Innovation in der Crowd – Das Smart-GM Projekt (Part 1)

Wie Smart-GM durch Crowdsourcing und KI Geschäftsmodellinnovation revolutioniert

Projektziel und Kurzbeschreibung

Das Projekt "Smart-GM" (Smarte Geschäftsmodelle) verfolgt das Ziel, ein intelligentes Assistenzsystem zur  Unterstützung der insbesondere digitalen Innovation von Geschäftsmodellen zu entwickeln. Im Fokus der Lösung steht ein digitaler intelligenter „Assistent“, der seinen Nutzern aktiv passende innovative Geschäftsmodellideen vorschlägt. Grundlage dafür sind zum einen die umfangreiche Wissensbasis zu erfolgreichen Geschäftsmodellen zum anderen eine künstliche Intelligenz.
Das Projekt Smart-GM kombiniert erstmalig Kompetenzen und Methoden aus den Bereichen Geschäftsmodellinnovation, Technikakzeptanz, maschinellem Lernen, (Crowd-basierter) Bewertung von Ideenqualität sowie computergestützter Ideengenerierung für die Entwicklung von Geschäftsmodellinnovationen und ebnet damit den Weg für eine neue Generation von Geschäftsmodellinnovationsmethoden – von passiver Unterstützung zu aktiver Assistenz.

Projektanstoß und Fragestellung

In der dynamischen Welt des Unternehmertums stehen insbesondere KMUs vor einer gewaltigen Herausforderung: Wie kann man in einem Meer von Möglichkeiten innovative und tragfähige Geschäftsmodelle entwickeln, um sich in einem ständig wandelnden Markt zu behaupten? Könnte man Crowdsourcing, das sich in vielen Bereichen bereits als überaus effektiv erwiesen hat, auch für Innovation im Bereich Geschäftsmodelle einsetzen? Könnte man die Weisheit der Crowd und künstliche Intelligenz (KI) synergetisch nutzen, um Geschäftsmodell-Ideen zu generieren und zu optimieren?

Dies waren die Fragen, die den Anstoß zum Projekt "Smart-GM" gegeben haben. Ein Konsortium aus dem SI-Lab der Universität Paderborn, myconsult, UNITY, Fellowmind (ehem. aXon) und WP Kemper bündelte ihre Expertisen in den Bereichen Crowdsourcing, KI, Software-Entwicklung und -Akzeptanz, Geschäftsmodell-Innovation, Software-Infrastruktur und industrieller Praxis, um einen Prototypen für ein Assistenzsystem zu entwickeln. Dieser sollte Crowdsourcing nutzen, um Bewertungen zu Geschäftsmodellen zu sammeln und mittels KI daraus Wissen extrahieren. Damit ist das System dann in der Lage, die Nutzer:innen zu unterstützen und neue Ideen vorzuschlagen. Der Prototyp sollte darüber hinaus kontinuierlich auf Akzeptanz und Nützlichkeit evaluiert werden.

Im Folgenden schauen wir uns den Verlauf dieser multidisziplinären Zusammenarbeit und die Entwicklung unseres fortschrittlichen Prototypen näher an.

Herausforderungen im Projekt Smart-GM

Zu Beginn des Projekts standen wir vor einer entscheidenden Frage: Wie sollten Geschäftsmodelle repräsentiert werden, sodass sie sowohl für menschliche Akteure verständlich als auch maschinenlesbar sind? Unsere Reise startete mit einer intensiven Forschungsphase, in der wir verschiedene Geschäftsmodellsprachen unter die Lupe nahmen, um ihre Ausdrucksstärke und Formalität zu bewerten. Nach zahlreichen Diskussionen und Abwägungen entschieden wir uns für das Business Model Canvas – ein Werkzeug, das nicht nur eine breite Akzeptanz in der Geschäftswelt genießt, sondern auch eine klare und verständliche Struktur bietet. Die nötige Formalität für die KI-Verarbeitung haben wir gewährleistet, indem wir eine zusätzliche Datenstruktur angelegt haben, die die möglichen Ausprägungen der Geschäftsmodelle festlegt.

Die nächste Hürde, die es zu nehmen galt, war die Bestimmung einer Bewertungsmethode für die Geschäftsmodelle durch die Crowd. Hier waren Präzision und Verständlichkeit gleichermaßen entscheidend, um brauchbare und klare Daten zu erhalten. Zwischen verschiedenen Ansätzen wie ordinalen Skalen, "Bag of Lemons"-Prinzip und Up/Downvotes abwägend, entschieden wir uns schließlich für mehrere ordinale Skalen. Dieser Ansatz kombiniert eine einfache Verständlichkeit für die Crowdworker:innen mit der Möglichkeit, ein aussagekräftiges und differenziertes Feedback für die Geschäftsmodelle zu erhalten, und ermöglichte es uns, nuancierte Einsichten in die Stärken und Schwächen der vorgeschlagenen Geschäftsmodelle zu gewinnen.

Während die internen Prozesse ihre Form annahmen, standen wir vor der Herausforderung, eine Benutzeroberfläche für den Prototypen zu gestalten, die sowohl intuitiv als auch effektiv in der Anwendung ist. Mit dem Ansatz des frühen und häufigen Feedbacks durch qualitative Studien und iterativen Design-Phasen, konnte unser Team einen nutzerzentrierten und agilen Entwicklungsprozess etablieren. Dadurch war es uns möglich, die Bedienbarkeit des Prototypen stetig zu verbessern und letztendlich eine Benutzeroberfläche zu entwickeln, die sowohl die Anforderungen der Endnutzer:innen erfüllte als auch die Komplexität des dahinterliegenden Systems adäquat abbildete.

Weitere spannende Informationen zu den Projekt Learnings und einem Zukunftsausblick folgen im zweiten Blogbeitrag.

Sind Sie interessiert an dem Projekt oder an einer möglichen Kooperation? Besuchen Sie gerne unsere Webseite smart-gm.de und treten Sie mit uns in Kontakt: Universität Paderborn - Smart-GM (smart-gm.de)