Die nächste Welle der KI: Service-as-a-Software und System-2-Denken

Zwei Jahre nach der Einführung der Generativen KI zeichnet sich ein neuer Paradigmenwechsel ab. Während sich die Basismodelle konsolidieren und die großen Tech-Giganten wie OpenAI, Microsoft, Google und Meta den Markt dominieren, liegt der Fokus nun auf der Entwicklung des „System-2-Denkens“ und dem Aufkommen von „Service-as-a-Software“.

Vom schnellen zum langsamen Denken

Generative KI beeindruckte bisher vor allem durch schnelle, vortrainierte Reaktionen – das sogenannte „System-1-Denken“. Die nächste Generation von KI-Modellen strebt jedoch nach tieferem Verständnis und der Fähigkeit zu schlussfolgerndem Denken, dem sogenannten „System-2-Denken“. Inspiriert von Modellen wie AlphaGo, die durch verstärktes Lernen und Inferenzzeitberechnungen erstaunliche Ergebnisse erzielt haben, sollen KI-Systeme nun Probleme lösen und komplexe kognitive Operationen in Echtzeit ausführen.

Service-as-a-Software: Eine neue Ära

Traditionell hat die Cloud-Revolution Software-as-a-Service (SaaS) hervorgebracht, bei dem Software als Dienstleistung bereitgestellt wird. Dieses Modell kehrt sich nun um: Services werden zu Software. Diese als „Service as a Software“ bekannte Entwicklung ermöglicht es Unternehmen, arbeitsintensive Aufgaben zu automatisieren und effizienter zu gestalten. Statt für Softwarelizenzen zahlen Unternehmen für die tatsächlich geleistete Arbeit, oft gemessen an konkreten Ergebnissen.

Das Unternehmen Sierra beispielsweise setzt KI-gestützte Agenten ein, um Kundenanfragen zu bearbeiten und Lösungen anzubieten. Unternehmen zahlen nicht mehr für die Anzahl der Nutzer oder Lizenzen, sondern für erfolgreich gelöste Kundenanfragen. Dieser Ansatz könnte das Dienstleistungssegment revolutionieren und enorme Marktchancen eröffnen.

Implikationen für Unternehmen und Investoren

Für Gründer, Investoren und Unternehmenslenker bedeutet diese Entwicklung, dass sich die Spielregeln ändern. Unternehmen müssen sich darauf einstellen, dass KI nicht nur unterstützende Werkzeuge liefert, sondern zunehmend eigenständige Aufgaben übernimmt. Investitionen in KI-gesteuerte Anwendungen, die auf spezifische Branchenbedürfnisse zugeschnitten sind, können entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Gleichzeitig eröffnet dies Start-ups die Möglichkeit, innovative Lösungen zu entwickeln, die über die bloße Integration von KI-APIs hinausgehen. Es geht darum, kognitive Architekturen zu schaffen, die spezialisierte Problemlösungen ermöglichen und den individuellen Anforderungen verschiedener Branchen gerecht werden.

Fazit

Die Konsolidierung der Basismodelle markiert nicht das Ende, sondern den Beginn einer neuen Phase der KI-Entwicklung. Mit dem Übergang zu Level-2-Denken und Service-as-a-Software stehen wir an der Schwelle zu Anwendungen, die nicht nur schneller, sondern auch intelligenter und anpassungsfähiger sind.

Wie Sonya Huang und Pat Grady in ihrem aktuellen Essay „Generative AI’s Act o1“ betonen, könnte dieser Wandel die Art und Weise, wie wir Technologie in Geschäftsprozessen einsetzen, grundlegend verändern. Es liegt nun an den Entscheidungsträgern, diese Chancen zu erkennen und aktiv zu gestalten.