Geen meer "bewys van konsep" nie: Waarom uitkomsgebaseerde KI-modelle die IT-landskap revolusioneer

Die einde van naïwiteit: Waarom ons die ekonomiese lewensvatbaarheid van kunsmatige intelligensie heeltemal moet herbereken

Terwyl Silicon Valley 'n goudstormloop beleef en miljarde in waagkapitaal na generatiewe KI vloei, versprei ontnugtering in die direksiesale van Europese maatskappye. Die teenstrydigheid is kommerwekkend: aan die een kant is daar die revolusionêre belofte van die tegnologie; aan die ander kant 'n balansstaat wat nouliks met konvensionele metodes geregverdig kan word. Baie maatskappye vind dat hul duur KI-inisiatiewe, hoewel tegnies indrukwekkend, ekonomies teleurstellend is.

Die probleem lê egter nie in die tegnologie self nie, maar in hoe ons die waarde daarvan meet en bestuur. Vir dekades het bestuurders geleer om IT-beleggings soos SAP-implementerings of CRM-stelsels te bereken – deterministiese projekte met 'n duidelike begin, einde en definieerbare voordele. Maar KI volg ander reëls: dit is wisselvallig, waarskynlik en dinamies ontwikkelend. Enigiemand wat probeer om deur hierdie nuwe wêreld te navigeer met die ou kaarte van tradisionele IT-verkryging, loop die risiko om massiewe begrotings in die "gesinkte koste-lokval" te laat sink sonder om ooit meetbare opbrengste te sien.

Hierdie situasie is veral kritiek vir Duitse KMO's en Europese korporasies. Vasgevang tussen die innovasiegedrewe kapitalistiese mag van die VSA en China se staatsgerigte opskaling, loop Europa die risiko om agter te raak. Die antwoord kan egter nie wees om blindelings meer geld te belê nie. In plaas daarvan is 'n radikale paradigmaverskuiwing nodig: weg van die betaling vir infrastruktuur en lisensies, en na die beloning van werklike resultate.

Die volgende artikel ontleed die strukturele tekortkominge van tradisionele beleggingsmodelle, ontbloot die verborge kostedrywers van KI-projekte en skets 'n uitweg wat risiko verminder en waardeskepping van dag een af ​​waarborg. Dit is 'n gids vir besluitnemers wat KI nie as 'n tegnologiese speelding wil verstaan ​​nie, maar as 'n winsgewende mededingende voordeel.

Geskik vir:

• Unframe.KI: Ondernemings-KI ROI: Waarom die meeste berekeninge verkeerd is

Waarom tradisionele beleggingsmodelle in Europa tot mislukking gedoem is en hoe 'n radikale herbelyning toegang tot globale markte kan verseker

Die huidige verskil tussen massiewe beleggings in kunsmatige intelligensie en die werklike opbrengste wat dit genereer, verteenwoordig een van die dringendste probleme vir sakeleiers wêreldwyd. Terwyl Amerikaanse private-ekwiteit- en waagkapitaalfirmas in 2024 alleen meer as $100 miljard in die sektor gepomp het, staar Europese maatskappye – veral Duitse KMO's – 'n ontnugterende werklikheid in die gesig. 'n Groot deel van die ROI-berekeninge vir ondernemings-KI blyk gebrekkig te wees. Dit is nie te wyte aan 'n gebrek aan wiskundige noukeurigheid nie, maar eerder aan fundamenteel verkeerde aannames. Die tegnologiese infrastruktuur en die finansiële modelle wat daarop gebou is, wat oor dekades ontwikkel is vir deterministiese IT-stelsels soos ERP of CRM, stort in duie onder die wisselvalligheid en probabilistiese aard van moderne KI-stelsels. Enigiemand wat steeds probeer om generatiewe KI met dieselfde KPI's as 'n SAP-implementering te bestuur, navigeer in wese deur 'n oseaan met 'n padkaart.

Die strukturele onversoenbaarheid van klassieke IT-metrieke

Die kernprobleem met tradisionele beleggingsberekeninge lê in die wanbegrip van die aard van KI-projekte. Vier dinamika onderskei hierdie beleggings fundamenteel van konvensionele sagteware-implementering, wat daartoe lei dat standaard ROI-modelle sistematies onakkurate voorspellings lewer.

Eerstens is daar 'n ernstige tydlynprobleem. Die klassieke opbrengs op belegging (ROI) veronderstel 'n gedefinieerde implementeringsfase gevolg deur 'n fase van meetbare opbrengste. KI-projekte tree egter selde lineêr op. 'n Projek wat as 'n ses maande lange loodsprojek beplan word, ontwikkel dikwels in 'n veertien maande lange eksperimentele fase. Produksiegereedheid, wat vermoedelik net weke weg was, bly selfs 'n jaar later 'n teoretiese doelwit. Terwyl die noemer in die ROI-vergelyking bestendig toeneem as gevolg van deurlopende koste, bly die teller – die opbrengs – op nul.

Tweedens, KI-projekte is onderhewig aan uiterste veranderlikheid in omvang. Terwyl tradisionele IT-projekte dikwels streng spesifikasies volg, ontwikkel KI-gebruiksgevalle dinamies. 'n Dokumentverwerkingstelsel kan tydens ontwikkeling in 'n kennisherwinningsplatform omskep word, net om kort voor die uitrol vervang te word deur 'n agentgebaseerde werkvloei-oplossing. Aangesien die tegnologiese fondamente – modelle, raamwerke en gereedskap – met 'n halfleeftyd van slegs 'n paar maande verander, moet oplossings voortdurend aangepas word om te verhoed dat hulle verouderd raak tydens ontplooiing.

Derdens bied die attribusieprobleem finansiële departemente skynbaar onoorkomelike uitdagings. Selfs al genereer 'n KI-stelsel waarde, is die isolering van daardie waarde kompleks. Is die toename in inkomste te wyte aan die nuwe KI-aanbevelingsenjin, die opgeknapte verkoopspan, of bloot aan gunstige ekonomiese toestande? Anders as deterministiese sagteware, waar oorsaaklikheid dikwels duidelik is, meet 'n mens met KI dikwels slegs 'n bydrae tot 'n uitkoms, nie die enigste oorsaak daarvan nie.

Vierdens lei die versinkte koste-lokval dikwels tot irrasionele besluite. Die meeste KI-projekte vir ondernemings vereis beduidende voorafbeleggings: infrastruktuurvoorsiening, data-skoonmaak, modelopleiding en integrasie. Hierby kom bestuurskoste vir KI-waarneembaarheid, aangesien modelle, anders as statiese sagteware, onderhewig is aan prestasie-agteruitgang, bekend as drywing, en voortdurend gemonitor moet word. Die punt waarop dit bevestig kan word of die belegging die moeite werd is, is dikwels so laat in die projek dat die meerderheid van die begroting reeds onherstelbaar bestee is.

Die globale konteks en Europa se spesifieke lokasienadeel

Hierdie inherente risiko's stuit op 'n besonder brose ekosisteem in Europa. Terwyl Amerikaanse maatskappye dikwels deur risikotolerante waagkapitaal gerugsteun word en 'n "fail fast"-kultuur kweek, funksioneer die Europese mark in 'n omgewing van hoë risiko-afkeer en streng regulering. Alhoewel die Europese Unie se KI-wet regsekerheid bied, plaas dit aansienlike nakomingskoste op klein en mediumgrootte ondernemings (KMO's). Ramings dui daarop dat nakomingstoetsing vir 'n enkele hoërisiko-KI-stelsel tot €400 000 kan kos indien geen gevestigde kwaliteitsbestuurstelsels in plek is nie.

Dit lei tot 'n gevaarlike beleggingskloof. Amerikaanse beleggings in KI oorskry Europese beleggings verreweg. China gebruik op sy beurt staatsgerigte integrasie om skaalvoordele in die nywerheid af te dwing. Duitsland en Europa loop die risiko om in 'n toebroodjie-posisie vasgevang te word: tegnologies afhanklik van Amerikaanse modelle en onder prysdruk van Chinese doeltreffendheid. Vir Europese topbestuurders beteken dit dat KI-projekte nie net winsgewend moet wees nie, maar ook strategies noodsaaklik. Tog is dit juis Duitsland se Mittelstand, die ruggraat van die Europese ekonomie, wat huiwerig is. Slegs ongeveer 'n derde van groot maatskappye en 'n selfs kleiner fraksie van KMO's het KI in produktiewe gebruik. Die vrees vir onberekenbare koste en onduidelike voordele versmoor innovasie.

Bestuurde KI-platform - Beeld: Xpert.Digital

Hier sal jy leer hoe jou maatskappy pasgemaakte KI-oplossings vinnig, veilig en sonder hoë toetreehindernisse kan implementeer.

’n Bestuurde KI-platform is jou allesomvattende, sorgvrye pakket vir kunsmatige intelligensie. In plaas daarvan om met komplekse tegnologie, duur infrastruktuur en lang ontwikkelingsprosesse te sukkel, ontvang jy ’n kant-en-klare oplossing wat op jou behoeftes afgestem is van ’n gespesialiseerde vennoot – dikwels binne ’n paar dae.

Die belangrikste voordele in 'n oogopslag:

⚡ Vinnige implementering: Van idee tot operasionele toepassing in dae, nie maande nie. Ons lewer praktiese oplossings wat onmiddellike waarde skep.

🔒 Maksimum datasekuriteit: Jou sensitiewe data bly by jou. Ons waarborg veilige en voldoenende verwerking sonder om data met derde partye te deel.

💸 Geen finansiële risiko: Jy betaal slegs vir resultate. Hoë voorafbeleggings in hardeware, sagteware of personeel word heeltemal uitgeskakel.

🎯 Fokus op jou kernbesigheid: Konsentreer op wat jy die beste doen. Ons hanteer die hele tegniese implementering, bedryf en instandhouding van jou KI-oplossing.

📈 Toekomsbestand en skaalbaar: Jou KI groei saam met jou. Ons verseker voortdurende optimalisering en skaalbaarheid, en pas die modelle buigsaam aan by nuwe vereistes.

Meer daaroor hier:

• Bestuurde KI-platform

Van abstrakte belofte tot meetbare werklikheid

Om hierdie dooiepunt te breek, moet die sake-argument vir KI radikaal heroorweeg word. Suksesvolle organisasies begin nie deur oor die tegnologie te vra nie, maar oor die uitkoms. Die eerste vraag moet wees: Watter spesifieke sake-uitkoms sal hierdie KI moontlik maak? Vae doelwitte soos "verhoogde doeltreffendheid" of "die bevordering van innovasie" is waardeloos in hierdie konteks. 'n Robuuste sake-argument vereis presiese statistieke wat weekliks op 'n dashboard gevolg kan word.

Goeie voorbeelde hiervan is konkreet en verifieerbaar: die vermindering van kontrakhersieningstyd van vier uur tot twintig minute, die verhoging van die eerste kontak-oplossingskoers in kliëntediens van 62 persent tot 78 persent, of die vermindering van handmatige data-invoer vir leningsaansoeke met 80 persent. As 'n doelwit nie in die taal van 'n departementshoof geformuleer kan word nie, is daar geen sake-argument nie.

Die tweede belangrike vraag het betrekking op validering: Hoe weet ons of dit werk? Tradisionele modelle beantwoord dit aan die einde van die projek – dikwels na agtien maande. KI-projekte vereis egter voortdurende validering. Wat moet ons in week twee sien om die koers te bevestig? Watter besluitnemingspunt bestaan ​​daar in maand drie waar die projek gestaak kan word as aanwysers ontbreek? Die beste beleggings is gestruktureer om vinnig hul waarde te bewys of te misluk voordat beduidende kapitaal vernietig word.

Die onsigbare kapitaalvernietigers in die kostestruktuur

Selfs al is die doelwit deeglik, misluk baie berekeninge as gevolg van verborge kostes wat dikwels in die aanvanklike fase geïgnoreer word. Datavoorbereiding neem ongeveer 60 persent van die tyd en begroting in die meeste projekte in beslag. Dit behels nie net tegniese skoonmaak nie, maar ook bestuur, normalisering en die besonder komplekse wetlike goedkeuring van datastelle in Europa.

Nog 'n onderskatte faktor is integrasiekompleksiteit. 'n KI wat in 'n geïsoleerde demonstrasie-omgewing funksioneer, het min in gemeen met 'n stelsel wat in bestaande sekuriteitsargitekture en werkvloeie ingebed is. Hierdie "laaste myl" van integrasie kos dikwels meer as die KI-komponent self en is waar die meeste projekte vassteek. Voeg daarby die deurlopende bedryfskoste. Modelle vereis konstante monitering vir drywing en gereelde heropleiding wanneer datapatrone verander.

Laastens word die geleentheidskoste van tyd amper nooit bereken nie. Elke maand wat 'n KI-projek neem om waarde te lewer, is 'n maand van verlore waardeskepping. 'n Projek met 'n duur van 18 maande en 'n opbrengs op belegging van 200 persent kan ekonomies slegter wees as 'n projek met 'n duur van ses weke en 'n opbrengs op belegging van 80 persent, want laasgenoemde genereer positiewe kontantvloei vir 16 maande langer. Die organisasies met die beste opbrengs op belegging is nie noodwendig dié met die hoogste opbrengste nie, maar eerder dié wat meetbare waarde die vinnigste bereik met die minste kapitaalbelegging.

Verder as Kapitaaluitgawes: Die paradigmaskuif na resultaatgerigte finansieringsmodelle

Gegewe hierdie risiko's en Europese huiwering, kry nuwe prys- en besigheidsmodelle wat risiko van koper na verskaffer verskuif, momentum. Verskaffers soos Unframe en ander progressiewe spelers in die mark vestig beginsels gebaseer op voorafverbintenisvalidering. Hierdie uitkomsgebaseerde prysbenadering kan die sleutel wees om die beleggingsbevriesing in Europa te oorkom.

In plaas daarvan om infrastruktuur vooraf te koop (CapEx) of te betaal vir lisensies per gebruiker (sitplek-gebaseerde pryse) wat dikwels ongebruik bly, betaal maatskappye hier vir die resultate wat behaal word. Koste skaal met die waarde wat vasgelê word, nie met die hulpbronne wat verbruik word nie. Dit spreek die attribusieprobleem direk aan en dwing verskaffers om slegs oplossings te verkoop wat werklik werk.

In hierdie model begin elke betrokkenheid met 'n gedefinieerde gebruiksgeval en 'n meetbare uitkoms. Die kliënt sien die KI aan hul eie data en in hul omgewing werk voordat 'n beduidende belegging gemaak word. Daar is geen 18-maande projekduur met die hoop op 'n opbrengs op belegging aan die einde nie. Waardeskepping word geprioritiseer. Verder word die massiewe voorafkoste vir infrastruktuur dikwels uitgeskakel, aangesien moderne platforms die las van datavoorbereiding en modelontplooiing hanteer. Dit elimineer daardie verborge koste wat andersins tot 80 persent van die begroting kan verbruik.

Nog 'n voordeel van hierdie model is die wegbeweeg van gebruikersgebaseerde lisensiëringsmodelle, wat in die verlede wydverspreide aanvaarding gepenaliseer het. As elke bykomende gebruiker koste aangaan, word die gebruik van die tegnologie kunsmatig beperk. Uitkomsgerigte modelle, aan die ander kant, moedig wydverspreide gebruik aan, aangesien meer gebruikers oor die algemeen tot meer resultate en dus groter toegevoegde waarde lei.

Strategiese implikasies vir Europese leierskap

Vir besluitnemers in Europa beteken dit dat die era van eksperimentele "bewys van konsepte" sonder 'n duidelike pad na waardeskepping verby is. Die ekonomiese realiteit vereis 'n verskuiwing weg van tegnologiese fassinasie na byna chirurgiese presisie in die definiëring van besigheidsuitkomste. Maatskappye moet nie werkswinkels en loodsfases gebruik om te leer wat KI kan doen nie, maar eerder om die waardevolste gebruiksgeval te isoleer en die ekonomiese impak daarvan te valideer.

Dit is raadsaam om vennootskappe te soek met verskaffers wat bereid is om risiko's te neem en aan resultate gemeet te word. Dit vereis egter ook 'n verandering van denkwyse aan die kliëntkant: weg van die aankoop van "IT-ure" of "lisensies", en in die rigting van die aangaan van waardeskeppingsvennootskappe. In 'n wêreld waar die VSA en China oorheers deur massiewe kapitaalallokasie, is doeltreffendheid in kapitaalontplooiing Europa se enigste kans. Die sleutel is nie om meer geld te spandeer nie, maar om daardie geld te belê in modelle wat vir hulself betaal voordat die rekening betaalbaar is. Enigiemand wat steeds op 18-maande voorspellings staatmaak, het reeds die spel verloor. Ware mededingendheid ontstaan ​​waar waardeskepping nie belowe word nie, maar van dag een af ​​bewys word.

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

kontak onder Wolfenstein ∂ Xpert.digital

Bel my net onder +49 89 674 804 (München)

LinkedIn
 

Ons globale bedryfs- en sakekundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking - Beeld: Xpert.Digital

Bedryfsfokus: B2B, digitalisering (van KI tot XR), meganiese ingenieurswese, logistiek, hernubare energie en nywerheid

Meer daaroor hier:

• Xpert Besigheidsentrum

'n Onderwerpsentrum met insigte en kundigheid:

• Kennisplatform oor die globale en streeksekonomie, innovasie en bedryfspesifieke tendense
• Versameling van ontledings, impulse en agtergrondinligting uit ons fokusareas
• 'n Plek vir kundigheid en inligting oor huidige ontwikkelinge in besigheid en tegnologie
• Onderwerpsentrum vir maatskappye wat wil leer oor markte, digitalisering en bedryfsinnovasies