In der Produktentwicklung und insbesondere beim Entwickeln von KI-Initiativen ist eine gezielte Priorisierung unerlässlich, um zeitnah Erfolge zu sichern. Wir erklären, wie das Impact/Effort-Modell für GenAI Use-Cases umgedacht und interpretiert werden muss.
Produkt- und Strategiemanager:innen stehen oft vor der schwierigen Aufgabe, aus einer Vielzahl von Möglichkeiten die richtigen zu wählen. Mit der zunehmenden Popularität von KI und insbesondere generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) ist es für diese eine noch anspruchsvollere Aufgabe geworden, aus einer breiten Palette von möglichen Use-Cases diejenigen auszuwählen, die den größten Mehrwert bieten.
Viele kennen klassische Bewertungsframeworks wie das RICE-Framework oder das Impact/Effort-Modell. Sie helfen, eine Vielzahl von Ideen zu strukturieren und die vielversprechendsten Use-Cases auszuwählen, sodass Ressourcen gezielt und effizient eingesetzt werden können. Doch wie passen sich diese Frameworks an die sich schnell entwickelnde Technologie an? Was bedeutet beispielsweise Effort im Kontext von Large Language Models (LLMs)?
GenAI steht auf dem „Peak of Inflated Expectations“
Nach der Veröffentlichung von ChatGPT gab es einen riesigen Hype um das Thema GenAI. Das erste Mal seit fast einem Jahrzehnt wurde eine neue Technologie von den meisten Entscheider:innen als strategische Notwendigkeit angesehen.
Nach einer Phase überhöhter Erwartungen setzen nun realistische Einschätzungen ein. Unternehmen erkennen, dass nicht alle GenAI-Versprechungen sofort umsetzbar sind und dass es erhebliche Herausforderungen gibt, besonders bei der Integration und Skalierung von Daten. Diese Ernüchterung ist jedoch keine Enttäuschung, sondern eine Gelegenheit.
Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um zu evaluieren, welche GenAI-Initiativen tatsächlich Mehrwert bieten und wie sie effektiv eingesetzt werden können, um nachhaltigen Geschäftserfolg zu gewährleisten. Viele Unternehmen haben bereits zahlreiche Ideen und Initiativen im Kopf, wissen jedoch nicht genau, wo sie anfangen sollen, um den größten Mehrwert zu generieren.
Hierbei ist es essenziell, nicht nur den unmittelbaren Nutzen der einzelnen Initiativen zu betrachten, sondern auch die potenziellen Cross-Mehrwerte. Das bedeutet, zu erkennen, wie verschiedene Initiativen sich gegenseitig verstärken und dadurch einen noch größeren Einfluss auf das Unternehmen haben können.
Let’s talk GenAI
Unternehmen benötigen spezifische Frameworks, um die einzigartigen Herausforderungen und Potenziale dieser Technologie zu berücksichtigen. Wir nutzen das Impact/Effort-Modell speziell für die Bewertung und Priorisierung von GenAI Use-Cases. Dieses Modell bietet eine strukturierte Methode, die sich besonders für Produktmanager:innen eignet, um kurzfristige bis mittelfristige Entscheidungen zu treffen.
Durch die Berücksichtigung der besonderen Anforderungen von GenAI, wie Datenmodellierung und Systemintegration, können wir den Effort-Faktor präziser bewerten und somit fundierte Entscheidungen treffen. Die Krux bei der Anwendung ist: zu wissen, was Impact und Effort im Kontext von Large-Language-Models sind.
Wie du konkret das Impact/Effort-Modell nutzt
Diese Erklärungen sind keine abgewandelte Form des klassischen Modells, sondern eine präzise Anwendung auf den Kontext der GenAI-Technologie. Im Folgenden werden die Dimensionen des Modells detailliert erklärt, damit du eine klare Vorstellung davon bekommst, was Impact und Effort speziell bei LLMs bedeuten und wie diese Kriterien bewertet werden können.
Durch die Anwendung des Impact/Effort-Modells kannst du deine GenAI-Use-Cases systematisch und objektiv priorisieren und sicherstellen, dass deine Ressourcen effizient eingesetzt werden, um den größtmöglichen geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
Wir brauchen Zahlen, bitte!
Ein erfolgreiches Bewertungsmodell zeigt sich in konkreten Ergebnissen. Unsere Anwendung des Impact/Effort-Modells hat bei einem unserer Kunden beeindruckende Ergebnisse erzielt. Von über 60 gesammelten Ideen konnten wir die vielversprechendsten 34 GenAI-Use-Cases identifizieren und priorisieren. Dieses strukturierte Vorgehen ermöglichte es uns, schließlich die Top 5 Use-Cases herauszufiltern, die den größten unmittelbaren Nutzen bei geringstem Aufwand bieten.
Diese Top-5-Use-Cases wurden durch die Anwendung des Impact/Effort-Modells identifiziert und priorisiert, was den Unternehmen ermöglicht hat, Ressourcen effizient einzusetzen und schnell messbare Erfolge zu erzielen. Doch diese Erfolge sind nur der erste Schritt.
Kurzfristige Priorisierung und langfristige Strategie: Eine ausgewogene Herangehensweise
Die Priorisierung von Use-Cases ist ein entscheidender Schritt für Produkt- und Strategiemanager:innen, um schnell die gewinnbringendsten Initiativen zu identifizieren und Ressourcen effizient einzusetzen. Das Impact/Effort-Modell bietet hierfür eine klare und praxisnahe Methode, mit der gezielt Entscheidungen getroffen und greifbare Ergebnisse erzielt werden können. Es ermöglicht, auf die sich schnell entwickelnden Anforderungen der KI-Technologie zu reagieren und kurzfristig Erfolge zu sichern.
Doch während das Priorisieren von Use-Cases von großer Bedeutung ist, kann es ebenso hilfreich sein, sich auch über eine umfassendere KI-Strategie Gedanken zu machen. Eine durchdachte KI-Strategie bietet den Rahmen, in dem diese priorisierten Use-Cases nicht nur isoliert betrachtet, sondern als Teil eines größeren Ganzen umgesetzt werden. Sie hilft, langfristige Ziele zu setzen, den Einsatz von KI-Technologien strategisch zu lenken und die gesamte Organisation hinter einer klaren Vision zu vereinen.
Während das Impact/Effort-Modell also dabei unterstützt, kurzfristig die effektivsten Use-Cases auszuwählen, bietet eine KI-Strategie die Möglichkeit, diese Projekte in einen übergeordneten Kontext zu stellen. So wird nicht nur der kurzfristige geschäftliche Nutzen maximiert, sondern auch der langfristige Erfolg des Unternehmens gesichert.
Deshalb empfehlen wir, die Priorisierung von Use-Cases immer im Zusammenhang mit einer umfassenden KI-Strategie zu betrachten. Mit einer klaren strategischen Ausrichtung kann KI nicht nur kurzfristige Gewinne bringen, sondern das Unternehmen dauerhaft erfolgreich und zukunftssicher machen.
