Lilith Brockhaus spricht in dieser Folge mit Tim über das AI
Operating System. Lilith war bereits vor über drei Jahren zu Gast
hier im Podcast, damals ging es um visuelle Entwicklungswerkzeuge
ohne Programmierkenntnisse (NoCode bzw. LowCode). Seitdem hat sich
bei ihr viel verändert. Mit der neuen Marke O/WONDER beschäftigen
sie und ihr Team bei VisualMakers sich jetzt mit agentischer
Wissensarbeit. Genau darum dreht sich das Gespräch in dieser Folge:
Wie baut man ein eigenes AI Operating System für die eigene
Organisation auf, was ist ein AI OS überhaupt und warum lohnt sich
das gerade für Product Owner? Ein Operating System, unabhängig von
AI, ist das Betriebssystem einer Organisation, vergleichbar mit dem
Betriebssystem eines Smartphones oder Macbooks, das die Apps
verbindet, ihr Zusammenspiel sicherstellt und im Hintergrund alles
zusammenhält. Ein AI Operating System überträgt dieses Prinzip auf
eine Organisation. Es macht die DNA eines Unternehmens zugänglich
und explizit nutzbar, also die Ziele, Prozesse und Werte, die sonst
oft nur implizit vorhanden sind. Tim vergleicht es mit einem
Notebook, dessen Betriebssystem die Hardware erst bedienbar macht.
Übertragen auf KI heißt das für ihn: Ein Operating System macht das
Sprachmodell in einer Organisation erst wirklich einsetzbar, für
die eigene Arbeit oder für das gesamte Unternehmen. Ein AI
Operating System besteht laut Lilith Brockhaus aus vier Ebenen. Die
Basis bildet der Wissenslayer mit Zielen, Prozessen und dem Kontext
einer Organisation. Darauf folgt die Systemebene mit den
Werkzeugen, in denen Daten entstehen, etwa ein Product Management
System oder ein CRM. Die dritte Ebene ist die Ausführung. Hier legt
das Team fest, welche Aufgaben die KI eigenständig übernehmen darf,
zum Beispiel das Schreiben von Tickets nach einem festen Format.
Ganz oben liegt, als vierte Ebene, die Oberfläche, also die
Touchpoints, über die Menschen mit dem System sprechen, sei es im
Chat, in Slack o.ä. oder direkt im Fachtool. Das Sprachmodell
selbst bleibt dabei austauschbar und ist nur die Engine hinter dem
eigentlichen System. Lilith beschreibt den Wissenslayer in der
Folge als wachsende Bibliothek. Ständig kommen neue Bücher dazu,
und ein gutes Verzeichnis sorgt dafür, dass Mensch und KI finden,
was sie suchen. KI erkennt Muster in Sprache besonders gut. Dadurch
lassen sich auch bisher implizite Entscheidungen sichtbar machen,
etwa das Bauchgefühl bei der Priorisierung eines Features. Darin
ist auch eine Nähe zu Product Principles und zum Double Loop
Learning erkennbar. Dabei trifft eine Organisation nicht nur
einzelne Entscheidungen, sie entwickelt auch ihre
Entscheidungsregeln selbst weiter. Für den Einstieg mit einem AI
Operating System empfiehlt Lilith etwas Pragmatisches. Meetings
oder Gespräche mit Stakeholdern transkribieren und sich von der KI
nach wenigen Wochen zeigen lassen, welche Muster sie darin erkennt.
Als erste Basisdateien nennt sie drei Dinge, den Zweck des
Unternehmens, das Ideal Customer Profile und eine Beschreibung des
eigenen Angebots. Bei O/WONDER aktualisiert sich das Ideal Customer
Profile automatisch anhand anonymisierter Vertriebsgespräche und
wächst so mit jedem echten Kundenkontakt weiter. Für die
Versionierung setzt das Team auf Git. Das gesamte
Unternehmenswissen wird dort wie Code behandelt, inklusive der
Nachvollziehbarkeit von Änderungen. Für Product Owner gibt es zwei
Rollen in diesem Zusammenspiel. Auf der einen Seite bleibt viel
Raum für Stakeholdergespräche, Empathie und Entscheidungen, die ein
AI Operating System nicht abnehmen kann. Auf der anderen Seite
braucht es Menschen, die genau dieses System bauen, pflegen und mit
neuem Kontext füttern. Tim und Lilith sind sich einig: Dafür sind
Mut und Neugier nötig, gerade weil viele Organisationen noch am
Anfang stehen und es kein fertiges Rezept gibt. Wer selbst
ausprobieren möchte, wie ein AI Operating System die eigene Arbeit
verändert, findet bei Lilith und O/WONDER einen guten Startpunkt.
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