Published on

Wie KI den Arbeitsmarkt umgestaltet: Eine Diskussion mit a16z Partnern

Autoren
  • avatar
    Name
    Ajax
    Twitter

Die Entwicklung von Software

Die Softwareentwicklung hat sich in drei Phasen entwickelt:

  • Phase 1: Digitalisierung von Aktenschränken: Frühe Software ersetzte physische Ablagesysteme durch digitale Datenbanken. Beispiele hierfür sind Sabre (Flugreservierungssystem), Quicken (persönliche Finanzen) und PeopleSoft (HR-Management). Diese Phase verbesserte hauptsächlich die Effizienz durch die Digitalisierung von Informationen, reduzierte jedoch nicht wesentlich die Anzahl der Mitarbeiter.

  • Phase 2: Cloud-basierte Software: Software verlagerte sich von On-Premise-Servern in die Cloud. Beispiele sind Salesforce (CRM), QuickBooks (Buchhaltung), NetSuite (ERP) und Zendesk (Kundensupport). Diese Phase verbesserte die Zugänglichkeit und Skalierbarkeit, konzentrierte sich aber immer noch hauptsächlich auf die Verwaltung von Informationen.

  • Phase 3: KI-gestützte Software: KI ermöglicht es Software nun, Aufgaben zu erledigen, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden. In dieser Phase geht es darum, Arbeit zu ersetzen oder zu ergänzen, nicht nur um die Verwaltung von Informationen. Beispiele sind KI-Agenten, die Kundensupport übernehmen, Rechnungen bearbeiten oder Compliance-Prüfungen durchführen können.

Der Übergang von Software zu Arbeit

Der Arbeitsmarkt ist viel größer als der Softwaremarkt. Der jährliche Gehaltsmarkt für Krankenschwestern in den USA beträgt über 600 Milliarden US-Dollar, während der globale Softwaremarkt weniger als 600 Milliarden US-Dollar beträgt. Dies verdeutlicht das Potenzial für Softwareunternehmen, das Arbeitsbudget zu nutzen. KI ermöglicht es Software, Aufgaben zu erledigen, die zuvor von Menschen erledigt wurden. Zum Beispiel kann KI Kundenanfragen bearbeiten, Rechnungen verarbeiten oder Compliance-Prüfungen durchführen. Dies bedeutet, dass Softwareunternehmen nun Lösungen verkaufen können, die Arbeitskosten senken, nicht nur die Effizienz verbessern.

Das Konzept „Input Coffee, Output Code“ besagt, dass Softwareentwickler nun Produkte entwickeln können, die Aufgaben automatisieren, die zuvor von Endbenutzern erledigt wurden. Dies ist eine bedeutende Verschiebung gegenüber früheren Softwaregenerationen.

Transformation der Preismodelle

Traditionelle Software-Preismodelle (pro Benutzer) sind möglicherweise nicht für KI-gestützte Software geeignet. Unternehmen müssen möglicherweise auf der Grundlage des Werts abrechnen, den sie durch die Reduzierung der Arbeitskosten bieten. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen anstelle der Abrechnung pro Support-Agent auf der Grundlage der Anzahl der Support-Tickets abrechnen, die von KI gelöst wurden. Die Verlagerung auf KI könnte bestehende Softwareunternehmen stören. Unternehmen, die sich nicht an die neuen Preismodelle anpassen, könnten Einnahmen verlieren. Unternehmen, die sich erfolgreich anpassen, könnten ihre Einnahmen verzehnfachen.

Das "Problem des unordentlichen Posteingangs"

Das „Problem des unordentlichen Posteingangs“ bezieht sich auf die Herausforderung, Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Dazu gehören E-Mails, Faxe, Telefonaufzeichnungen und andere Formen nicht strukturierter Daten. Historisch gesehen wurde diese Aufgabe von Menschen erledigt. KI wird nun verwendet, um das „Problem des unordentlichen Posteingangs“ zu lösen. Unternehmen verwenden KI, um Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Dies ist ein wichtiger Bereich für KI-Innovationen. Unternehmen, die das „Problem des unordentlichen Posteingangs“ lösen, können möglicherweise die neuen KI-nativen Systeme der Aufzeichnung werden. Sie können mit der Automatisierung einer bestimmten Aufgabe beginnen und dann auf andere Bereiche ausweiten. Ein Beispiel ist Tenor, das mit der Automatisierung von Patientenüberweisungen begann und nun auf andere Bereiche der Gesundheitsverwaltung ausweitet.

Verteidigungsfähigkeit im KI-Zeitalter

KI bietet eine starke anfängliche Differenzierung, reicht aber nicht aus, um ein verteidigungsfähiges Unternehmen zu schaffen. Die Fähigkeit, KI zur Lösung des „Problems des unordentlichen Posteingangs“ zu verwenden, kann im Laufe der Zeit zur Ware werden. Echte Verteidigungsfähigkeit ergibt sich aus:

  • Besitz des End-to-End-Workflows
  • Tiefe Integration in andere Systeme
  • Schaffung von Netzwerkeffekten
  • Entwicklung zu einer Plattform
  • Einbettung von viralem Wachstum in das Produkt

Die gleichen Prinzipien, die in der Software immer wichtig waren, gelten auch im KI-Zeitalter.

Die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt

KI wird wahrscheinlich viele sich wiederholende Aufgaben automatisieren, aber auch neue Arbeitsplätze schaffen. Der Fokus wird sich auf Aufgaben verlagern, die menschliche Verbindung und Kreativität erfordern. Beispiele sind Produktmanager, UX-Designer und Social-Media-Manager. Der Wert der Mensch-zu-Mensch-Interaktion wird wahrscheinlich steigen. Da KI immer weiter verbreitet ist, werden die Menschen nach echten menschlichen Verbindungen suchen. Jeder Bürojob wird wahrscheinlich einen Copiloten haben. KI wird Menschen bei ihrer Arbeit unterstützen und sie effizienter machen. Einige Arbeitsplätze können vollständig von KI-Agenten automatisiert werden.

Metriken zur Bewertung von KI-Unternehmen

Die grundlegenden Prinzipien der Bewertung eines Unternehmens haben sich nicht geändert. Der Fokus liegt weiterhin auf zukünftigen Gewinnen, Kundenbindung, Bruttomarge und Fixkosten. Die potenzielle Marktgröße erweitert sich. KI ermöglicht es Software, in neue Märkte einzutreten, die zuvor nicht rentabel waren. Dies liegt daran, dass KI die Arbeitskosten senken und Software erschwinglicher machen kann. Die Eintrittsbarriere ist niedriger. KI macht es einfacher, Softwareunternehmen zu gründen und zu skalieren. Dies bedeutet, dass der Wettbewerb wahrscheinlich intensiver sein wird.

Bereiche für Innovation

  • Nischenbereiche sind gut: Konzentrieren Sie sich auf Bereiche, in denen KI erhebliche Verbesserungen erzielen kann. Suchen Sie nach Branchen, die von Software unterversorgt sind. Versuchen Sie nicht, alles zu automatisieren. Einige Anwendungsfälle sind zu komplex oder erfordern zu viel Integration. Konzentrieren Sie sich auf Bereiche, in denen die Technologie bereits gut genug ist, um eine 100-fache Verbesserung zu erzielen.

  • Suchen Sie nach Möglichkeiten, alte Systeme zu stören: Viele Branchen haben alte Systeme, die reif für Störungen sind. Beispiele sind Finanzdienstleistungen und Versicherungen. Erwägen Sie den Aufbau von Full-Stack-KI-nativen Unternehmen. Diese Unternehmen können eine völlig andere Kostenstruktur haben als bestehende Unternehmen. Sie können auch mehr Wert erfassen, indem sie den gesamten Workflow besitzen.

  • Das "Problem des unordentlichen Posteingangs" ist ein wichtiger Bereich für Innovation: Suchen Sie nach Möglichkeiten, Aufgaben zu automatisieren, die das Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Daten beinhalten.

  • Horizontale Softwaremöglichkeiten bestehen weiterhin: Es besteht weiterhin Bedarf an KI-nativen Versionen von Software für Vertrieb, Marketing, Produktmanagement und andere Bereiche. Sie müssen jedoch die Marktstruktur und das Potenzial für die Anpassung bestehender Wettbewerber verstehen.

Erläuterung wichtiger Konzepte

  • Autopilot vs. Copilot:

    • Copilot: Ein KI-Tool, das Menschen bei ihrer Arbeit unterstützt und sie effizienter macht.
    • Autopilot: Ein KI-Tool, das Aufgaben autonom ohne menschliches Eingreifen ausführt.

  • Problem des unordentlichen Posteingangs: Die Herausforderung, Informationen aus unstrukturierten Daten wie E-Mails, Faxen und Telefonaufzeichnungen zu extrahieren.

  • KI-natives System der Aufzeichnung: Ein System, das KI verwendet, um Daten zu verwalten und Arbeitsabläufe zu automatisieren und möglicherweise traditionelle Systeme der Aufzeichnung zu ersetzen.

  • Vertical SaaS: Software, die für eine bestimmte Branche entwickelt wurde, z. B. Restaurants oder das Gesundheitswesen.

  • Horizontal SaaS: Software, die für eine breite Palette von Branchen entwickelt wurde, z. B. CRM oder Kundensupport.

  • NAICS-Code: Das North American Industry Classification System, ein System zur Klassifizierung von Unternehmen nach Branchen.

  • Deflationäre Kraft: Eine Kraft, die die Preise senkt, wie z. B. technologische Innovation.

  • Full-Stack-KI-natives Unternehmen: Ein Unternehmen, das sein gesamtes Geschäft um KI herum aufbaut, anstatt nur KI zu einem bestehenden Produkt hinzuzufügen.