Pubblicato il: 9 marzo 2025 / Aggiornamento dal: 9 marzo 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Riduzione dei costi e ottimizzazione dei principi commerciali dominanti di efficienza-AI e la scelta dell'immagine del modello AI giusta: xpert.digital
Evita i rischi: come la giusta strategia di intelligenza artificiale garantisce il vantaggio competitivo
La dimensione economica degli investimenti AI: garantire la redditività futura attraverso la selezione dei modelli strategici
In un momento in cui la riduzione dei costi e l'ottimizzazione dell'efficienza stanno dominando i principi aziendali, anche gli investimenti nell'intelligenza artificiale (AI) sono soggetti alle stesse leggi economiche. La decisione a favore o contro alcuni modelli di intelligenza artificiale e modelli di business è molto più di una domanda tecnologica: può decidere il successo a lungo termine o il fallimento di un'azienda. Misors in quest'area pesano particolarmente perché non solo vincolano le risorse finanziarie, ma possono anche causare svantaggi strategici nella concorrenza. Il rapido sviluppo della tecnologia AI richiede un'attenta analisi costi-benefici per prendere decisioni a prova di futuro ed evitare la frattura economica.
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AI come fattore futuro decisivo per le aziende
La rilevanza dell'intelligenza artificiale per il futuro difficilmente può essere sopravvalutata. Un sondaggio mostra che il 72 % di tutti gli intervistati è convinto che la mancanza di investimenti nell'intelligenza artificiale metta in pericolo la vitalità futura. Ciò diventa particolarmente chiaro nell'industria tedesca, in cui il 78 % delle aziende è convinto che l'uso dell'IA sarà decisivo per la competitività in futuro. Per il 70 percento, l'IA è persino la tecnologia più importante per la futura redditività dell'industria tedesca.
Queste figure impressionanti chiariscono che la decisione a favore o contro l'IA non rappresenta più un corso strategico opzionale, ma sta guadagnando sempre più importanza esistenziale. In questo contesto, gli esperti della piattaforma guidati da Acatech enfatizzano la necessità di una chiara visione dell'IA e cooperazione intersettoriale al fine di tenere il passo con la concorrenza internazionale. L'economia tedesca è in un profondo cambiamento: i modelli di business orientati al prodotto tradizionali vengono sostituiti in quasi tutte le industrie di prodotti e servizi basati sui dati che si basano sempre più sull'intelligenza artificiale.
Particolarmente degno di nota è il fatto che le aziende tedesche hanno un immenso tesoro di macchine e dati operativi che possono offrirti un potenziale vantaggio competitivo, a condizione che tu renda questi dati economicamente utilizzabili utilizzando l'IA e sviluppare modelli di business innovativi da esso. Per malincisi questo potenziale o scommettere attraverso decisioni di investimento errate potrebbero avere effetti fatali a lungo termine.
La velocità del cambiamento tecnologico come fattore di rischio
Un fattore decisivo negli investimenti AI è la velocità incessante del progresso tecnologico. Sam Altman, CEO di OpenAai, ha recentemente avvertito in un'intervista: "Se pensi come una start-up, i progressi rimarranno gli stessi, allora lo trabocchereremo sicuramente!". Questa drastica affermazione sottolinea che i modelli di business in base all'attuale generazione di AI potrebbero già essere obsoleti nel prossimo futuro.
Le dinamiche del mercato AI possono essere illustrate usando il cosiddetto "effetto Deep-Seek". Nel gennaio 2025, la start-up cinese Deepseek ha causato un prezzo significativo per le società tecnologiche affermate presentando un modello di intelligenza artificiale particolarmente efficiente in termini di costi. Il gruppo di chip statunitense Nvidia, i cui processori grafici sono stati finora considerati indispensabili per la formazione dei modelli di intelligenza artificiale, ha perso quasi il 20 percento del suo valore di mercato azionario in un solo giorno di trading-A perdita di valore di oltre $ 500 miliardi. Questo esempio illustra in modo impressionante quanto rapidamente gli investimenti presumibilmente sicuri nelle tecnologie AI possano essere svalutati attraverso innovazioni dirompenti.
Il pericolo non è solo per i fornitori di tecnologia, ma anche per le aziende che gli utenti si affidano a determinate soluzioni di intelligenza artificiale. Chiunque investi in costosi modelli di AI hardware e proprietari oggi potrebbe scoprire domani che sono disponibili alternative più economiche ed efficienti. Tali investimenti cattivi non solo vincolano risorse finanziarie, ma possono anche limitare la flessibilità e l'adattabilità dell'azienda.
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La necessità di un'analisi costi-benefici completa
In considerazione di queste sfide, è essenziale un'accurata analisi costi-benefici prima dell'implementazione dell'IA. Le aziende devono tenere conto sia dei costi di flusso che delle spese in corso associate all'attuazione dell'IA. Ciò include la creazione dell'infrastruttura, l'acquisizione dei dati, l'integrazione e la manutenzione del sistema.
Allo stesso tempo, deve essere valutato quale AI a valore aggiunto può creare nei processi aziendali, sia attraverso l'aumento della produttività, il risparmio sui costi o il miglioramento dell'efficienza. Il ritorno sull'investimento (ROI) svolge un ruolo cruciale in questa valutazione e aiuta a dare priorità alle misure di intelligenza artificiale.
La complessità dell'analisi costi-benefici è anche aumentata dalla varietà di metodi, applicazioni e aree di applicazione. Un'analisi concreta costi-benefici è particolarmente difficile nei progetti di ricerca, poiché spesso possono essere prese solo ipotesi sui costi e sui benefici monetari. Tuttavia, un equilibrio positivo in termini di costi-benefici è cruciale per l'accettazione di nuove tecnologie e quindi per la velocità della trasformazione digitale nel suo insieme.
Criteri per modelli AI sostenibili e modelli di business
Per non fare affidamento su un "cavallo morto", le aziende devono tenere conto di diversi fattori chiave quando si sceglie modelli di intelligenza artificiale e modelli di business. Un modello di business AI è costituito da strategie e applicazioni per rendere l'intelligenza artificiale commercialmente utilizzabile e integrare nel portafoglio di prodotti. La vitalità futura di tali modelli dipende da vari fattori.
Prima di tutto, l'integrazione senza soluzione di continuità nei sistemi esistenti è di fondamentale importanza. I sistemi AI dovrebbero essere facilmente inseriti nell'infrastruttura e nei sistemi di produzione esistenti. Anche in fase di pianificazione, deve essere verificato se il sistema desiderato è compatibile con l'hardware e il software attuali e con i database esistenti. Fattori come i formati di dati, i protocolli di comunicazione e la compatibilità API svolgono un ruolo importante qui.
Un altro fattore di successo critico è la qualità e la disponibilità dei dati. La qualità dei dati alla fine decide la qualità dell'intero dati povero di progetto AI che porta inevitabilmente a modelli inadeguati e false conclusioni. Questo aspetto è spesso sottovalutato, ma è di fondamentale importanza per la futura vitalità di una soluzione AI.
La scalabilità di una soluzione AI deve anche essere garantita. Molte iniziative di intelligenza artificiale non falliscono a causa dell'implementazione iniziale, ma a causa del successo del ridimensionamento oltre i progetti pilota. Un sondaggio mostra che tre decisori su quattro sui livelli C sono convinti che l'esistenza dell'azienda sia in gioco se non riescono a ridimensionare con successo l'intelligenza artificiale nei prossimi cinque anni.
Ultimo ma non meno importante, gli aspetti etici e legali devono anche essere presi in considerazione. I modelli AI generativi più avanzati provengono attualmente dagli Stati Uniti e dalla Cina e spesso non soddisfano i requisiti etici e legali discussi in Europa. Ciò può portare a problemi significativi a lungo termine, soprattutto se ci sono questioni di responsabilità per le decisioni di intelligenza artificiale.
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Strategie per ridurre al minimo i rischi di investimento nei progetti AI
Al fine di ridurre al minimo i rischi degli investimenti in AI, gli esperti raccomandano varie strategie. Una possibilità non è quella di fare affidamento su un singolo prodotto di intelligenza artificiale, ma di entrare in cooperazione. “Raramente un'azienda ha tutte le competenze necessarie, l'infrastruttura, le tecnologie e l'accesso ai clienti per una soluzione basata sull'intelligenza artificiale. Le aziende tecnologicamente forti spesso mancano di conoscenza nei settori della definizione del modello di business digitale, dello sviluppo del software e in particolare del marketing. Le aziende dovrebbero quindi forgiare alleanze adeguate nel loro ecosistema digitale, ad esempio per mantenere le competenze richieste, ma anche per condividere dati e infrastrutture ”.
Un'altra strategia è l'uso di fornitori di "AI come servizio" che vendono servizi relativi all'IA e possono essere utilizzati come partner. Ciò consente alle aziende di rimanere flessibili e di beneficiare dei progressi nell'area AI senza dover legarsi a una certa tecnologia a lungo termine.
Inoltre, un elemento importante per un modello di business basato sull'intelligenza artificiale di successo è la sua cura continua e ulteriore sviluppo. La qualità delle applicazioni AI può diminuire nel tempo, ad esempio perché il comportamento del cliente cambia. Tali strategie di manutenzione per le loro soluzioni AI sono spesso carenti, il che può portare a problemi a lungo termine.
Le conseguenze delle decisioni false AI
Le conseguenze delle false decisioni nell'area dell'IA possono essere di gran lunga e ben oltre le perdite finanziarie dovute a errori. Un'occasione persa per utilizzare il potenziale AI può portare a uno svantaggio competitivo significativo. Le aziende che esitano troppo a lungo o fanno affidamento sul rischio di tecnologia dell'IA errata per perdere la connessione con concorrenti più innovativi.
La storia del settore tecnologico è caratterizzata da aziende che hanno perso la connessione con gli sviluppi tecnologici. Un esempio attuale è Intel, che ha perso quote di mercato in concorrenti come AMD e Nvidia negli ultimi anni, specialmente nel segmento di intelligenza artificiale e di gioco. Sebbene Intel fosse un tempo leader nel settore dei semiconduttori, la società ha parzialmente perso il boom dell'IA e ora deve fare notevoli sforzi per recuperare.
Oltre ai rischi economici, ci sono anche sfide legali ed etiche. La questione della responsabilità sorge in caso di decisioni di intelligenza artificiale che portano a danni. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale funzionano in base a grandi quantità di dati e sono formati dall'apprendimento automatico, è spesso difficile assegnare chiaramente la responsabilità per decisioni errate. Ciò può portare a incertezze legali, che a loro volta possono minare la fiducia nelle soluzioni di intelligenza artificiale.
AI come investimento strategico per il futuro
La decisione a favore o contro alcuni modelli di intelligenza artificiale e modelli di business è un investimento strategico nella redditività futura di un'azienda. Molte decisioni in questo settore possono non solo portare a perdite finanziarie, ma anche causare svantaggi competitivi a lungo termine. Il calcolo costi-benefici per gli investimenti in AI deve quindi andare ben oltre gli aspetti finanziari a breve termine e tenere conto delle dimensioni strategiche.
La sfida è prendere le giuste decisioni in un ambiente tecnologico in rapido sviluppo. Le aziende devono distinguere tra tendenze a breve termine e sviluppi a lungo termine per non fare affidamento su un "cavallo morto". Una chiara visione dell'IA, una cooperazione intersettoriale e la valutazione continua e l'adattamento delle soluzioni AI scelte sono cruciali per avere successo in questo ambiente dinamico.
In definitiva, non si tratta se un'azienda dovrebbe investire nell'intelligenza artificiale - questa domanda ha già una risposta in vista del significato schiacciante dell'IA per la fattibilità futura. Piuttosto, la domanda cruciale è come questi investimenti dovrebbero essere progettati per garantire un successo economico a lungo termine e non subire naufragi sulla strada per il futuro digitale. L'attenta considerazione dei costi e dei benefici, tenendo conto delle tendenze future e della flessibilità di adattarsi ai mutati paesaggi tecnologici sono i fattori di successo più importanti.
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