Kulude vähendamine ja efektiivsuse optimeerimine on domineerivad majanduspõhimõtted – tehisintellekti risk ja õige tehisintellekti mudeli valik – Pilt: Xpert.Digital
Riskide vältimine: kuidas õige tehisintellekti strateegia tagab konkurentsieelise
Tehisintellekti investeeringute majanduslik mõõde: tulevase elujõulisuse tagamine strateegilise mudelivaliku abil
Ajastul, kus kulude vähendamine ja efektiivsuse optimeerimine on domineerivad majanduspõhimõtted, alluvad investeeringud tehisintellekti (AI) samadele majandusseadustele. Otsus konkreetsete tehisintellekti mudelite ja ärimudelite poolt või vastu on palju enamat kui tehnoloogiline küsimus – see võib määrata ettevõtte pikaajalise edu või ebaedu. Valeinvesteeringud selles valdkonnas on eriti tõsised, kuna need mitte ainult ei seo rahalisi ressursse, vaid võivad luua ka strateegilisi ebasoodsaid olukordi konkurentsis. Tehisintellekti tehnoloogia kiire areng nõuab hoolikat kulude-tulude analüüsi, et teha tulevikukindlaid otsuseid ja vältida majanduskatastroofi.
Sobib selleks:
Tehisintellekt kui ettevõtete jaoks oluline tulevikutegur
Tehisintellekti olulisust ettevõtluse tuleviku jaoks on raske üle hinnata. Uuring näitab, et 72 protsenti kõigist vastanutest on veendunud, et tehisintellekti investeeringute puudumine ohustab tulevast elujõulisust. See on eriti ilmne Saksamaa tööstuses, kus 78 protsenti ettevõtetest on veendunud, et tehisintellekti kasutamine on tulevase konkurentsivõime jaoks ülioluline. 70 protsendi jaoks on tehisintellekt isegi kõige olulisem tehnoloogia Saksamaa tööstuse tulevase elujõulisuse jaoks.
Need muljetavaldavad arvud näitavad, et tehisintellekti poolt või vastu langetamine ei ole enam valikuline strateegiline valik, vaid omandab üha enam eksistentsiaalset tähtsust. Õppesüsteemide platvormi eksperdid eesotsas Acatechiga rõhutavad selles kontekstis vajadust selge tehisintellekti visiooni ja valdkondadevahelise koostöö järele, et rahvusvahelise konkurentsiga sammu pidada. Saksamaa majandus läbib põhjalikke muutusi: traditsioonilised tootekesksed ärimudelid asenduvad peaaegu kõigis sektorites andmepõhiste toodete ja teenustega, mis põhinevad üha enam tehisintellektil.
Eriti tähelepanuväärne on asjaolu, et Saksa ettevõtetel on tohutu hulk masina- ja operatiivandmeid, mis võivad anda neile potentsiaalse konkurentsieelise – eeldusel, et nad kasutavad neid andmeid tehisintellekti abil äriliselt ja arendavad nende põhjal uuenduslikke ärimudeleid. Selle potentsiaali mittetunnustamine või selle raiskamine halbade investeerimisotsuste kaudu võib kaasa tuua katastroofilisi pikaajalisi tagajärgi.
Tehnoloogiliste muutuste kiirus kui riskitegur
Tehisintellekti investeeringute puhul on ülioluline tegur tehnoloogilise progressi järeleandmatu tempo. OpenAI tegevjuht Sam Altman hoiatas hiljuti intervjuus: „Kui teie idufirmana arvate, et progress jääb enam-vähem samaks, siis me kindlasti edestame teid!“ See karm väide rõhutab, et praegusel tehisintellekti põlvkonnal põhinevad ärimudelid võivad lähitulevikus vananenud olla.
Tehisintellekti turu dünaamikat saab illustreerida nn DeepSeeki efektiga. 2025. aasta jaanuaris põhjustas Hiina idufirma DeepSeek märkimisväärse börsikrahhi tuntud tehnoloogiaettevõtete seas, esitledes eriti kulutõhusat tehisintellekti mudelit. USA kiibitootja Nvidia, kelle graafikaprotsessoreid peeti varem tehisintellekti mudelite treenimiseks hädavajalikuks, kaotas ühe kauplemispäevaga ligi 20 protsenti oma turukapitalisatsioonist – see on enam kui 500 miljardi dollari suurune kahjum. See näide demonstreerib ilmekalt, kui kiiresti võivad näiliselt ohutud investeeringud tehisintellekti tehnoloogiatesse murranguliste uuenduste tõttu devalveeruda.
Oht ei eksisteeri mitte ainult tehnoloogiapakkujate, vaid ka ettevõtete jaoks, kes tuginevad kasutajatena konkreetsetele tehisintellekti lahendustele. Need, kes investeerivad täna kallisse riistvarasse ja patenteeritud tehisintellekti mudelitesse, võivad homme avastada, et saadaval on kulutõhusamad ja võimsamad alternatiivid. Sellised valeinvesteeringud mitte ainult ei seo rahalisi ressursse, vaid võivad piirata ka ettevõtte paindlikkust ja kohanemisvõimet.
Sobib selleks:
Vajadus põhjaliku kulude-tulude analüüsi järele
Arvestades neid väljakutseid, on enne tehisintellekti rakendamist oluline teha põhjalik kulude-tulude analüüs. Ettevõtted peavad arvestama nii esialgsete kui ka tehisintellekti rakendamisega seotud jätkuvate kuludega. Nende hulka kuuluvad, kuid mitte ainult, infrastruktuuri loomine, andmete kogumine, süsteemi integreerimine ja hooldus.
Samal ajal on vaja hinnata tehisintellekti lisaväärtust äriprotsessides – olgu see siis suurenenud tootlikkuse, kulude kokkuhoiu või parema efektiivsuse kaudu. Investeeringutasuvus (ROI) mängib selles hindamises olulist rolli ja aitab tehisintellekti algatusi tähtsuse järjekorda seada.
Kulude-tulude analüüsi keerukust suurendab veelgi tehisintellekti meetodite, kasutusjuhtude ja rakendusvaldkondade mitmekesisus. Konkreetse kulude-tulude analüüsi tegemine on eriti keeruline uurimisprojektides, kuna sageli saab teha ainult oletusi rahaliste kulude ja tulude kohta. Sellest hoolimata on positiivne kulude-tulude tasakaal uute tehnoloogiate omaksvõtmise ja seega ka digitaalse transformatsiooni üldise kiiruse jaoks ülioluline.
Tulevikukindlate tehisintellekti mudelite ja ärimudelite kriteeriumid
Et vältida „surnud hobuse“ toetamist, peavad ettevõtted tehisintellekti mudelite ja ärimudelite valimisel arvestama mitmete võtmeteguritega. Tehisintellekti ärimudel koosneb strateegiatest ja rakendustest, mis on loodud tehisintellekti kaubanduslikuks elujõuliseks muutmiseks ja tooteportfelli integreerimiseks. Selliste mudelite edasine elujõulisus sõltub mitmest tegurist.
Sujuv integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse on ülimalt oluline. Tehisintellekti süsteemid peaksid sujuvalt integreeruma olemasolevasse infrastruktuuri ja tootmissüsteemidesse. Isegi planeerimisfaasis on oluline kontrollida soovitud süsteemi ühilduvust praeguse riist- ja tarkvara ning olemasolevate andmebaasidega. Selles protsessis mängivad olulist rolli sellised tegurid nagu andmevormingud, sideprotokollid ja API ühilduvus.
Teine kriitiline edutegur on andmete kvaliteet ja kättesaadavus. Andmete kvaliteet määrab lõppkokkuvõttes kogu tehisintellekti projekti kvaliteedi – kehvad andmed viivad paratamatult ebapiisavate mudelite ja valede järeldusteni. Seda aspekti alahinnatakse sageli, kuid see on tehisintellekti lahenduse tulevase elujõulisuse jaoks ülioluline.
Samuti tuleb tagada tehisintellekti lahenduse skaleeritavus. Paljud tehisintellekti algatused ebaõnnestuvad mitte esialgse rakendamise, vaid eduka skaleerimise puudumise tõttu pilootprojektidest kaugemale. Uuring näitab, et kolm neljast tippjuhtide otsustajast on veendunud, et ettevõtte olemasolu on ohus, kui nad ei suuda tehisintellekti järgmise viie aasta jooksul edukalt skaleerida.
Viimaseks, aga mitte vähem tähtsaks, tuleb arvestada ka eetiliste ja juriidiliste aspektidega. Praegu pärinevad kõige arenenumad generatiivse tehisintellekti mudelid USA-st ja Hiinast ning ei vasta sageli Euroopas arutatavatele eetilistele ja juriidilistele nõuetele. See võib pikas perspektiivis kaasa tuua olulisi probleeme, eriti kui tekivad küsimused tehisintellekti otsuste vastutusest.
Sobib selleks:
Strateegiad investeerimisriskide minimeerimiseks tehisintellekti projektides
Tehisintellekti investeeringute riskide minimeerimiseks soovitavad eksperdid mitmesuguseid strateegiaid. Üks võimalus on vältida lootmist ühele tehisintellekti tootele ja selle asemel teha koostööd. „Harva on ühel ettevõttel tehisintellektil põhineva lahenduse jaoks kogu vajalik oskusteave, infrastruktuur, tehnoloogiad ja klientide juurdepääs. Sageli puuduvad tehnoloogiliselt tugevatel ettevõtetel teadmised sellistes valdkondades nagu digitaalse ärimudeli määratlemine, tarkvaraarendus ja ennekõike turundus. Seetõttu peaksid ettevõtted oma digitaalses ökosüsteemis looma sobivaid liite, et näiteks omandada vajalikku oskusteavet ning jagada andmeid ja infrastruktuuri.“
Teine strateegia on kasutada tehisintellekti teenusena pakutavaid teenuseid müüvaid „tehisintellekti teenusena“ pakkujaid, kes saavad olla partneriteks. See võimaldab ettevõtetel jääda paindlikuks ja saada kasu tehisintellekti edusammudest ilma, et nad peaksid pikaajaliselt pühenduma konkreetsele tehnoloogiale.
Lisaks on eduka tehisintellektil põhineva ärimudeli oluline element selle pidev hooldus ja arendamine. Tehisintellekti rakenduste kvaliteet võib aja jooksul langeda näiteks klientide käitumise muutuste tõttu. Ettevõtetel puuduvad sageli oma tehisintellekti lahenduste jaoks sellised hooldusstrateegiad, mis võib pikas perspektiivis probleeme tekitada.
Valede tehisintellekti otsuste tagajärjed
Tehisintellekti valdkonnas tehtud halbade otsuste tagajärjed võivad olla kaugeleulatuvad ja ulatuda kaugemale kui lihtsalt valedest investeeringutest tulenevad rahalised kahjud. Tehisintellekti potentsiaali ärakasutamise võimaluse kasutamata jätmine võib viia olulise konkurentsieelise saavutamiseni. Ettevõtted, kes liiga kaua kõhklevad või investeerivad valesse tehisintellekti tehnoloogiasse, riskivad jääda maha innovaatilisematest konkurentidest.
Tehnoloogiatööstuse ajalugu on iseloomustanud ettevõtted, kes on tehnoloogiliste edusammude osas maha maganud. Hiljutine näide on Intel, mis on viimastel aastatel kaotanud turuosa konkurentidele nagu AMD ja NVIDIA, eriti tehisintellekti ja mängude segmendis. Kuigi Intel oli kunagi pooljuhtide tööstuse liider, jäi ettevõte tehisintellekti buumist osaliselt ilma ja seisab nüüd silmitsi märkimisväärsete väljakutsetega järele jõudmisel.
Lisaks majanduslikele riskidele on ka õiguslikke ja eetilisi väljakutseid. Kui tehisintellekti otsused põhjustavad kahju, tekib vastutuse küsimus. Kuna tehisintellekti süsteemid töötavad suurte andmekogumite põhjal ja neid treenitakse masinõppe abil, on sageli raske selgelt vastutust ekslike otsuste eest määrata. See võib kaasa tuua õigusliku ebakindluse, mis omakorda võib õõnestada usaldust tehisintellekti lahenduste vastu.
Tehisintellekt kui strateegiline investeering tulevikku
Otsus konkreetsete tehisintellekti mudelite ja ärimudelite poolt või vastu on strateegiline investeering ettevõtte tulevasse elujõulisusse. Halvad otsused selles valdkonnas võivad kaasa tuua mitte ainult rahalisi kaotusi, vaid ka pikaajalisi konkurentsieelise. Seetõttu peab tehisintellekti investeeringute kulude-tulude analüüs ulatuma kaugemale lühiajalistest finantsaspektidest ja arvestama strateegiliste mõõtmetega.
Väljakutse seisneb õigete otsuste tegemises kiiresti arenevas tehnoloogilises maastikus. Ettevõtted peavad eristama lühiajalisi trende ja pikaajalisi arenguid, et vältida "surnud hobuse" toetamist. Selge tehisintellekti visioon, valdkondadevaheline koostöö ning valitud tehisintellekti lahenduste pidev hindamine ja kohandamine on selles dünaamilises keskkonnas edu saavutamiseks üliolulised.
Lõppkokkuvõttes ei ole küsimus selles, kas ettevõte peaks tehisintellekti investeerima – arvestades tehisintellekti ülekaalukat tähtsust tulevase elujõulisuse jaoks, on sellele küsimusele juba vastatud. Oluline küsimus on see, kuidas neid investeeringuid struktureerida, et tagada pikaajaline majanduslik edu ja vältida ebaõnnestumist teel digitaalse tuleviku poole. Edu peamised tegurid on hoolikas kulude-tulude analüüs, tulevaste suundumuste arvestamine ja paindlikkus kohaneda muutuvate tehnoloogiliste maastikega.
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.
