Avaldatud: 9. märtsil 2025 / UPDATE FROM: 9. märts 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Kulude vähendamine ja tõhususe domineerivate äripõhimõtete optimeerimine ja õige AI-mudelipildi valik: xpert.digital
Vältige riske: kuidas õige AI -strateegia tagab konkurentsieelise
AI investeeringute majanduslik mõõde: tagage tulevase elujõulisus strateegilise mudeli valiku kaudu
Ajal, mil kulude vähendamine ja tõhususe optimeerimine domineerivad äripõhimõtetes, kehtivad tehisintellekti (AI) investeeringud samad majanduslikud seadused. Teatavate AI -mudelite ja ärimudelite vastu või vastu on otsus palju enamat kui tehnoloogiline küsimus -see võib otsustada ettevõtte pikaajalise edu või ebaõnnestumise üle. Selle piirkonna eksimused kaaluvad eriti tugevalt, kuna need mitte ainult ei seo rahalisi ressursse, vaid võivad põhjustada ka võistlustel strateegilisi puudusi. AI-tehnoloogia kiire areng nõuab tulevikukindlate otsuste tegemiseks ja majandusliku saatmismurdude vältimiseks hoolikalt kulude-tulude analüüsi.
Sobib selleks:
AI kui ettevõtete otsustav tulevane tegur
AI olulisust tuleviku jaoks ei saa vaevalt üle hinnata. Uuring näitab, et 72 protsenti kõigist vastanutest on veendunud, et investeeringute puudumine AI -sse ohustab tulevast elujõulisust. See saab eriti selgeks Saksa tööstuses, kus 78 protsenti ettevõtetest on veendunud, et AI kasutamine on tulevikus konkurentsivõime jaoks otsustav. 70 protsenti on AI isegi kõige olulisem tehnoloogia Saksamaa tööstuse tulevase elujõulisuse jaoks.
Need muljetavaldavad arvud teevad selgeks, et AI või vastu otsus ei esinda enam valikulist strateegilist kursust, vaid on üha enam olemas eksistentsiaalse tähtsuse. Selles kontekstis rõhutavad Acatechi juhitud platvormi eksperdid vajadust selge AI visiooni ja erasektoriülese koostöö järele, et olla kursis rahvusvahelise konkurentsiga. Saksamaa majandus on sügavas muutuses: Traditsiooniliste toodete orienteeritud ärimudelid asendatakse peaaegu kõigis andmepõhistes toodetes ja teenustes, mis põhinevad üha enam AI -l.
Eriti tähelepanuväärne on asjaolu, et Saksamaa ettevõtetel on tohutu masina ja tööandmete aarde, mis võib pakkuda teile võimalikku konkurentsieelist- kui muudate need andmed AI abil majanduslikult kasutatavaks ja arendate sellest uuenduslikke ärimudeleid. Selle potentsiaali väärale määramiseks või ebaõigete investeerimisotsuste läbimine võib pikas perspektiivis surmaga lõppeda.
Tehnoloogiliste muutuste kiirus riskifaktorina
AI -investeeringute otsustav tegur on tehnoloogilise arengu järeleandmatu kiirus. OpenAai tegevjuht Sam Altman hoiatas hiljuti antud intervjuus: "Kui arvate, et alustavaks, jääb edusammud samaks, siis me kindlasti üle voolame!" See drastiline avaldus rõhutab, et praegusel AI põlvkonnal põhinevad ärimudelid võiksid lähitulevikus juba vananeda.
AI-turu dünaamikat saab illustreerida nn Deepseeeki efekti abil. Jaanuaris 2025 põhjustas Hiina idufirma Deepseek väljakujunenud tehnoloogiaettevõtetele märkimisväärset hinda, esitades eriti kulutõhusa AI mudeli. USA CHIP Group NVIDIA, kelle graafikaprotsessoreid on seni peetud AI-mudelite koolitamiseks hädavajalikuks, kaotas peaaegu 20 protsenti aktsiaturuväärtusest ühel kauplemispäeval-väärtuse kaotamine-üle 500 miljardi dollari. See näide illustreerib muljetavaldavalt, kui kiiresti AI -tehnoloogiatesse väidetavalt ohutuid investeeringuid saab häirivate uuenduste kaudu devalveerida.
Oht ei ole mitte ainult tehnoloogia pakkujatele, vaid ka ettevõtetele, kes kasutajad tuginevad teatud AI -lahendustele. Igaüks, kes investeerib täna kallitesse riistvara- ja patenteeritud AI-mudelitesse, said homme teada, et saadaval on kulutõhusamad ja tõhusamad alternatiivid. Sellised halvad investeeringud mitte ainult ei sidu rahalisi ressursse, vaid võivad piirata ka ettevõtte paindlikkust ja kohanemisvõimet.
Sobib selleks:
Vajadus põhjaliku kulude kasu analüüsi järele
Neid väljakutseid silmas pidades on oluline põhjalik kulude-tulude analüüs enne AI rakendamist. Ettevõtted peavad arvestama nii voolukuludega kui ka AI rakendamisega seotud käimasolevaid kulusid. See hõlmab infrastruktuuri loomist, andmete hankimist, süsteemi integreerimist ja hooldust.
Samal ajal tuleb hinnata, millise lisandväärtuse AI võib ettevõtte protsessides luua - olgu see siis tootlikkuse suurendamise, kulude kokkuhoiu või tõhususe parandamise kaudu. Investeeringutasuvus (ROI) mängib selles hindamises üliolulist rolli ja aitab AI meetmeid tähtsustada.
Kulude-tulude analüüsi keerukust suurendavad ka AI meetodite, rakenduste ja rakendusvaldkondade mitmekesisuse. Konkreetne kulude-tulude analüüs on eriti keeruline uurimisprojektides, kuna sageli võib võtta ainult eeldusi rahaliste kulude ja hüvede kohta. Sellegipoolest on positiivne kulutunnistus tasakaal uute tehnoloogiate aktsepteerimiseks ja seega digitaalse muundamise kiiruse kui terviku vastuvõtmiseks ülioluline.
Jätkusuutlike AI ja ärimudelite kriteeriumid
Et mitte tugineda „surnud hobusele”, peavad ettevõtted AI -mudelite ja ärimudelite valimisel arvesse võtma mitmeid võtmetegureid. AI ärimudel koosneb strateegiatest ja rakendustest, et muuta AI äriliselt kasutatavaks ja integreeruda tooteportfelli. Selliste mudelite tulevane elujõulisus sõltub erinevatest teguritest.
Esiteks on sujuv integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse ülioluline. AI -süsteemid tuleks hõlpsasti olemasolevasse infrastruktuuri ja tootmissüsteemidesse sisestada. Isegi planeerimisetapis tuleb kontrollida, kas soovitud süsteem ühildub nii praeguse riist- ja tarkvara kui ka olemasolevate andmebaasidega. Siin mängivad olulist rolli sellised tegurid nagu andmevormingud, kommunikatsiooniprotokollid ja API ühilduvus.
Teine kriitiline edutegur on andmete kvaliteet ja kättesaadavus. Andmete kvaliteet otsustab lõpuks kogu AI projekti-vaeste andmete kvaliteedil paratamatult ebapiisavad mudelid ja valed järeldused. Seda aspekti on sageli alahinnatud, kuid sellel on AI -lahenduse tulevase elujõulisuse jaoks ülioluline tähtsus.
Samuti tuleb tagada AI -lahenduse mastaapsus. Paljud AI algatused ei kuku läbi esialgse rakendamise, vaid pilootprojektide eduka skaleerimise tõttu. Uuring näitab, et kolm neljast C-taseme otsustajast on veendunud, et kui nad ei suuda järgmise viie aasta jooksul tehisintellekti edukalt skaleerida.
Ja viimane, kuid mitte vähem tähtis, tuleb arvestada ka eetiliste ja juriidiliste aspektidega. Kõige arenenumad generatiivsed AI -mudelid on praegu USA -st ja Hiinast ning sageli ei vasta Euroopas käsitletud eetilistele ja juriidilistele nõuetele. See võib pikas perspektiivis põhjustada olulisi probleeme, eriti kui AI otsuste eest on vastutuse küsimusi.
Sobib selleks:
Investeerimisriskide minimeerimise strateegiad AI projektides
AI -investeeringute riskide minimeerimiseks soovitavad eksperdid mitmesuguseid strateegiaid. Üks võimalus ei ole tugineda ühele AI -tootele, vaid koostööle. „Harva on ettevõttel ainult kõik vajalikud kompetentsid, AI-põhise lahenduse infrastruktuur, tehnoloogiad ja klientide juurdepääs. Sageli puuduvad tehnoloogiliselt tugevatel ettevõtetel teadmisi digitaalse ärimudeli määratluse, tarkvaraarenduse ja ennekõike turunduse valdkonnas.”
Teine strateegia on AI kui teenuse pakkujate kasutamine, kes müüvad AI -ga seotud teenuseid ja mida saab kasutada partnerina. See võimaldab ettevõtetel püsida paindlik ja saada kasu AI piirkonnas edusammudest, ilma et peaksite pikaajaliselt teatud tehnoloogiaga seonduma.
Lisaks on eduka AI-põhise ärimudeli oluline element selle pidev hooldus ja edasine areng. AI -rakenduste kvaliteet võib aja jooksul väheneda, näiteks seetõttu, et klientide käitumine muutub. Sellised AI -lahenduste hooldusstrateegiad puuduvad sageli, mis võib pikas perspektiivis põhjustada probleeme.
Vale AI otsuste tagajärjed
Vale otsuste tagajärjed AI piirkonnas võivad olla kaugeltki ja ülemäärase investeeringu tõttu rahalistest kahjudest. Kasutamata võimalus kasutada AI potentsiaali võib põhjustada olulist konkurentsi. Ettevõtted, kes kõhklevad liiga kaua või tuginevad valele AI -tehnoloogiale, võivad kaotada ühenduse uuenduslikumate konkurentidega.
Tehnoloogiatööstuse ajalugu iseloomustavad ettevõtted, kes on jätnud ühenduse tehnoloogilise arenguga. Praegune näide on Intel, kes on viimastel aastatel kaotanud selliste konkurentide nagu AMD ja NVIDIA turuosad, eriti AI ja mängude segmendis. Ehkki Intel oli kunagi pooljuhtide tööstuse juht, jättis ettevõte osaliselt AI buumi vahele ja peab nüüd tegema märkimisväärseid jõupingutusi järele jõudmiseks.
Lisaks majanduslikele riskidele on olemas ka juriidilised ja eetilised väljakutsed. Vastutuse küsimus tekib AI otsuste korral, mis põhjustavad kahju. Kuna AI -süsteemid töötavad suures koguses andmete põhjal ja neid koolitatakse masinõppe abil, on sageli keeruline selgelt vastutust valede otsuste eest määrata. See võib põhjustada seaduslikku ebakindlust, mis omakorda võib kahjustada usaldust AI -lahenduste vastu.
AI kui strateegiline investeering tulevikuks
Teatavate AI -mudelite ja ärimudelite vastu või vastu on otsus strateegiline investeering ettevõtte edaspidise elujõulisusesse. Paljud otsused selles valdkonnas ei saa mitte ainult põhjustada rahalisi kahjusid, vaid põhjustada ka pikaajalisi konkurentsieesi. Seetõttu peab AI investeeringute kulude arvutamine ületama palju lühiajalisi finantsküsimusi ja võtma arvesse strateegilisi mõõtmeid.
Väljakutse on teha õiged otsused kiiresti arenevas tehnoloogiakeskkonnas. Ettevõtted peavad eristama lühiajalisi suundumusi ja pikaajalisi arenguid, et mitte tugineda “surnud hobusele”. Selles dünaamilises keskkonnas edu saavutamiseks on ülioluline selge AI visioon, sektoritevaheline koostöö ning valitud AI-lahenduste pidev hindamine ja kohandamine.
Lõppkokkuvõttes ei ole küsimus selles, kas ettevõte peaks AI -sse investeerima - sellele küsimusele vastatakse juba tulevase elujõulisuse AI valdavale tähendusele. Pigem on ülioluline küsimus, kuidas need investeeringud tuleks kavandada pikaajalise majandusliku edu tagamiseks ja mitte kannatada laevahukul teel digitaalsele tulevikule. Kõige olulisemad edutegurid on kulude ja hüvede hoolikas kaalumine, võttes arvesse tulevasi suundumusi ja paindlikkust kohaneda muutunud tehnoloogiamaastikke.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
