Opublikowano: 9 marca 2025 / Aktualizacja od: 9 marca 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
Redukcja kosztów i optymalizacja wydajności dominujące zasady biznesowe-ryzyko i wybór odpowiedniej wizji modelu AI: xpert.digital
Unikaj ryzyka: jak odpowiednia strategia AI zapewnia przewagę konkurencyjną
Wymiar ekonomiczny inwestycji AI: Zabezpiecz przyszłą rentowność poprzez strategiczną selekcję modeli
W czasach, gdy zmniejszenie kosztów i optymalizacja wydajności dominują zasady biznesowe, inwestycje w sztuczną inteligencję (AI) podlegają również tym samym przepisom gospodarczym. Decyzja o lub przeciw niektórych modelach AI i modelach biznesowych jest czymś więcej niż pytaniem technologicznym -może zdecydować o długoterminowym sukcesie lub niepowodzeniu firmy. Misors w tym obszarze ważą szczególnie mocno, ponieważ nie tylko wiążą zasoby finansowe, ale mogą również powodować strategiczne wady w konkurencji. Szybki rozwój technologii AI wymaga starannej analizy kosztów i korzyści w celu podejmowania przyszłych decyzji i uniknięcia złamania wysyłki ekonomicznej.
Nadaje się do:
AI jako decydujący przyszły czynnik dla firm
Znalezienie AI na przyszłość nie można przecenić. Badanie pokazuje, że 72 procent wszystkich respondentów jest przekonanych, że brak inwestycji w sztuczną inteligencję zagraża przyszłej rentowności. Staje się to szczególnie jasne w niemieckim przemyśle, w którym 78 procent firm jest przekonanych, że użycie AI będzie decydujące dla konkurencyjności w przyszłości. Dla 70 procent sztuczna inteligencja jest nawet najważniejszą technologią przyszłej rentowności niemieckiego przemysłu.
Te imponujące liczby wyjaśniają, że decyzja o lub przeciw AI nie stanowi już opcjonalnego kursu strategicznego, ale coraz bardziej zyskuje na istotnym znaczeniu. W tym kontekście eksperci z platformy kierowanej przez Acatech podkreślają potrzebę wyraźnej wizji AI i współpracy międzysektorowej, aby nadążyć za międzynarodową konkurencją. Niemiecka gospodarka jest w głębokiej zmianie: tradycyjne modele biznesowe zorientowane na produkt są zastępowane w prawie wszystkich branżach produktów i usług opartych na danych, które są coraz bardziej oparte na sztucznej inteligencji.
Szczególnie godne uwagi jest fakt, że niemieckie firmy mają ogromny skarb danych maszynowych i operacyjnych, który może zapewnić potencjalną przewagę konkurencyjną- pod warunkiem, że te dane są ekonomicznie użyteczne za pomocą sztucznej inteligencji i opracowuj z nich innowacyjne modele biznesowe. Niewłaściwe określenie tego potencjału lub hazard poprzez nieprawidłowe decyzje inwestycyjne mogą mieć śmiertelne skutki w perspektywie długoterminowej.
Szybkość zmian technologicznych jako czynnika ryzyka
Decydującym czynnikiem inwestycji AI jest nieustępliwy szybkość postępu technologicznego. Sam Altman, dyrektor generalny Openaai, niedawno ostrzegł w wywiadzie: „Jeśli myślisz jako start-up, postęp pozostanie taki sam, na pewno będziemy się przepełnić!”. To drastyczne stwierdzenie podkreśla, że modele biznesowe oparte na obecnym pokoleniu AI mogą być już przestarzałe w najbliższej przyszłości.
Dynamikę rynku sztucznej inteligencji można zilustrować przy użyciu tak zwanego „Efektu Deepseek”. W styczniu 2025 r. Chiński start-up Deepseek spowodował znaczną cenę upadków uznanych firm technologicznych, przedstawiając szczególnie opłacalny model AI. Amerykańska grupa chipowa Nvidia, której procesory graficzne zostały jak dotąd uznane za niezbędne do szkolenia modeli AI, straciła prawie 20 procent wartości rynkowej w ciągu jednego dnia utraty wartości wynoszącej ponad 500 miliardów dolarów. Ten przykład imponująco ilustruje, w jaki sposób szybko bezpieczne inwestycje w technologie AI można zdewaluować poprzez destrukcyjne innowacje.
Niebezpieczeństwo dotyczy nie tylko dostawców technologii, ale także dla firm, które jako użytkownicy polegają na niektórych rozwiązaniach AI. Każdy, kto inwestuje w drogie sprzęt i zastrzeżone modele AI, może dowiedzieć się jutro, że dostępne są bardziej opłacalne i bardziej wydajne alternatywy. Takie złe inwestycje nie tylko wiążą zasoby finansowe, ale mogą również ograniczyć elastyczność i zdolność adaptacji firmy.
Nadaje się do:
Potrzeba kompleksowej analizy kosztów i korzyści
W związku z tymi wyzwaniami niezbędna jest dokładna analiza kosztów i korzyści przed wdrożeniem AI. Firmy muszą wziąć pod uwagę zarówno koszty przepływu, jak i bieżące wydatki związane z wdrażaniem AI. Obejmuje to ustanowienie infrastruktury, pozyskiwania danych, integracji systemu i konserwacji.
Jednocześnie należy go ocenić, która wartość dodana AI może tworzyć w procesach korporacyjnych - czy to poprzez wzrost wydajności, oszczędności kosztów lub poprawy wydajności. Zwrot z inwestycji (ROI) odgrywa kluczową rolę w tej ocenie i pomaga priorytetowo traktować środki AI.
Złożoność analizy kosztów i korzyści jest również zwiększona przez różnorodność metod AI, zastosowania i obszarów zastosowania. Betonowa analiza kosztów i korzyści jest szczególnie trudna w projektach badawczych, ponieważ często można podjąć tylko założenia dotyczące kosztów i korzyści pieniężnych. Niemniej jednak dodatnia równowaga kosztów i korzyści ma kluczowe znaczenie dla akceptacji nowych technologii, a tym samym dla szybkości transformacji cyfrowej jako całości.
Kryteria zrównoważonych modeli AI i modeli biznesowych
Aby nie polegać na „martwym koniu”, firmy muszą wziąć pod uwagę kilka kluczowych czynników przy wyborze modeli AI i modeli biznesowych. Model biznesowy AI składa się ze strategii i zastosowań, aby AI były użyteczne komercyjnie i zintegrować się z portfolio produktów. Przyszła żywotność takich modeli zależy od różnych czynników.
Po pierwsze, bezproblemowa integracja z istniejącymi systemami ma kluczowe znaczenie. Systemy AI należy łatwo włożyć do istniejących systemów infrastruktury i produkcji. Nawet w fazie planowania należy sprawdzić, czy pożądany system jest kompatybilny z bieżącym sprzętem i oprogramowaniem, a także z istniejącymi bazami danych. Czynniki takie jak formaty danych, protokoły komunikacyjne i kompatybilność API odgrywają tutaj ważną rolę.
Kolejnym kluczowym czynnikiem sukcesu jest jakość danych i dostępność. Jakość danych ostatecznie decyduje o jakości wszystkich danych ubogich w AI nieuchronnie prowadzą do nieodpowiednich modeli i fałszywych wniosków. Ten aspekt jest często niedoceniany, ale ma kluczowe znaczenie dla przyszłej żywotności rozwiązania AI.
Należy również zagwarantować skalowalność rozwiązania AI. Wiele inicjatyw AI nie zawodzi z powodu początkowej wdrożenia, ale ze względu na udane skalowanie poza projektami pilotażowymi. Badanie pokazuje, że trzech z czterech decydentów na poziomach C są przekonane, że istnienie firmy jest zagrożone, jeśli nie mogą z powodzeniem skalować sztucznej inteligencji w ciągu najbliższych pięciu lat.
Wreszcie należy również wziąć pod uwagę aspekty etyczne i prawne. Najbardziej zaawansowane generatywne modele AI pochodzą obecnie z USA i Chin i często nie spełniają wymogów etycznych i prawnych omówionych w Europie. Może to prowadzić do poważnych problemów w perspektywie długoterminowej, zwłaszcza jeśli istnieją pytania dotyczące odpowiedzialności za decyzje AI.
Nadaje się do:
Strategie minimalizacji ryzyka inwestycyjnego w projektach AI
Aby zminimalizować ryzyko inwestycji AI, eksperci zalecają różne strategie. Jedną z możliwości nie jest poleganie na pojedynczym produkcie AI, ale nawiązanie współpracy. „Rzadko firma ma wszystkie niezbędne kompetencje, infrastrukturę, technologie i dostęp klientów do rozwiązania opartych na sztucznej inteligencji. Silne technologicznie firmy często nie mają wiedzy w zakresie cyfrowej definicji modelu biznesowego, rozwoju oprogramowania, a zwłaszcza w marketingu. Firmy powinny zatem stworzyć odpowiednie sojusze w swoim ekosystemie cyfrowym, na przykład w celu utrzymania wymaganych umiejętności, ale także w celu udostępniania danych i infrastruktury ”.
Inną strategią jest wykorzystanie dostawców „AI jako usługi”, którzy sprzedają usługi związane z AI i mogą być wykorzystywane jako partner. Umożliwia to firmom elastyczność i skorzystanie z postępu w obszarze AI bez konieczności wiązania się z pewną technologią w perspektywie długoterminowej.
Ponadto ważnym elementem udanego modelu biznesowego opartego na sztucznej inteligencji jest jego ciągła opieka i dalszy rozwój. Jakość aplikacji AI może zmniejszyć się z czasem, na przykład dlatego, że zmienia się zachowanie klientów. Często brakuje takich strategii konserwacji ich rozwiązań AI, co może prowadzić do problemów w perspektywie długoterminowej.
Konsekwencje fałszywych decyzji AI
Konsekwencje fałszywych decyzji w obszarze AI mogą być dalekie i daleko poza stratami finansowymi z powodu błędnych inwestycji. Umocowana szansa na wykorzystanie potencjału AI może prowadzić do znacznej wady konkurencyjnej. Firmy, które wahają się zbyt długo lub polegają na niewłaściwej technologii AI, ryzykują, że tracą związek z bardziej innowacyjnymi konkurentami.
Historia branży technologicznej charakteryzuje się firmami, które nie spełniły związku z rozwojem technologicznym. Obecnym przykładem jest Intel, który w ostatnich latach stracił udział w konkurentach, takich jak AMD i NVIDIA, szczególnie w segmencie AI i gier. Chociaż Intel był kiedyś liderem w branży półprzewodników, firma częściowo opuściła boom AI i musi teraz podjąć znaczne wysiłki, aby nadrobić zaległości.
Oprócz ryzyka gospodarczego istnieją również wyzwania prawne i etyczne. Kwestia odpowiedzialności pojawia się w przypadku decyzji AI, które prowadzą do szkód. Ponieważ systemy AI działają na podstawie dużych ilości danych i są szkolone przez uczenie maszynowe, często trudno jest wyraźnie przypisać odpowiedzialność za nieprawidłowe decyzje. Może to prowadzić do niepewności prawnej, co z kolei może podważyć zaufanie do rozwiązań AI.
AI jako strategiczna inwestycja na przyszłość
Decyzja o lub przeciw niektórych modelach AI i modelach biznesowych jest strategiczną inwestycją w przyszłą rentowność firmy. Wiele decyzji w tym obszarze może nie tylko prowadzić do strat finansowych, ale także powodować długoterminowe wady konkurencyjne. Obliczenia kosztów i korzyści dla inwestycji AI muszą zatem wykraczać daleko poza krótkoterminowe aspekty finansowe i uwzględniać strategiczne wymiary.
Wyzwanie polega na podejmowaniu właściwych decyzji w szybko rozwijającym się środowisku technologicznym. Firmy muszą rozróżnić trendy krótkoterminowe od długoterminowych osiągnięć, aby nie polegać na „martwym koniu”. Przejrzysta wizja AI, współpraca międzysektorowa oraz ciągła ocena i adaptacja wybranych rozwiązań AI są kluczowe, aby odnieść sukces w tym dynamicznym środowisku.
Ostatecznie nie chodzi o to, czy firma powinna zainwestować w sztuczną inteligencję - na to pytanie jest już odpowiedzią w związku z przytłaczającym znaczeniem AI dla przyszłej rentowności. Kluczowe pytanie brzmi raczej, w jaki sposób te inwestycje powinny być zaprojektowane w celu zapewnienia długoterminowego sukcesu gospodarczego i nie cierpieć wraku statku w drodze do cyfrowej przyszłości. Staranne rozważenie kosztów i korzyści, biorąc pod uwagę przyszłe trendy i elastyczność dostosowywania się do zmienionych krajobrazów technologicznych, są najważniejszymi czynnikami sukcesu.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
