Warum Sequoias KI-Automatisierungsstrategie für die meisten Unternehmen nicht aufgeht

Ich glaube, Sequoia liegt falsch, wenn es darum geht, wo man mit KI-Automatisierung anfangen sollte.

Julien Bek von Sequoia argumentiert, man solle mit „Autopilot"-KI-Aufgaben starten, weil diese die schnellsten Feedbackschleifen bieten. Klingt auf dem Papier logisch – die Realität ist aber deutlich komplizierter.

Selbst seine „Autopilot"-Beispiele erfordern heute noch 5–10 % menschliche Kontrolle. „Copilot"-Aufgaben brauchen derweil 50–80 % Aufsicht. Die Grenzen sind bei Weitem nicht so trennscharf, wie VCs sie gerne zeichnen.

Was ich in der Praxis als deutlich wirksamer erlebt habe: Fangt dort an, wo ihr bereits Arbeit auslagert. Euer Kundenservice-Team nutzt ChatGPT, um Antworten vorzuformulieren? Genau da liegt euer Sweet Spot – nicht weil es „Autopilot" ist, sondern weil die Workflows und Qualitätsprüfungen dort bereits existieren.

Smarte Denkmodelle von VCs sind gute Ausgangspunkte – aber lasst euch davon nicht einschränken. Die unübersichtliche Grauzone dazwischen ist oft der Ort, an dem die eigentliche Magie passiert.

Wo habt ihr in eurem Unternehmen die größte Kluft zwischen KI-Theorie und Praxis erlebt?