출판 : 2025 년 3 월 9 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 9 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
효율성의 비용 절감 및 최적화 지배적 인 비즈니스 원칙 -AI 위험 및 올바른 AI 모델 이미지의 선택 : Xpert.Digital
위험 방지 : 올바른 AI 전략이 경쟁 우위를 보장하는 방법
AI 투자의 경제적 차원 : 전략 모델 선택을 통한 미래의 생존력을 확보
비용 절감 및 효율성 최적화가 비즈니스 원칙을 지배하는시기에 인공 지능 (AI)에 대한 투자도 동일한 경제법의 적용을받습니다. 특정 AI 모델 및 비즈니스 모델에 대한 결정은 기술적 인 질문 이상의 것이므로 회사의 장기적인 성공 또는 실패를 결정할 수 있습니다. 이 분야의 오해는 재정 자원을 구속 할뿐만 아니라 경쟁에서 전략적 단점을 유발할 수 있기 때문에 특히 무게가 크게 무게가됩니다. AI 기술의 빠른 개발은 미래 방지 결정을 내리고 경제 운송 파괴를 피하기 위해 신중한 비용-이익 분석이 필요합니다.
적합:
회사의 결정적인 미래 요인으로서의 AI
미래에 대한 AI의 관련성은 과대 평가 될 수 없습니다. 설문 조사에 따르면 모든 응답자의 72 %가 AI에 대한 투자 부족이 미래의 생존 가능성을 위험에 빠뜨린다 고 확신합니다. 이는 독일 산업에서 특히 분명해졌으며, 회사의 78 %가 AI의 사용이 향후 경쟁력에 결정적 일 것이라고 확신합니다. AI는 70 %의 경우 독일 산업의 미래 생존력에 가장 중요한 기술입니다.
이 인상적인 수치는 AI에 대한 결정이 더 이상 선택적인 전략 과정을 나타내지 않고 점점 더 실존 적 중요성을 얻고 있음을 분명히합니다. 이러한 맥락에서, Acatech가 이끄는 플랫폼의 전문가들은 국제 경쟁을 따라 잡기 위해 명확한 AI 비전 및 교차 부문 협력의 필요성을 강조합니다. 독일 경제는 중대한 변화에 빠지고 있습니다. 전통적인 제품 중심 비즈니스 모델은 AI를 기반으로하는 거의 모든 산업 데이터 유도 제품 및 서비스에서 대체됩니다.
특히 주목할만한 것은 독일 기업들이 AI를 사용하여 경제적으로 사용할 수있게하고 혁신적인 비즈니스 모델을 개발할 수있게한다면 독일 기업은 잠재적 인 경쟁 우위를 제공 할 수 있다는 사실입니다. 이 잠재력을 오해하거나 잘못된 투자 결정을 통해 도박하는 것은 장기적으로 치명적인 영향을 줄 수 있습니다.
위험 요소로서의 기술 변화의 속도
AI 투자의 결정적인 요소는 끊임없는 기술 발전 속도입니다. Openaai의 CEO 인 Sam Altman은 최근 인터뷰에서 다음과 같이 경고했다. "신생 기업으로 생각한다면 진행 상황이 동일하게 유지 될 것이며, 우리는 확실히 넘칠 것입니다!" 이 과감한 진술은 현재 AI 세대를 기반으로 한 비즈니스 모델이 가까운 시일 내에 이미 구식이 될 수 있다는 것을 강조합니다.
AI 시장의 역학은 소위 "심해 효과"를 사용하여 설명 할 수 있습니다. 2025 년 1 월, 중국의 스타트 업 DeepSeek은 특히 비용 효율적인 AI 모델을 제시함으로써 기존 기술 회사에 상당한 가격이 하락했습니다. 그래픽 프로세서가 지금까지 AI 모델 교육에 없어서는 안될 것으로 간주 된 미국 칩 그룹 NVIDIA는 5 천억 달러 이상의 가치 손실로 하루의 거래에서 주식 시장 가치의 거의 20 %를 잃었습니다. 이 예는 AI 기술에 대한 안전한 투자가 파괴적인 혁신을 통해 얼마나 빨리 평가 절하 될 수 있는지에 대해 인상적으로 보여줍니다.
위험은 기술 제공 업체뿐만 아니라 사용자로서 특정 AI 솔루션에 의존하는 회사의 위험입니다. 오늘날 고가의 하드웨어 및 독점 AI 모델에 투자하는 사람은 내일보다 비용 효율적이고 효율적인 대안을 사용할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 나쁜 투자는 재무 자원을 구속 할뿐만 아니라 회사의 유연성과 적응성을 제한 할 수 있습니다.
적합:
포괄적 인 비용-이익 분석의 필요성
이러한 과제를 고려할 때 AI를 구현하기 전에 철저한 비용-이익 분석이 필수적입니다. 회사는 유량 비용과 AI 구현과 관련된 지속적인 비용을 고려해야합니다. 여기에는 인프라 설정, 데이터 수집, 시스템 통합 및 유지 보수가 포함됩니다.
동시에, 생산성 증가, 비용 절감 또는 효율성 향상을 통해 기업 프로세스에서 AI가 생성 할 수있는 부가가치 AI가 평가되어야합니다. ROI (Return on Investment)는이 평가에서 중요한 역할을하며 AI 측정의 우선 순위를 정하는 데 도움이됩니다.
비용-이익 분석의 복잡성은 또한 다양한 AI 방법, 응용 분야 및 응용 분야에 의해 증가된다. 구체적인 비용-이익 분석은 연구 프로젝트에서 특히 어려운 일입니다. 금전적 비용과 혜택에 대한 가정만이 수행 할 수 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고, 긍정적 인 비용-이익 균형은 새로운 기술의 수용과 전체적으로 디지털 혁신의 속도에 중요합니다.
지속 가능한 AI 모델 및 비즈니스 모델에 대한 기준
"죽은 말"에 의존하지 않기 위해 회사는 AI 모델 및 비즈니스 모델을 선택할 때 몇 가지 주요 요소를 고려해야합니다. AI 비즈니스 모델은 AI를 상업적으로 사용할 수있게하고 제품 포트폴리오에 통합하기위한 전략 및 응용 프로그램으로 구성됩니다. 이러한 모델의 미래의 생존력은 다양한 요인에 달려 있습니다.
우선, 기존 시스템으로의 원활한 통합이 매우 중요합니다. AI 시스템은 기존 인프라 및 생산 시스템에 쉽게 삽입해야합니다. 계획 단계에서도 원하는 시스템이 현재 하드웨어 및 소프트웨어 및 기존 데이터베이스와 호환되는지 여부를 확인해야합니다. 데이터 형식, 통신 프로토콜 및 API 호환성과 같은 요소는 여기서 중요한 역할을합니다.
또 다른 중요한 성공 요인은 데이터 품질과 가용성입니다. 데이터의 품질은 궁극적으로 전체 AI 프로젝트 가난한 데이터의 품질을 결정하면 필연적으로 부적절한 모델과 잘못된 결론으로 이어집니다. 이 측면은 종종 과소 평가되었지만 AI 솔루션의 미래 생존력에 매우 중요합니다.
AI 용액의 확장 성도 보장되어야합니다. 초기 구현으로 인해 많은 AI 이니셔티브가 실패하지 않고 파일럿 프로젝트를 넘어서는 성공적인 스케일링으로 인해 실패하지 않습니다. 설문 조사에 따르면 C- 수준의 의사 결정자 중 4 명 중 3 명은 향후 5 년 동안 인공 지능을 성공적으로 확장 할 수 없다면 회사 존재가 위험에 처해 있음을 확신합니다.
마지막으로, 윤리적, 법적 측면도 고려해야합니다. 가장 진보 된 생성 AI 모델은 현재 미국과 중국에서 왔으며 종종 유럽에서 논의 된 윤리 및 법적 요구 사항을 충족하지 않습니다. 이는 특히 AI 결정에 대한 책임 문제가있는 경우 장기적으로 중대한 문제를 일으킬 수 있습니다.
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AI 프로젝트의 투자 위험을 최소화하기위한 전략
AI 투자의 위험을 최소화하기 위해 전문가들은 다양한 전략을 권장합니다. 한 가지 가능성은 단일 AI 제품에 의존하는 것이 아니라 협력에 참여하는 것입니다. “회사는 AI 기반 솔루션에 대한 필요한 역량, 인프라, 기술 및 고객 액세스를 거의 갖지 않습니다. 기술적으로 강력한 회사는 종종 디지털 비즈니스 모델 정의, 소프트웨어 개발 및 특히 마케팅 분야에서 지식이 부족합니다. 따라서 회사는 필요한 기술을 유지하고 데이터 및 인프라를 공유하기 위해 디지털 생태계에 적합한 동맹을 맺어야합니다.”
또 다른 전략은 AI와 관련된 서비스를 판매하고 파트너로 사용할 수있는 "AI를 서비스로 사용하는"공급자를 사용하는 것입니다. 이를 통해 회사는 장기적으로 특정 기술에 묶지 않고도 AI 지역의 진전을 통해 융통성을 유지할 수 있습니다.
또한 성공적인 AI 기반 비즈니스 모델의 중요한 요소는 지속적인 치료와 추가 개발입니다. AI 응용 프로그램의 품질은 예를 들어 고객 행동이 변경되어 시간이 지남에 따라 감소 할 수 있습니다. AI 솔루션에 대한 이러한 유지 보수 전략은 종종 부족하여 장기적으로 문제를 일으킬 수 있습니다.
허위 AI 결정의 결과
AI 영역에서 허위 결정의 결과는 오용으로 인한 재정적 손실을 훨씬 뛰어 넘을 수 있습니다. AI 잠재력을 사용할 수있는 기회를 놓치면 경쟁이 치열한 불이익이 발생할 수 있습니다. 너무 길게 주저하거나 잘못된 AI 기술에 의존하는 회사는보다 혁신적인 경쟁 업체와의 연결을 잃을 위험이 있습니다.
기술 산업의 역사는 기술 개발과의 관계를 놓친 회사가 특징입니다. 현재 예를 들어 Intel은 최근 몇 년간 AMD 및 Nvidia와 같은 경쟁 업체, 특히 AI 및 게임 부문에서 시장 점유율을 잃었습니다. 인텔은 한때 반도체 산업의 리더 였지만 회사는 부분적으로 AI 붐을 놓쳤으며 이제 따라 잡기 위해 상당한 노력을 기울여야합니다.
경제적 위험 외에도 법적, 윤리적 도전도 있습니다. 책임 문제는 손상으로 이어지는 AI 결정의 경우 발생합니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 기반으로 작동하고 머신 러닝으로 교육을 받기 때문에 잘못된 결정에 대한 책임을 명확하게 할당하기가 어렵습니다. 이로 인해 법적 불확실성이 발생하여 AI 솔루션에 대한 신뢰를 훼손 할 수 있습니다.
미래를위한 전략적 투자로 AI
특정 AI 모델 및 비즈니스 모델에 대한 결정은 회사의 미래의 생존 가능성에 대한 전략적 투자입니다. 이 분야의 많은 결정은 재정적 손실로 이어질 수있을뿐만 아니라 장기 경쟁 단점을 유발할 수 있습니다. 따라서 AI 투자에 대한 비용-이익 계산은 단기 재무 측면을 훨씬 뛰어 넘고 전략적 차원을 고려해야합니다.
도전은 빠르게 발전하는 기술 환경에서 올바른 결정을 내리는 것입니다. 회사는 단기 추세와 장기 개발을 구별하여“죽은 말”에 의존하지 않도록해야합니다. 이 역동적 인 환경에서 성공하기 위해서는 선택된 AI 솔루션의 명확한 AI 비전, 교차 부문 협력 및 지속적인 평가 및 적응이 중요합니다.
궁극적으로 회사가 AI에 투자 해야하는지에 대한 문제가 아닙니다.이 질문은 미래의 생존력에 대한 AI의 압도적 인 의미를 고려하여 이미 답변되었습니다. 오히려 중요한 문제는 장기적인 경제적 성공을 확보하고 디지털 미래로가는 길에 난파선을 겪지 않기 위해 이러한 투자를 어떻게 설계 해야하는지입니다. 미래의 추세와 변화된 기술 환경에 적응할 수있는 유연성을 고려하여 비용과 이점을 신중하게 고려하는 것이 가장 중요한 성공 요인입니다.
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콘라드 울펜슈타인
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