Die These

In den letzten 6 Monaten habe ich zahlreiche kleinere Projekte von einem LLM skizzieren lassen - von Drohnenabwehr über Heimautomatisierung bis Medizintechnik.

Erkenntnis: Die großen LLMs wissen mehr als jeder einzelne Mensch. Sie haben alles verarbeitet, was frei an Wissen auf diesem Planeten vorhanden ist.

Was bedeutet das?

Die Anforderungen an Ihr neues Produkt - ob Auto oder Social-Media App - kennen ChatGPT & Co zu mehr als 80%. Weil jede Bedienungsanleitung, Publikation, Nutzeranfrage oder Nutzerkritik im LLM steckt.

Sie müssen die Spec also im Wesentlichen nur in der richtigen Filterung und Sortierung abrufen, nicht neu erstellen.

Das Pareto-Prinzip

Im Ergebnis ist das prinzipbedingt nur durchschnittlich: Die KI generiert die statistisch wahrscheinlichsten Antworten (Requirements), nicht die besten!

Aber: Ist die Anwendung des Pareto-Prinzips für die Umsetzung der Commodity-Umfänge nicht sinnvoll?

Fokus auf Innovation

Konzentrieren Sie sich auf die 20%, die:

  • Ihre Innovation ausmachen
  • Ihren USP beschreiben
  • Die Performance in den wichtigen Punkten “Outstanding” machen

Mit “handgemachten” Spezifikationen, dem cleveren Algorithmus, dem guten Code.

Selbst wenn die LLM-generierten Specs noch etwas Fürsorge oder Ergänzung brauchen - können Sie sich erlauben, auf dieses Effizienzpotential zu verzichten?

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