AI-First oder AI-Fail? Daran scheitern Startups bei KI – laut einem KI-Berater
Der große KI-Hype kam Ende 2022 mit dem Launch von ChatGPT – plötzlich war generative KI für alle nutzbar.
Christian Röpke beschäftgte sich da längst intensiv mit dem Thema: Schon 2019 baute er beim Mobility-Startup Tier als Head of AI die ersten ML-Anwendungen, darunter Betrugserkennung und die Optimierung von Scooter-Deployments, und koordinierte später die AI- und Data-Aktivitäten im Unternehmen.
Lest auch
„In Early-Stage-Startups ist man als Head of AI eher ein Tech-Lead, hands-on, nah am Produkt. In der Skalierung geht es dann viel stärker um Koordination“, sagt Röpke.
Heute unterstützt er als Applied AI Consultant junge Startups dabei, Machine Learning (ML) und Large-Language-Models (LLMs) sinnvoll in ihre Produkte zu bringen – oder ganze Geschäftsmodelle darauf aufzubauen.
Wir haben mit ihm darüber gesprochen, wie das gelingen kann – und wann man es besser lässt.
Für viele deutsche Startups ist klar: Wer künftig relevant bleiben will, kommt an KI nicht vorbei. Laut einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom glauben 39 Prozent der Tech-Startups, dass Firmen ohne klare KI-Strategie weder technologisch noch beim Recruiting oder Fundraising bestehen können.
businessinsider
