Der Medienhype um KI hat oft die tatsächlichen Fähigkeiten der Technologie übertroffen. Inzwischen hat sich jedoch die Landschaft verändert, und weltweit erleben wir einen regelrechten starker Wettbewerb um KI-Fachkräfte, unterstützt durch Forschungsinvestitionen von globalen Akteuren und technologischen Entwicklungen. Allein in den USA sind die KI-Jobangebote im Vergleich zum Tiefpunkt im Dezember 2022, als ChatGPT veröffentlicht wurde, um 42 % gestiegen.
In diesem Artikel gehen wir auf die Hauptgründe ein, warum Unternehmen KI-Technologie für ihr Geschäft so willkommen heißen, und untermauern diese mit praxisnahen Beispielen. Außerdem beleuchten wir den Weg zur erfolgreichen Implementierung Ihres eigenen KI-Geschäftsmodells.
Was ist ein KI-Geschäftsmodell?
Um Verwirrung zu vermeiden, lassen Sie uns den Unterschied zwischen zwei scheinbar ähnlichen Begriffen klären – KI-Modell vs. KI-Geschäftsmodell.
KI-Modell
Wie von IBM definiert, ist ein KI-Modell „ein Programm, das auf einem Datensatz trainiert wurde, um bestimmte Muster zu erkennen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass weitere menschliche Eingriffe erforderlich sind.“ KI-Experten bieten verschiedene Klassifikationen für KI-Modelle an, abhängig von den angewendeten Techniken und Ansätzen. Die Ergebnisse können manchmal überlappen oder inkonsistent sein. Wir bieten Ihnen eine vereinfachte Übersicht der wichtigsten Typen, damit Sie eine Vorstellung davon bekommen, was am besten zu Ihrem Unternehmen passt.
Sind Sie sich nicht sicher, welcher KI-Typ am besten für Sie geeignet ist? Wie wäre es mit einem Gespräch mit unserem KI-Technology-Experten?
KI-Geschäftsmodell
Ein KI-Geschäftsmodell ist eine Strategie, die von einem Unternehmen verwendet wird, um künstliche Intelligenz (oder eines der oben genannten KI-Modelle) für seine Geschäftszielen einzusetzen.
Warum brauchen Sie KI-Modelle für Ihr Geschäft?
Der neueste Bericht von McKinsey & Co. zeigt deutlich einen drastischen Anstieg in den letzten 5 Jahren, wobei 72 % der Befragten KI in mindestens einer Funktion einsetzen und generative KI-gesteuerte Geschäftsmodelle an vorderster Front stehen.
Quelle: McKinsey & Company
Die Technologie verändert nicht nur Produkte und Alltagsprozesse, sondern auch Geschäftsmodelle – mit zahlreichen Vorteilen.
Geschäftsoptimierung
Dank seiner enormen Rechenleistung wird KI Ihre Big Data, Prozesse und Eingabekanäle viel schneller analysieren als früher. Sie hilft Ihnen, Muster im Kundenverhalten oder Schwachstellen im Arbeitsablauf zu erkennen oder verborgene Erkenntnisse zu gewinnen. All dies führt zu verbessertem Monitoring, besserer Qualität, schnelleren Geschäftszyklen und natürlich mehr Geld in kürzerer Zeit.
Verbesserung der digitalen Erfahrung für Ihre Kunden
Streaming-Dienste, soziale Medien, Buchungsplattformen und E-Commerce-Websites freuen sich, KI-Empfehlungs-Engines zu nutzen, um ihren Nutzern personalisierte Angebote (Dienste, Inhalte oder Produkte) in Echtzeit bereitzustellen.
Kapitalisierung des Datentsunamis
Unternehmen werden das Wachstum der globalen Datensphäre vorantreiben, indem jeden Monat Zettabytes an Informationen hinzugefügt werden. All diese strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten warten darauf, von Ihnen verarbeitet zu werden, um geschäftliche Einblicke zu gewinnen. Der Umfang und die Dynamik sind so intensiv, dass Ihre menschlichen Mitarbeiter es ohne KI-gesteuerte Geschäftsmodelle kaum alleine bewältigen können.
Von Automatisierung zu Augmentierung
Der Wettbewerbsvorteil von KI liegt darin, dass sie nicht nur Aufgaben automatisiert, die bisher von menschlicher Arbeit erledigt wurden, sondern auch neue, intelligentere und schnellere Wege entwickelt, diese Aufgaben zu erledigen und Arbeitsabläufe je nach Umständen flexibel anzupassen. So erhalten Sie eine verbesserte Talentverwaltung und optimierte Ressourcenzuteilung.
Vorhersagekraft
Für Hersteller erstellt KI Vorhersagen über Ausfälle von Geräten, optimiert Wartungspläne und reduziert Ausfallzeiten. Für den Vertrieb und das Marketing verbessert sie die Konversionsraten durch Personalisierung und maßgeschneiderte Inhalte. Wenn Sie im Finanzwesen tätig sind, funktioniert KI hervorragend für Betrugserkennung, Portfolio-Management oder Risikobewertung. Auf jeden Fall erhalten Sie alle Möglichkeiten, fundierte und vor allem rechtzeitige Entscheidungen zu treffen.
Ihr persönlicher Wachstumshebel
Dank der starken analytischen Fähigkeiten von KI-basierten Geschäftsmodellen werden Sie in der Lage sein, potenzielle Einnahmequellen zu identifizieren, Werte aus dem Markt zu extrahieren, Trends zu erkennen oder sogar Design- und Inhaltsideen zu testen.
Wo und wie man KI anwendet
KI kann überall gedeihen, wenn sie klug angewendet wird. Wie die folgende Auswahl an KI-Anwendungen zeigt, ist sie in vielen Geschäftsbereichen und Funktionsbereichen tätig, die vor einem Jahrzehnt noch außerhalb der Reichweite von neuronalen Netzwerken lagen.
- Gesundheitswesen. Medizinische Bildanalyse, Krankheitsdiagnose, Medikamentenentwicklung, Fernüberwachung von Patienten, robotergestützte Chirurgie, klinische Studien, administrative Arbeitsablauf-Assistenten.
- Logistik, Transport. Autonome Fahrzeuge (Taxis, Lkw, Raumfahrzeuge), Optimierung der Lieferkette, Bestandsüberwachung, Verkehrsmanagement.
- Unterhaltung, Medien, Kunst. Virtuelle Assistenten (Siri, Alexa), Spiel-KI, Bild-/Text-/Video-Generierung, Empfehlungssysteme.
- Sicherheitssysteme. Gesichtserkennung, Spracherkennung, Betrugserkennung.
- Finanzen. Betrugserkennung, Risikobewertung, algorithmischer Handel, Kreditbewertung, Finanzplanung, 24/7-Kundendienst (Chatbots), Investitionsstrategien.
- Bildung. Maßgeschneiderte Schulungen und Inhalte, Notenautomatisierung, virtuelle Mentoren und Lehrer.
- Fertigung. Prozessautomatisierung, Robotersteuerung, Fehlererkennung, digitale Zwillinge, Qualitätskontrolle, Wartungsvorhersage und -planung, kollaborative Roboter.
- E-Commerce, Einzelhandel. Personalisierte Produktbeschreibungen (Bereich, Sprache, persönliche Vorlieben), dynamische Preisgestaltung, Vorhersage von Produktnachfragen.
Große Unternehmen, die KI übernommen haben und die Konkurrenz geschlagen haben
Genug der Theorie. Wir schlagen vor, einige real-life Beispiele erfolgreicher KI-Geschäftsmodelle von bekannten Namen zu lesen.
- Personalisierte Inhalts-Empfehlungen
- Automatisch generierte Thumbnails
- Streaming-Qualität (Vorhersage von Zuschauergewohnheiten und Netzwerküberlastung → Caching regionaler Server zur Optimierung der Ladezeiten)
- Inhaltsqualitätsprüfungen
- KI-gesteuerter Chatbot: Buchungen, Helpdesk, verfügbar bei hoher Auslastung
Mehrsprachiger Support - Flugplanung basierend auf Crew-Verfügbarkeit und Standorten, Passagiernachfrage, Wartungsstatus der Flugzeuge, Wetter etc.
- Automatisierte Fahrtechnologie
- Verbesserte Sicherheitssysteme
- KI in Designprozessen → effizientere und innovativere Autos
- Prädiktive Analysen des Nutzerverhaltens und Fahrgewohnheiten
- Auswahl von Fertigungsmaterialien
- Hilfe bei der Produktionslinie
- Fehlerbehebung von Maschinen
- In-Store-Sprachassistenten für das Einzelhandelspersonal
- Kundenorientierte Einblicke (Kaufverhalten, Browserverlauf, Engagement-Muster)
- Dynamische Empfehlungen und adaptive Inhalte
- Echtzeit-Engagement als Reaktion auf Auslöser (verlassene Warenkörbe, Produkteinführungen)
- Die Integration der ChatGPT API in GP Travel Enterprise, eine Plattform, die von unserem Unternehmen für Reisebüros und Reiseveranstalter entwickelt wurde. Diese Funktion verbessert das Benutzererlebnis mit blitzschnellen, intelligenten Antworten auf Reservierungsanfragen.
Implementierungs-Roadmap. Wie geht es weiter?
Wenn Sie sich entschieden haben, KI in Ihr Unternehmen zu integrieren, ist der Aufbau einer soliden Strategie zur Implementierung Ihres KI-basierten Geschäftsmodells unvermeidlich, bevor Sie loslegen. Planen und durchdenken Sie jeden Schritt, den Sie gehen müssen. Denken Sie jedoch daran, dass die Einführung von KI keine exakte Wissenschaft ist und Ihre anfänglichen Ideen möglicherweise fehlerhaft sind. Seien Sie also bereit, auf dem Weg zu experimentieren und Anpassungen vorzunehmen.
Als Vorlage haben wir einen Plan entwickelt, den Sie befolgen oder in Ihre eigene Vision integrieren können.
Geschäftliche Bedürfnisse identifizieren
Jedes Unternehmen hat seinen eigenen Grund, KI zu übernehmen, und eine eigene Definition des Erfolgs. Einige nutzen sie, um die Prognose der Lieferkette zu optimieren, während andere darauf abzielen, die Kundenbindung zu steigern und den Umsatz zu erhöhen. Der schwierige Punkt hier ist, Ihre eigenen Prioritäten in Einklang mit Ihren strategischen Geschäftszielen zu setzen. Denken Sie daran, dass KI zwar grundsätzlich unbegrenzt in ihren Möglichkeiten ist, aber versuchen Sie nicht, sie überall gleichzeitig anzuwenden. Beginnen Sie klein und gehen Sie dann größer.
Das richtige KI-Geschäftsmodell auswählen
Ergebnisse des IBM Global AI Adoption Index 2023 zeigen, dass die Hauptsorgen, die die Einführung von KI-gesteuerten Geschäftsmodellen behindern, „begrenzte KI-Kompetenzen, Fachwissen oder Kenntnisse“ sowie „zu viel Datenkomplexität“, Projekte, die „zu komplex oder schwer zu integrieren und skalieren sind“, und „ein Mangel an Tools/Plattformen zur Entwicklung von KI-Modellen“ sind. Die Gründe sind meist technischer Natur, weshalb viele Unternehmen diese Lücken durch Outsourcing von KI-Diensten füllen, wenn ihr internes Team eindeutig keine Kapazität für diese Aufgabe hat.
Im ersten Kapitel dieses Artikels haben wir bereits beschrieben, welche Modelle existieren und welche Aufgaben sie erfüllen. Hier möchten wir nur die Bedeutung Ihrer Wahl betonen, da sie den Erfolg des gesamten Projekts erheblich beeinträchtigen kann. Wenn Ihre Daten während des Trainings auf ein ungeeignetes KI-Geschäftsmodell treffen, können die Folgen sehr nachteilig sein.
Bereiten Sie Ihre Daten für die Aufgabe vor
Daten müssen aus autoritativen Quellen stammen, bei denen die Zugriffsrechte eindeutig definiert sind. Vergessen Sie nicht, dass historische Daten nicht ausreichen, da Sie Informationen kontinuierlich aktualisieren und verteilen müssen. Richten Sie also entsprechende Pipelines ein und ordnen Sie Personen zu, die diese Aufgabe übernehmen. Ein rechtlicher Aspekt ist ein Muss, also etablieren Sie eine solide Governance, Cybersicherheit, Compliance- und Datenschutzpraktiken.
Praktischer Hinweis: Füttern Sie Ihr KI-Geschäftsmodell nicht mit jedem verfügbaren Informationsstück auf Ihren Servern. Bewerten Sie den Wert und senden Sie nur relevante Daten.
Trainieren und entwickeln Sie Ihr Modell
Beachten Sie, dass es nicht ausreicht, künstliche Intelligenz einfach in Ihr Softwaresystem zu integrieren. Trainieren Sie es zuerst mit Ihren Daten und den relevanten, auf Ihr Ziel zugeschnittenen Algorithmen.
Integrieren Sie Ihre KI-Lösung in das bestehende System
Bewerten Sie Ihre Fähigkeiten, sowohl in Bezug auf Software/Hardware als auch auf menschliche Ressourcen. Ihr KI-Geschäftsmodell mag das intelligenteste und effizienteste sein, aber es wird nicht funktionieren, wenn Sie nicht vorher Ihre technischen Grundlagen (Technologiearchitektur und Unternehmensdatenmodelle) berücksichtigen. Neue Hardware und Software sind eine gute Idee, wenn seit Ihrem letzten Upgrade eine Weile vergangen ist.
Durch Schulung und On-Site-Training schließen Sie die Lücke in den technischen Fähigkeiten. Gleichzeitig kann Ihr KI-Anbieter zur praktischen Schulung beitragen.
Through education and on-site training, you will close the gap in technical skills. At the same time, your AI vendor may contribute to on-the-job training.
Pilot-Test
In dieser Phase müssen Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer KI-Lösung in realen Szenarien testen. Idealerweise wird ein gut ausgebildetes Team von KI-Entwicklern, Data Scientists und Experten für Geschäftsprozesse die KI-Algorithmen in einer wissenschaftlich kontrollierten Umgebung testen und die Ergebnisse validieren.
Bereitstellung
Jetzt ist es an der Zeit, sich endgültig von alten Prozessen zu verabschieden. Eine gute Option wäre es, auf Cloud-Bereitstellung zurückzugreifen, da KI mit Daten in der Cloud mehr leisten kann.
Lehren Sie Ihre Mitarbeiter, wie sie ihre Arbeitsweise mit KI neu erfinden können — automatisieren Sie alltägliche Aufgaben und steigern Sie Kreativität oder Leistung.
Überwachung und Wartung
Ein KI-Projekt ist nie abgeschlossen, da neuronale Netzwerke sich ständig weiterentwickeln. Beauftragen Sie Ihre Geschäftsteams, nach neuen Möglichkeiten zu suchen, um KI-Geschäftsmodelle und -prozesse zu verbessern. Überwachen Sie das Feedback aller Beteiligten — Kunden, Partner und Ihre eigenen Mitarbeiter.
Was ist der Haken?
Wenn Sie sich für KI-Technologien entscheiden, sollten Sie mit Vorsicht vorgehen, da dies bestimmte Risiken mit sich bringen kann. Mit den richtigen QA-Protokollen und -Verfahren wird künstliche Intelligenz jedoch nur blitzschnelle Einblicke, präzise Ergebnisse und eine höhere Kundenzufriedenheit liefern.
- Bias. KI wird durch Daten angetrieben und hängt stark von deren Qualität für das Training ab. Fehlerhafte Rohdaten und voreingenommene Informationen können zu Fehlern oder sogar sozial nicht akzeptablen Antworten führen. Die Antwort darauf ist einfach: Füttern Sie Ihre KI mit qualitativ hochwertigen Daten.
- Ethics and accountability. KI kann missbraucht werden, um unangemessene oder falsche Informationen zu erstellen. Wer wird vor Gericht gestellt, wenn etwas schiefgeht? Wie sollten wir vorgehen, wenn ein politischer Deepfake weltweite Schlagzeilen macht? Mit der Zeit und der Integration der Technologie in unsere Gesellschaft werden wir jedoch sicherlich die Umsetzung ethischer Gesetze zur Kontrolle ihrer Nutzung sehen.
- Sicherheit. Leistungsstarke Algorithmen können eine Menge über Ihr Unternehmen lernen, indem sie Erkenntnisse aus den riesigen Daten ziehen, die Sie erzeugen. Sie werden sogar mehr wissen als der Eigentümer des Unternehmens selbst. Sollte ein Hackerangriff stattfinden oder Zugangscodes in die falschen Hände geraten oder an die Öffentlichkeit gelangen (oder zumindest an Ihre Wettbewerber), wird das Ausmaß der Konsequenzen unvorstellbar sein. Deshalb müssen ordnungsgemäße Sicherheitsmaßnahmen und -protokolle höchste Priorität haben.
- Mögliche Entlassungen. Es ist noch zu früh, um etwas über die Auswirkungen auf die Gesamtbeschäftigung zu sagen. Dennoch haben beispielsweise Gewerkschaften von kreativen Fachkräften in Hollywood-Studios kürzlich Bedenken geäußert, dass KI die Arbeit von Drehbuchautoren, Animatoren und Produktionsteams übernehmen könnte. Unsere Ansicht ist, dass KI nur diejenigen Arbeitnehmer stärken wird, die wirklich kreativ sind und ihre Zeit sparen, um mehr kreative Risiken einzugehen.
- KI-Halluzinationen. Das ist eher ein Problem für generative KI-Lösungen, da diese gelegentlich ungenaue Ergebnisse liefern können. Mit Qualitätskontrollverfahren kann dieses Problem jedoch gemildert werden.
Risiken können nicht vermieden, aber gemanagt werden.
Es gibt eine einfache Lösung für diese Risiken — die Zusammenarbeit von Mensch und KI: Lassen Sie Ihr KI-Geschäftsmodell nicht ohne menschliche Aufsicht arbeiten. Nutzen Sie KI, um die menschliche Intelligenz zu erweitern und nicht, um menschliche Arbeitskräfte vollständig zu ersetzen, und Ihr Unternehmen wird in sicheren Händen sein.
Trends und Prognosen. Was kommt als Nächstes?
KI ist darauf ausgelegt, Gewinne zu generieren. Jüngste Studien von MarketsandMarkets prognostizieren, dass der globale KI-Markt bis 2023 über 1.345 Milliarden US-Dollar erreichen wird, von etwa 200 Milliarden im Jahr 2024 (mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 36,8%). Dies alles dank der tiefen Interaktionen mit verschiedenen anderen Technologien und der Präsenz in allen möglichen Bereichen.
Lassen Sie uns auf die Vorhersagen eingehen, die bereits zu Trends werden.
- Verbreitung generativer KI-Modelle wie ChatGPT. Der Bedarf an generativen KI-Lösungen in Bereichen wie Medien, Unterhaltung, Marketing und Gesundheitswesen wird der Haupttreiber für die Expansion des Marktes für generative KI sein. GPT-4o, das am 13. Mai 2024 veröffentlicht wurde, ist ein anschauliches Beispiel dafür, wie schnell sich generative KI entwickelt. „OpenAI ist jetzt die fortschrittlichste und weltweit am meisten genutzte Plattform“, sagte Sam Altman, einer der Mitbegründer von OpenAI. Der Erfolg von generativen KI-Modellen liegt in ihrer Zugänglichkeit für ein breiteres Publikum, da sie sowohl von einem zehnjährigen Schuljungen als auch von seinem 65-jährigen Großvater genutzt werden können.
- Erklärbare KI. Die Idee hier ist es, KI für den normalen Menschen verständlich zu machen und das Vertrauen in die Technologie zu erhöhen. Ein gewisser Durchbruch wurde hier dank generativer KI und ihrem bekanntesten Vertreter ChatGPT erzielt. Dank der Methoden und Prozesse, die es verwendet, werden Menschen den Entscheidungsprozess von KI, maschinelles Lernen und die gesamte Logik hinter neuronalen Netzwerken verstehen, was das Vertrauen in die KI-Ergebnisse fördern wird.
- Edge Computing. Je näher die KI-Verarbeitung an den Datenquellen wie Edge-Geräten ist, desto schneller wird Ihre Entscheidungsfindung sein. Die Beschleunigung wird zudem durch die starke Abhängigkeit von cloudbasierten Lösungen verstärkt.
- Quantencomputing in Geschäftsapplikationen. Nutzen die Kraft der Quantenmechanik und wird einen drastischen Einfluss auf maschinelles Lernen haben. Es kann Berechnungen für vielfältige Aufgaben gleichzeitig durchführen und Millionen von Simulationen parallel ausführen. Es ist ein entscheidender Faktor für komplexe Algorithmuslösungen, die für Optimierungsprobleme entwickelt wurden. Infolgedessen werden wir schnellere, leistungsstärkere und genauere KI-Geschäftsmodelle haben.
- KI-Chips in hoher Nachfrage. Da die KI-Adoption weiter verbreitet wird, werden normale GPUs nicht mehr effizient genug sein und durch die sogenannten „KI-Chips“ ersetzt. Dank ihres innovativen Designs können sie Informationen viel schneller verarbeiten und werden den sich entwickelnden Bedarf an einer Vielzahl von Prozessen, die gleichzeitig laufen, decken. Der ultimative Marktführer in diesem Bereich, Nvidia, plant jedes Jahr, seine Beschleuniger zu verbessern, wobei auch KI zum Einsatz kommt, um die Chipstruktur neu zu gestalten.
The race to invest in high-end AI chips
Fazit
Big Data und die ständig wachsende Rechenleistung haben Sci-Fi-Handlungen des letzten Jahrhunderts in KI-Geschäftsmodelle verwandelt, die die Schwelle zur realen Welt überschritten haben und nun Teil der industriellen Landschaft sind. Für mittelständische Unternehmen bietet das passende KI-Modell Wachstumspotenzial, während große Unternehmen durch den Einsatz effizientere Prozesse und tiefere Einblicke gewinnen können. Sie können versuchen, KI selbst zu implementieren, oder Sie überlassen Ihre Sorgen einem Softwareentwicklungsunternehmen wie GP Solutions.
KI wird Ihr Geschäftsmodell definitiv disruptieren, aber mit den richtigen KI-Strategien für die Geschäftstransformation werden Sie nur Ergebnisse und eingespartes Geld erzielen und sich in den Augen Ihrer Wettbewerber verändern. Die Grenze ist Ihr Budget und wahrscheinlich das Bewusstsein für die Möglichkeiten der KI.
