In dieser Episode von Innovate or Cry nehmen euch Manuel Kreutz und Dr. Babak Zeini mit auf eine spannende Reise durch die Welt der Innovationszentren. Wir stellen die zentrale Frage: Was wird das nächste Silicon Valley?

Von der legendären Entstehungsgeschichte des Silicon Valley in Kalifornien bis hin zu aktuellen Entwicklungen in China, Indien und Europa beleuchten wir die Schlüsselfaktoren für Innovation: Talente, Kapital, Infrastruktur, Bildung und Regulierung.

Dabei diskutieren wir:

• Warum hat das Silicon Valley eine so dominante Rolle in der globalen Innovationslandschaft eingenommen?
• Welche Länder und Regionen könnten in Zukunft diese Rolle übernehmen?
• Kann Europa im Rennen um die Innovationstrends der nächsten Dekaden mithalten – oder droht der Anschlussverlust?
• Welche Herausforderungen und Chancen bringen Schwellenländer wie Indien und aufstrebende Märkte wie der Nahe Osten mit sich?

Und nicht zuletzt geht es um die Frage: Wie schafft man die perfekten Rahmenbedingungen für Innovation?

00:00 Wo entsteht eigentlich Innovation?

02:22 Das Silicon Valley und seine Bedeutung

06:50 Globale Innovationszentren und Schwellenländer

10:27 Faktoren für Innovation: Talent, Kapital und Infrastruktur

15:08 Die Rolle von Regulierung und Bildung

22:09 Zukunftsperspektiven für Europa und die USA

30:46 Schlussfolgerungen und Ausblick auf die Zukunft

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In dieser Episode von Innovate or Cry diskutieren Manuel Kreutz und Babak Zeini die Bedeutung und die Methoden der Geschäftsmodellentwicklung. Sie beleuchten die Notwendigkeit neuer Geschäftsmodelle in der heutigen Zeit, die Rolle des Business Model Canvas als Strukturwerkzeug und die häufigsten Fehler, die bei der Entwicklung von Geschäftsmodellen gemacht werden. Wir geben Einblicke in die Anfänge unserer gemeinsamen Agentur und wie wir den Business Model Canvas eingesetzt haben. Zudem thematisieren wir erfolgreiche Beispiele und die Herausforderungen von Plattformgeschäftsmodellen. Zum Schluss kommen wir auf unser aktuelles Lieblingsthema (an dem wir nie vorbeikommen) und diskutieren zukünftige Trends und die Integration von KI in die Geschäftsmodellentwicklung.

Kapitel

00:00  Einführung in die Geschäftsmodellentwicklung

03:02  Die Notwendigkeit neuer Geschäftsmodelle

06:03  Innovationshöhen und Geschäftsmodelloptimierung

08:57  Business Model Canvas als Strukturwerkzeug

11:54  Praktische Anwendung des Business Model Canvas

14:56  Marktanalyse und Rahmenbedingungen

17:46  Iterativer Prozess der Geschäftsmodellentwicklung

20:52  Fehler bei der Geschäftsmodellentwicklung

24:13  Kardinalsfehler in der Geschäftsmodellentwicklung

27:05  Plattformgeschäftsmodelle und deren Herausforderungen

30:07  Beispiele erfolgreicher Geschäftsmodelle

33:05  Fazit und Ausblick auf zukünftige Trends

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In dieser Episode geht es um das Innovators Dilemma und die schöpferische Zerstörungskraft von Innovation. Das Innovators Dilemma beschreibt das Dilemma, vor dem Unternehmen stehen, wenn sie zwischen einer innovativen, aber unsicheren Idee und einer weniger disruptiven, aber sicheren Idee wählen müssen. Oft entscheiden sie sich für die sichere Idee, um das bestehende Geschäft zu schützen. Dies kann dazu führen, dass innovative Ideen abgelehnt oder vernachlässigt werden. Manuel und Babak besprechen verschiedene Ansätze, um mit dem Innovators Dilemma umzugehen, wie die Reservierung von Ressourcen für Innovationen oder die Gründung von Innovationstöchtern. Die beiden Hosts gehen der Frage nach, warum es wichtig ist, einen geschützten Raum für Innovationen zu schaffen und sich systematisch mit der Zukunft und der Frage zu beschäftigen, wie Innovation im Unternehmen ermöglicht werden kann. 

00:00 Einführung und Vorstellung des Themas

02:29 Vergleich von zwei Ideen 

05:00 Herausforderungen bei der Umsetzung von Innovationen 

07:11 Das Innovators Dilemma bei großen Tech-Giganten 

10:18 Reservierung von Ressourcen für Innovationen 

13:22 Das Competitor Game 

19:19 Beispiele für das Innovators Dilemma 

23:09 Fehlende Belohnungs- und Anreizsysteme für Innovationen 

26:08 Das Innovators Dilemma und die Automobilindustrie 

29:13 Experimentieren und Lernen als Schlüssel zum Erfolg 

31:52 Die Bedeutung der frühzeitigen Auseinandersetzung mit neuen Themen 

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In dieser Episode des Innovator Cry Podcasts sprechen Manuel und Babak über den Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2024. Mit viel Humor und scharfsinniger Analyse führen die beiden Hosts anhand des Beispiels AI durch die verschiedenen Phasen dieses Zyklus und erklären, was hinter den Begriffen und Technologien steckt. Ein Thema, das sie genauer betrachten, ist Quantum AI, bei dem Quantencomputing und künstliche Intelligenz kombiniert werden. Sie sprechen auch über Entscheidungsintelligenz und wie KI-Systeme dabei helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen. Wird der CEO bald eine AI sein? Die beiden diskutieren die Herausforderungen bei der Messung der Effektivität von KI-Entscheidungen und wie man den Erfolg von KI-Systemen bewerten kann. Sie diskutieren über Decision Intelligence, Neuro-Symbolic AI, Composite AI, Artificial General Intelligence, Sovereign AI, Prompt Engineering, Responsible AI, Foundation Models und Computer Vision. Welche Bedeutung hat Technologieoffenheit? Wie entwickeln sich Foundation Models? Und ist der Hype um AI nun doch vorbei? Welche Erwartungen können Unternehmen an Künstliche Intelligenz haben? Und wie gehen Sie vor, um die Potentiale nutzen zu können?

Bonusmaterial: Am Ende der Episode geben sich die AI-Avatare von Manuel und Babak ein neuerliches, sehr witziges Stelldichein zur Poetischen Seitb von AI. Dazu gibt’s noch den Zugang zum AI-Playground von Kreutz & Partner, der Zukunftsberatung der beiden. Hier der Link zur Anmeldung: https://www.kreutz-partner.de/ai-playground/

Kapitel

00:00         Einleitung und Diskussion über die Europameisterschaft

02:30         Einführung in den Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2024

02:56         Erklärung des Gartner Hype Cycle und des AI-Hype-Cycles

11:28         Die verschiedenen Phasen des Hype-Zyklus

16:12         Betrachtung des AI-Hype-Cycles 2024

16:53         Quantum AI: Kombination von Quantum Computing und künstlicher Intelligenz

23:43         Decision Intelligence: Wie KI-Systeme bessere Entscheidungen treffen können

27:50         Die Herausforderung der Messung der Effektivität von KI-Entscheidungen

29:22         Der Hype Cycle für künstliche Intelligenz

31:02         Realistische Erwartungen und Technologieoffenheit

32:43         Aktuelle relevante Themen: Decision Intelligence, Prompt Engineering, Computer Vision

37:16         Die Zukunft von Foundation Models und Generative AI

48:43 Babaks und Manuels AI Avatare über Star Trek und Opern und Bonusmaterial 

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In dieser Episode sprechen Manuel und Babak über den Innovationsprozess als Kernelement einer Innovationsstrategie. Sie diskutieren die Probleme, mit denen Unternehmen bei der Innovation konfrontiert sind, wie mangelnde Struktur und fehlende Ressourcen. Sie erklären, dass ein Innovationsprozess eine Antwort auf diese Probleme bietet und eine Fokussierung ermöglicht. Der Innovationsprozess besteht aus drei Phasen: Ideen-Generierung und -Anreicherung, Konzeptentwicklung und Produktentwicklung und Markteinführung. In jeder Phase gibt es Entscheidungsgates und verschiedene Methoden, um den Prozess zu unterstützen. Babak und Manuel diskutieren wie man im Innovationsprozess gute Entscheidungen trifft, warum Fokus, Evidenzbasierung und Datenanalyse bei der Auswahl von Ideen wichtig sind und sie erklären den Prozess der Ideenentwicklung, Prototypenerstellung und Konzeptentwicklung. 

Kapitel

00:33  Einführung und Bedeutung des Innovationsprozesses

02:36  Die Probleme, mit denen Unternehmen bei der Innovation konfrontiert sind

09:50  Die drei Phasen des Innovationsprozesses

11:27  Entscheidungsgates und Methoden im Innovationsprozess

18:08  Ideenentwicklung: Fokusfelder, Ideengenerierung und Kundenforschung

21:54  Prototyping und Konzeptentwicklung: Validierung und Produktentwicklung

24:07  Stakeholder und Gate-Entscheidungen: Auswahl und Priorisierung von Ideen

29:09  Die Zukunft der Multimodalität von KI-Modellen

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In dieser Folge sprechen Manuel und Babak über den stationären Einzelhandel und die Zukunft des Einkaufens. Es geht um aktuelle Herausforderungen, wie dem Evergreen Filialsterben und Angst vor der Konkurrenz durch den Online-Riesen Amazon und neue Angreifer aus China wie Shein und Temu.

Ob physische Läden noch eine Zukunft haben? Und wenn ja, wie sieht diese aus? Dabei reflektieren wir   die Bedürfnisse der jüngeren Zielgruppen, die Rolle von Communities und die Schaffung von Magic Moments im Store. Werden sich unsere Städte verändern und werden wir die Umgestaltung von Shoppingcentern zu sozialen Hubs erleben? Welche Bedeutung haben Brand Storytelling und Markencommunitys? Wird  Hyperpersonalisierung das neue Omnichannel? Der Store als digitaler Touchpoint, die Marke als Personal Assistant und die Zukunft des Experience Shopping in Mixed Realities wie einem Retailverse. Gemeinsam diskutieren wir auch welche technologischen Herausforderungen dies für die Logistik und das Backend der Retailer bedeutet. 

Links:

Amazon Earnings im Doppelgaenger Sheet: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1m3h9Xce3SRMaq20li2Qg4HuSZowwxQSd9FkQmeuI7Dw/edit?pli=1#gid=626992469

Temu bei Kassenzone: https://www.kassenzone.de/warum-du-keine-heizhandschuhe-bei-temu-und-amazon-kaufen-solltest/

Shein Popup Store: https://m.shein.com/de/campaign/sheinxklarna-popup

The Line: https://www.neom.com/de-de/regions/theline

Kapitel

00:00 Einleitung und Überblick

03:00 Der stationäre Einzelhandel: Herausforderungen und Chancen

08:10 Die Zukunft des Einkaufens: Physische Läden und Erlebnisse

13:29 Die Bedürfnisse von GenZ und Digital Natives

24:39 Markenerlebnisse und direkter Kundenkontakt

29:55 Die Bedeutung von Brand Storytelling und Markencommunities

32:07 Die Zukunft von Hyperpersonalisierung

39:46 Die Veränderung der Rolle der Filialen

42:38 Retailverse und Blockchain Proof

48:29 Voraussetzungen auf der Supply Side und im Backend

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In dieser Folge des "Innovate or Cry" Podcasts nehmen wir euch mit auf eine Reise in die Welt der Problemanalyse. Manuel und Babak diskutieren, wie eine gründliche Problemanalyse am Anfang jeder Innovation stehen sollte und warum es so wichtig ist, echte, nachhaltige Lösungen von Pseudo-Lösungen zu unterscheiden.

Highlights der Folge:

• Die Kunst der Problemanalyse: Manuel und Babak erörtern, dass es unabdingbar ist, das eigentliche Problem zu verstehen, bevor man sich auf Lösungen stürzt. Sie diskutieren Methoden wie die Root-Cause Analysis und den Umgang mit PEPSL (problemerhaltende Pseudolösungen).
• Vom Problem zum Lösungsraum: Erfahrt, wie man mit Techniken wie dem Double Diamond-Modell und der "How Might We"-Methode systematisch vom Problem zur Lösung gelangt.
• Praktische Beispiele und Anekdoten: Manuel und Babak beleuchten anhand alltäglicher Beispiele, wie eine tiefgehende Problemanalyse in der Praxis aussehen kann und welche Fallen es dabei zu vermeiden gilt.
• Persönliche Einsichten und Reflexionen: Unsere Gastgeber teilen persönliche Erfahrungen und Einsichten darüber, wie leicht es ist, in die Falle von Oberflächenlösungen zu tappen und wie man sich davor schützen kann.

Steht ihr vor einem akuten, scheinbar schier unlösbaren Problem? Kein Problem: Diskutiert mit uns oder schreibt uns auf den üblichen Kanälen.

00:00 Einführung und Problembewusstsein

04:37 Die Bedeutung einer Problemanalyse für Innovationsmanager

09:29 Der Double Diamond Prozess und die How Might We Methode

13:31 Praxisbeispiel zur Anwendung der Methoden: Warum habe ich Stress?

28:02 Herausforderungen bei der Problemanalyse in Organisationen

35:03 Zusammenfassung und Einordnung in andere Bereiche des Innovationsmanagements, wie Szenariotechnik

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In dieser Episode geht es um ein AI-Update und eine Bestandsaufnahme der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI). Manuel und Babak diskutieren, wie sich die großen LLM-Anbieter entwickeln und wo Generative AI auf dem Hype Cycle steht. Es werden verschiedene Aspekte der LLMs und deren Vergleichbarkeit besprochen. Außerdem wird über Voice Cloning und die Anwendungsmöglichkeiten von generativer AI gesprochen. Gemeinsam diskutieren wir, warum Unternehmen, die frühzeitig generative AI einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil haben und Effizienzsteigerungen erzielen können. Zum Schluss wird der aktuelle Stand von AI im Hype Cycle diskutiert. In diesem zweiten Teil des Gesprächs diskutieren Babak und Manuel über die aktuellen Entwicklungen im Bereich der generativen KI. Sie sprechen über die Anwendungsmöglichkeiten von Text-to-Video, Text-to-Voice und Voice-Cloning und warum Unternehmen bisher nur zögerlich generative KI einsetzen. Sie analysieren den Hype Cycle und diskutieren, wie sich die Technologie in Zukunft entwickeln wird. Babak betont die Bedeutung von individuellen Daten und der Integration von KI in Unternehmen. Manuel und Babak geben auch Empfehlungen, wie man sich dem Thema generative KI nähern und seine Kompetenzen aufbauen kann. Sie diskutieren auch das Thema der künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) und wie sich die Technologie in diese Richtung entwickeln könnte. 

Ranking LLMs

https://www.heise.de/news/Anthropic-Claude-3-schneidet-in-Tests-besser-ab-als-GPT-4-9645971.html

OpenAI Voice Cloning

https://openai.com/blog/navigating-the-challenges-and-opportunities-of-synthetic-voices

AI Hypecycle

https://medialist.info/2023/11/12/generative-ki-an-der-spitze-einblick-in-den-gartner-hype-cycle-2023/

AI in der Strategieentwicklung

[email protected]

00:00 Einleitung zum Thema AI-Update

02:15 Die Entwicklung von AI und generativer AI

07:04 Unterschiede zwischen LLM-Modellen und deren Vergleichbarkeit

11:45 Voice Cloning und neue Anwendungsmöglichkeiten von generativer AI

15:25 Effizienzsteigerungen und Wettbewerbsvorteile durch generative AI

24:13 Der aktuelle Stand von AI im Hype Cycle

24:53 Anwendungsmöglichkeiten von generativer KI

25:50 Warum Unternehmen zögern, generative KI einzusetzen

27:30 Die Integration von KI in Unternehmen

29:17 Empfehlungen zur Annäherung an das Thema generative KI

34:39 Die Entwicklung hin zur künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI)

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