Meta nutzt KI, um seine gescheiterte App-Fabrik in ein Hochgeschwindigkeits-Fließband zu verwandeln

Seit über einem Jahrzehnt folgte Meta einem vorhersehbaren Zyklus der schöpferischen Zerstörung. Das Unternehmen brachte kleine, experimentelle soziale Apps wie Paper oder Slingshot auf den Markt, fand kein Publikum und stellte das Projekt innerhalb von zwei Jahren stillschweigend ein. Diese Bemühungen glichen einer digitalen Lotterie, bei der das Unternehmen Millionen von Dollar ausgab, in der Hoffnung, auf das nächste große Ding zu stoßen. Historisch gesehen scheiterten diese Experimente, weil der Aufbau und die Wartung eigenständiger Apps zu viele menschliche Ingenieure und zu viel manuelle Kuratierung erforderten, um skalierbar zu sein.

Betrachtet man das Gesamtbild, so hat das Unternehmen diesen manuellen Prozess nun durch künstliche Intelligenz ersetzt. Während einer kürzlichen Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen erklärte CEO Mark Zuckerberg, dass große Sprachmodelle (LLMs) es Meta ermöglichen, Software in einem Tempo zu entwickeln und auszuliefern, das zuvor unmöglich war. Anstatt Hunderte von Designern einzustellen, um zu raten, was die Nutzer wollen, nutzt Meta KI, um Code zu generieren und Trends in Echtzeit zu analysieren. Bei diesem Wandel geht es nicht nur um Geschwindigkeit. Es geht um die Kosten des Experimentierens. Wenn der Preis für die Erstellung einer App sinkt, kann es sich ein Unternehmen leisten, zehn Nischenprodukte auf den Markt zu bringen, um zu sehen, welches beim Publikum Anklang findet.

Der Friedhof der sozialen Experimente

Um zu verstehen, warum dieser KI-Wandel so bedeutend ist, müssen wir uns die Geschichte der internen Inkubatoren von Meta ansehen. Im Jahr 2014 gründete das Unternehmen die Creative Labs. Diese Gruppe brachte Paper hervor, einen Newsreader, den viele Tech-Kritiker liebten, den normale Nutzer jedoch ignorierten. Es folgten Slingshot, eine kurzlebige Foto-App, die mit Snapchat konkurrieren sollte, und Rooms, ein anonymer Chat-Dienst. Bis 2015 war jede dieser Apps tot. Das Unternehmen konnte die Ressourcen, die zur Unterstützung von Produkten ohne massives, sofortiges Wachstum benötigt wurden, schlichtweg nicht rechtfertigen.

Im Jahr 2020 versuchte es Meta erneut mit dem NPE-Team (New Product Experimentation). Diese Gruppe brachte eine Flut von Apps heraus, darunter ein Dating-Tool namens Spark, einen Musik-Maker namens BARS und eine App für Paare namens Tuned. Praktisch gesehen fühlten sich diese Apps wie Nebenprojekte an. Ihnen fehlte der Schliff von Instagram und die Reichweite von Facebook. Die meisten wurden bis 2022 eingestellt, da sie nicht genug Zugkraft gewannen, um den internen Wettbewerb um Ingenieurstalente zu überleben. Das Unternehmen sah sich in einem Muster gefangen, in dem seine Kern-Apps immer größer wurden, während seine neuen Ideen in der Isolation verkümmerten.

Wie KI als unermüdlicher Entwickler fungiert

Unter der Haube nutzt Meta nun LLMs, um die zwei größten Probleme in der App-Entwicklung zu lösen: das Schreiben des Codes und das Finden des Publikums. Zuckerberg sagte Investoren, dass KI den Teams hilft, die Produktentwicklung zu beschleunigen, indem sie die repetitiven Aufgaben der Softwareentwicklung übernimmt. Dies ermöglicht es einem kleinen Team, eine eigenständige App wie Forum oder Seller in einem Bruchteil der Zeit zu erstellen, die vor fünf Jahren benötigt wurde. Im Wesentlichen dient die KI als automatisiertes Fließband für digitale Produkte.

Sobald eine App existiert, besteht die nächste Herausforderung darin, Menschen dazu zu bringen, sie zu nutzen. In der Vergangenheit musste eine neue App ihre eigene Empfehlungs-Engine von Grund auf neu aufbauen, um den Nutzern relevante Inhalte anzuzeigen. Heute nutzt Meta ein vereinheitlichtes KI-Empfehlungssystem. Wenn ein Nutzer die neue Marketplace-orientierte App Seller öffnet, kennt die KI bereits seine Einkaufsgewohnheiten von Facebook. Wenn er die neue Gaming-App öffnet, versteht das System seine Vorlieben von Instagram Reels. Diese vernetzten Daten sorgen dafür, dass sich neue Apps von der ersten Minute an, in der sich ein Nutzer anmeldet, personalisiert anfühlen.

Die Threads-Blaupause für den Erfolg

Meta verfügt nun mit Threads über ein erfolgreiches Modell für diese Strategie. Während frühere Experimente Schwierigkeiten hatten, eine Million Nutzer zu erreichen, erreichte Threads in Rekordzeit 500 Millionen monatlich aktive Nutzer. Das Unternehmen erreichte dies, indem es sich auf seine bestehende Nutzerbasis stützte und KI einsetzte, um den Feed mit interessanten Beiträgen zu füllen. Meta-CFO Susan Li merkte an, dass LLMs diese Systeme intelligenter machen, indem sie verstehen, worum es in den Inhalten tatsächlich geht, anstatt nur auf Hashtags oder Schlüsselwörter zu schauen.

Hinter dem Fachjargon bedeutet dies, dass die KI jeden Beitrag liest und jedes Video ansieht, um Tonfall und Thema zu bestimmen. Anfang dieses Jahres bestätigte Meta, dass jedes Reel und jeder Feed-Beitrag auf Instagram durch ein LLM verarbeitet wird. Diese Analyse hilft dem System zu entscheiden, welche Inhalte an neue Apps gepusht werden sollen. Für den durchschnittlichen Nutzer führt dies zu einem Feed, der sich intuitiver und weniger repetitiv anfühlt. Es bedeutet auch, dass Meta nicht mehr warten muss, bis eine neue App populär wird, bevor sie nützlich wird. Der Inhalt ist bereits da und wartet darauf, von der KI organisiert zu werden.

Nischen-Apps für ein fragmentiertes Internet

Meta rückt derzeit von der Idee einer einzigen riesigen App ab, die alles kann. Stattdessen bringt das Unternehmen spezialisierte Tools für bestimmte Aufgaben auf den Markt. Forum ist eine eigenständige App für Gruppen, die für Menschen entwickelt wurde, die Community-Diskussionen ohne das Durcheinander eines Facebook-Newsfeeds wünschen. Seller bietet einen speziellen Bereich für Marketplace-Power-User. Instagram Instants konzentriert sich auf schnelles, kurzlebiges Teilen.

Diese Strategie ahmt die Funktionsweise eines spezialisierten Werkzeugkastens nach. Anstatt für jede Aufgabe ein Schweizer Taschenmesser zu verwenden, können die Nutzer das spezifische Werkzeug wählen, das ihren unmittelbaren Bedürfnissen entspricht. Auf der Marktseite ermöglicht dies Meta, mehr Zeit der Nutzer zu beanspruchen, ohne dass sich ihre Haupt-Apps mit Funktionen überladen anfühlen. Zuckerberg deutete an, dass diese neuen Konsumprodukte bald erscheinen werden, was eine Welle von KI-generierter Software signalisiert, die in den kommenden Monaten in die App-Stores kommen wird.

Die Kosten der rasanten Expansion

Aus der Sicht der Verbraucher bringt diese neue Ära der App-Entwicklung sowohl Komfort als auch Komplexität mit sich. Einerseits bieten spezialisierte Apps in der Regel eine sauberere Benutzeroberfläche und eine bessere Leistung als die überladene Facebook-Haupt-App. Andererseits bedeutet es, dass Nutzer am Ende ein halbes Dutzend Apps im Besitz von Meta auf ihren Startbildschirmen haben könnten. Jede dieser Apps sammelt Daten und speist sie in das zentrale LLM zurück, wodurch das Verständnis des Unternehmens für Ihre Gewohnheiten noch präziser wird.

Kurioserweise findet diese schnelle Expansion zu einer Zeit statt, in der Investoren die Ausgaben von Meta genau beobachten. Der Aufbau und Betrieb von LLMs ist teuer. Das Unternehmen muss die Milliarden rechtfertigen, die für Nvidia-Chips ausgegeben wurden, indem es zeigt, dass KI tatsächlich das Ergebnis verbessert. Durch die Einführung von mehr Apps und die längere Bindung der Nutzer kann Meta mehr Anzeigen an mehr Stellen schalten. Letztendlich ist es das Ziel, die Kosten für die Gewinnung eines neuen Nutzers niedriger zu halten als den Umsatz, den dieser Nutzer durch KI-gesteuerte Werbung generiert.

Was das für Ihre digitalen Gewohnheiten bedeutet

Während Meta diesen Vorstoß fortsetzt, werden Sie wahrscheinlich mehr Aufforderungen innerhalb von Instagram und Facebook sehen, die Sie einladen, diese neuen eigenständigen Erlebnisse auszuprobieren. Dies sind keine zufälligen Experimente wie die von 2014. Es sind datengesteuerte Produkte, die darauf ausgelegt sind, Sie innerhalb des Meta-Ökosystems zu halten. Wenn Sie sich über die Unordnung der wichtigsten sozialen Apps ärgern, könnten diese Nischenalternativen ein optimierteres Erlebnis bieten.

Praktisch gesehen sollten Sie beobachten, wie viel Speicherplatz und Aufmerksamkeit diese Apps beanspruchen. Während KI die Software besser macht, macht sie sie auch süchtiger, indem sie den Inhalt perfekt auf Ihre Stimmung zuschneidet. Sie können erwarten, dass Ihr digitales Leben fragmentierter wird, da soziale Plattformen in spezialisierte Funktionen für Shopping, Gaming und Community-Chat zerfallen. Achten Sie auf die Berechtigungen, die diese neuen Apps anfordern, da sie die Sensoren sind, die das wachsende KI-Gehirn von Meta speisen.

Quellen: Meta Q2 2024 Earnings Call Transcript, Meta Newsroom, Instagram Engineering Blog, NPE Team Project Archive.