innerhalb eines Tages oder weniger, während es früher zwei Wochen gedauert hat", sagte Sinha.
Aber, so rät Sinha, Sie müssen die richtige Grundlage für das Betriebsmodell haben, um die Sprint-Zyklen effektiv zu beschleunigen. Sie benötigen:
- Klare Eigentums- und Entscheidungsrechte am Produkt
- Befähigte Teams, die schnell handeln können
- Ergebnisbasierte Ziele statt output-fokussierter Metriken
- Continuous Capabilities zur Deployment
- Enge Feedback-Loops mit Kunden
Ohne diese Elemente führen schnellere Entwicklungszyklen eher zu Chaos als zu Wert.
Jetzt ansehen. Fünf Schritte zu einem Produktbetriebsmodell mit Dr. Mik Kersten
3. Die Teamstrukturen werden sich dramatisch weiterentwickeln
Sinha machte eine erstaunliche Vorhersage: "Beinahe 100% Ihrer Menschen werden in zwei Jahren neue Rollen haben."
Woran liegt das? Denn KI-Agenten werden ganze Entwicklungszyklen übernehmen, die jetzt von Menschen verwaltet werden. Das bedeutet nicht, dass wir Menschen eliminieren müssen - es bedeutet, dass wir das, was Menschen tun, weiterentwickeln müssen.
"Ihre Entwickler werden sich jetzt mehr auf Ihre spezialisierten R&D-Rollen konzentrieren, sie werden sich mehr auf Probleme höherer Ordnung konzentrieren und sich in das verwandeln, was wir Definierer, Builder und eine kleine Anzahl weiterer Rollen nennen."
Der Wechsel erfolgt vom Ausführenden zum Definierenden. Vom Schreiben jeder einzelnen Codezeile bis zur Definition, was gebaut werden soll und warum. Von der taktischen Implementierung zur strategischen Ausrichtung.
Und die Teamgrößen werden schrumpfen. Sinha verwies auf Amazons berühmtes "Zwei-Pizza-Teams"-Konzept - Teams, die klein genug sind, um mit zwei Pizzen versorgt zu werden. In einer KI-gestützten Umgebung wird daraus ein "Ein-Pizza-Team".
Kleinere Teams, fokussierter, die Probleme mit höherem Wert lösen, während die KI einen Großteil der Ausführung übernimmt.
Dies wirft jedoch für jede Organisation kritische Fragen auf:
- Wie können Sie Ihre derzeitigen Mitarbeiter für diese neuen Rollen qualifizieren?
- Wie sieht die Karriereentwicklung aus, wenn sich die traditionellen Wege der Ingenieure ändern?
- Wie können Sie in diesem neuen Modell Talente anziehen und binden?
- Was passiert mit den Menschen, deren Rollen am meisten von der KI-Automatisierung betroffen sind?
Organisationen, die sich proaktiv mit diesen Fragen auseinandersetzen, haben einen erheblichen Vorteil gegenüber denjenigen, die sie als unwesentliche Maßnahmen behandeln.
Weitere Informationen: Die Zukunft von KI-Agenten im Unternehmen abbilden
4. Die Geschwindigkeit wird zunehmen, aber der Fokus muss sich verschieben
Der kombinierte Effekt dieser drei Verschiebungen? Dramatische Beschleunigung dessen, was Teams erreichen können.
Sinha skizzierte die möglichen Auswirkungen:
2-3X schnellere Entwicklung von Features. Die Zeit von der Idee bis zum Einsatz des Features wird sich erheblich verkürzen. Organisationen, die sich bereits schnell bewegen, werden sich noch schneller bewegen.
5-10X verbesserte Innovationskapazität. Das ist der große Wurf. Wenn Teams weniger Zeit mit Ausführungsmechanismen verbringen, können sie mehr Ideen erforschen, mehr Hypothesen testen und in einem Tempo innovieren, das heute nur schwer vorstellbar ist.
Mehr Zeit für wertschöpfende Aktivität. Anstatt Zeit für die Übersetzung zwischen Teams, Koordinationsaufwand und manuelle Prozesse aufzuwenden, konzentrieren sich die Mitarbeiter auf Kundenprobleme und kreative Lösungen.
Aber das Wichtigste, was Sie sich merken müssen, ist Folgendes: Geschwindigkeit ohne Richtung ist Chaos.
Da die Produktivität des Einzelnen durch KI beschleunigt wird, gewinnen die strategischen Funktionen noch mehr an Bedeutung:
- Definieren Sie die richtigen Probleme, die es zu lösen gilt. Was stimmt mit der Strategie überein? Was bringt dem Kunden einen Wert? Was schafft Wettbewerbsvorteile?
- Teamübergreifende Koordinierung. Wenn Teams schneller bauen können, werden Abhängigkeiten und Integrationspunkte nicht weniger, sondern wichtiger.
- Die Aktivität mit der Strategie verbinden. Da immer mehr Initiativen möglich sind, ist die Ausrichtung auf die Unternehmensziele von größter Bedeutung.
- Flow-Management und Beseitigung von Engpässen. Wie Sinha feststellte, verlagern sich Engpässe. Organisationen müssen diese schnell erkennen und angehen.
Im Bereich der Planung und des Portfoliomanagements bedeutet dies, dass vernetzte Work-Capabilities wie Objectives und Key Results (OKR) – die einzelne Initiativen mit strategischen Zielen verknüpfen – zu einer unverzichtbaren Infrastruktur werden und nicht zu einem Nice-to-have-Funktionen.
Weitere Informationen: Das Tor zur Zukunft: Wie KI zum Differenzierungsfaktor strategischer Vorreiter wird
Was bedeutet das alles?
Diese vier Paradigmenwechsel finden in führenden Organisationen bereits statt. Ist Ihr Unternehmen bereit, von diesen Veränderungen zu profitieren? Denken Sie daran, dass es bei der Bereitschaft nicht nur um KI-Tools oder Technologieinvestitionen geht. Es geht darum, die Grundlage für ein Betriebsmodell zu haben, das es Ihnen ermöglicht, diese Capabilities zu übernehmen und produktiv zu nutzen.
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Über die Expertin: Megha Sinha ist Partnerin bei McKinsey & Company mit Sitz in New York. Sie berät C-Suite-Führungskräfte zu Produkt-, Technologie- und KI-Themen und hat in den letzten vier Jahren mehr als 25 groß angelegte Transformationen von Produktbetriebsmodellen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Fintech, Einzelhandel, Telekommunikation und Gesundheitswesen geleitet.
