Generative Engine Optimization (GEO) im Härtetest

Wie verkürzen wir komplexe Innovationsprozesse drastisch und steigern gleichzeitig die Qualität unserer Ergebnisse durch KI? Genau darüber spreche ich in dieser Episode mit Georgina Neitzel, der Leiterin des Ergo Group AG in Berlin. Sie gewährt spannende Einblicke darin, wie KI-Tools tief in die operative Produktentwicklung und in Design Sprints integriert werden.

In unserem Gespräch arbeiten wir fünf zentrale Highlights heraus:
Erstens lässt sich die klassische Sprint-Dauer massiv reduzieren. Während ein gewöhnlicher Google Design Sprint fünf Tage in Anspruch nimmt, verkürzt das Innovation Lab die gemeinsame Workshop-Zeit mit den Fachabteilungen dank KI auf nur noch anderthalb bis zwei Tage.
Zweitens setzt das Team auf eine echte Mensch-KI-Kollaboration. Die KI ersetzt den Menschen nicht, sondern arbeitet in hybriden Setups mit: Eine Gruppe tüftelt klassisch, die andere nutzt KI-Tools, woraufhin beide Perspektiven zusammengeführt werden.
Drittens hilft die KI bei der Simulation von Zielgruppen und Personas. Fehlt bei strammen Zeitplänen die Zeit für echte Nutzerinterviews, schlüpft die KI in spezifische Rollen, um im ersten Schritt wertvolle Impulse zu liefern.
Viertens beschleunigt KI zeitintensive Research- und Auswertungsphasen. Sie fasst umfangreiche Marktstudien zusammen und übernimmt das Sortieren sowie Clustern von Brainstorming-Ideen.
Fünftens richtet das Lab den Blick bereits nach vorne und fokussiert sich neben KI-Sprints intensiv auf agentische KI sowie Generative Engine Optimization (GEO) zur Maximierung der Sichtbarkeit in LLMs.

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