Опубликовано: 9 марта 2025 г. / Обновление от: 9 марта 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Снижение затрат и оптимизация эффективности доминирующих бизнес-принципов-риск и выбор правильного изображения модели ИИ: xpert.digital
Избегайте рисков: как правильная стратегия ИИ обеспечивает конкурентное преимущество
Экономическое измерение инвестиций в области искусственного интеллекта: обеспечение будущей жизнеспособности посредством стратегического выбора модели
В то время, когда снижение затрат и оптимизация эффективности доминируют в бизнес -принципах, инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) также подлежат тем же экономическим законам. Решение для или против определенных моделей ИИ и бизнес -моделей -это гораздо больше, чем технологический вопрос -оно может определить долгосрочный успех или провал компании. Неправы в этой области особенно весят, потому что они не только связывают финансовые ресурсы, но также могут вызвать стратегические недостатки в конкуренции. Быстрое развитие технологии искусственного интеллекта требует тщательного анализа затрат и выгод для принятия будущих решений и избежать переломов экономической доставки.
Подходит для:
ИИ как решающий будущий фактор для компаний
Актуальность ИИ на будущее вряд ли можно переоценить. Опрос показывает, что 72 процента всех респондентов убеждены в том, что отсутствие инвестиций в ИИ поставляют под угрозу будущую жизнеспособность. Это становится особенно ясным в немецкой промышленности, где 78 процентов компаний убеждены, что использование ИИ будет решающим для конкурентоспособности в будущем. В течение 70 процентов ИИ является даже самой важной технологией для будущей жизнеспособности немецкой промышленности.
Эти впечатляющие цифры дают понять, что решение для ИИ или против ИИ больше не представляет собой необязательный стратегический курс, но все больше приобретает экзистенциальную важность. В этом контексте эксперты с платформы, возглавляемая Acatech, подчеркивают необходимость четкого вида AI и перекрестного сотрудничества, чтобы не отставать от международной конкуренции. Немецкая экономика находится в глубоких изменениях: бизнес -модели, ориентированные на традиционные продукты, заменяются практически во всех отраслях продуктов и услуг, основанных на данных, которые все чаще основаны на ИИ.
В частности, заслуживает внимания тот факт, что немецкие компании имеют огромное сокровище машин и операционных данных, которые могут предоставить вам потенциальное конкурентное преимущество, при условии, что вы делаете эти данные экономически полезными с использованием ИИ и разрабатывают из него инновационные бизнес-модели. Чтобы неправильно представить этот потенциал или азартные игры через неправильные инвестиционные решения могут иметь фатальные последствия в долгосрочной перспективе.
Скорость технологических изменений как фактор риска
Решающим фактором в инвестициях в области искусственного интеллекта является неустанная скорость технологического прогресса. Сэм Альтман, генеральный директор Openaai, недавно предупреждал в интервью: «Если вы думаете как стартап, прогресс останется прежним, то мы обязательно переполним!». Это радикальное заявление подчеркивает, что бизнес -модели на основе текущего генерации ИИ уже устарели в ближайшем будущем.
Динамика рынка ИИ может быть проиллюстрирована с использованием так называемого «эффекта DeepSeek». В январе 2025 года китайский стартап DeepSeek вызвал значительное падение цен на устоявшиеся технологические компании, представив особенно экономичную модель ИИ. US Chip Group Nvidia, чьи графические процессоры до сих пор считались незаменимыми для обучения моделей искусственного интеллекта, потеряли почти 20 процентов своей стоимости фондового рынка в один день торговли-потерю стоимости более 500 миллиардов долларов. Этот пример впечатляюще иллюстрирует, как быстро предположительно безопасные инвестиции в технологии искусственного интеллекта могут быть обесцениваются через разрушительные инновации.
Опасность предназначена не только для поставщиков технологий, но и для компаний, которые, как пользователи, полагаются на определенные решения искусственного интеллекта. Любой, кто инвестирует в дорогостоящие аппаратные и проприетарные модели ИИ сегодня, может узнать завтра, может узнать, что доступны более экономически эффективные и более эффективные альтернативы. Такие плохие инвестиции не только связывают финансовые ресурсы, но и могут ограничить гибкость и адаптивность компании.
Подходит для:
Необходимость всестороннего анализа затрат и выгод.
Ввиду этих проблем необходим тщательный анализ затрат и выгод до реализации ИИ. Компании должны учитывать как затраты на поток, так и текущие расходы, связанные с реализацией ИИ. Это включает в себя создание инфраструктуры, получение данных, интеграцию системы и обслуживание.
В то же время необходимо оценить, что добавленная стоимость AI может создавать в корпоративных процессах - будь то за счет повышения производительности, экономии затрат или повышения эффективности. Возврат инвестиций (ROI) играет решающую роль в этой оценке и помогает определить приоритеты мер ИИ.
Сложность анализа затрат и выгод также увеличивается по разнообразию методов, применения и областей применения. Конкретный анализ затрат и выгод особенно труден в исследовательских проектах, так как часто могут быть приняты только предположения о денежных затратах и льготах. Тем не менее, положительный баланс затрат и выгод имеет решающее значение для принятия новых технологий и, следовательно, для скорости цифрового преобразования в целом.
Критерии для устойчивых моделей ИИ и бизнес -моделей
Чтобы не полагаться на «мертвую лошадь», компании должны учитывать несколько ключевых факторов при выборе моделей ИИ и бизнес -моделей. Бизнес -модель искусственного интеллекта состоит из стратегий и приложений для того, чтобы сделать ИИ коммерчески полезным и интегрировать в портфель продуктов. Будущая жизнеспособность таких моделей зависит от различных факторов.
Прежде всего, бесшовная интеграция в существующие системы имеет решающее значение. Системы ИИ должны быть легко вставлены в существующие инфраструктурные и производственные системы. Даже на этапе планирования необходимо проверить, совместима ли желаемая система с текущим аппаратным и программным обеспечением, а также существующими базами данных. Такие факторы, как форматы данных, протоколы связи и совместимость API, играют здесь важную роль.
Другим важным фактором успеха является качество данных и доступность. Качество данных в конечном итоге решает качество всех данных, бедных проектом искусственного интеллекта, неизбежно приводит к неадекватным моделям и ложным выводам. Этот аспект часто недооценен, но имеет решающее значение для будущей жизнеспособности решения ИИ.
Масштабируемость решения ИИ также должна быть гарантирована. Многие инициативы ИИ не проходят не из -за первоначальной реализации, а из -за успешного масштабирования за пределами пилотных проектов. Опрос показывает, что трое из четырех лиц, принимающих решения на уровне C, убеждены, что существование компании поставлено на карту, если они не могут успешно масштабировать искусственный интеллект в ближайшие пять лет.
И последнее, но не менее важное, этические и юридические аспекты также должны быть приняты во внимание. Самые передовые генеративные модели ИИ в настоящее время поставляются из США и Китая и часто не соответствуют этическим и юридическим требованиям, обсуждаемым в Европе. Это может привести к значительным проблемам в долгосрочной перспективе, особенно если есть вопросы ответственности за решения искусственного интеллекта.
Подходит для:
Стратегии минимизации инвестиционных рисков в проектах искусственного интеллекта
Чтобы минимизировать риски инвестиций в области искусственного интеллекта, эксперты рекомендуют различные стратегии. Одна возможность не в том, чтобы полагаться на единый продукт искусственного интеллекта, а в сотрудничестве. «Редко у компании есть все необходимые компетенции, инфраструктуру, технологии и доступ клиентов для решения на основе искусственного интеллекта. Технологически сильные компании часто не имеют знаний в области определения цифровой бизнес -модели, разработки программного обеспечения и особенно в маркетинге. Поэтому компании должны создавать подходящие альянсы в своей цифровой экосистеме, например, для поддержания необходимых навыков, а также для обмена данными и инфраструктурой ».
Другая стратегия - это использование поставщиков «ИИ как услуги», которые продают услуги, связанные с ИИ, и могут использоваться в качестве партнера. Это позволяет компаниям оставаться гибкими и извлекать выгоду из прогресса в области искусственного интеллекта без необходимости связываться с определенной технологией в долгосрочной перспективе.
Кроме того, важным элементом успешной бизнес-модели на основе ИИ является ее постоянная помощь и дальнейшее развитие. Качество приложений для искусственного интеллекта может уменьшаться с течением времени, например, потому что изменения поведения клиентов. Такие стратегии обслуживания для их решений искусственного интеллекта часто не хватает, что может привести к проблемам в долгосрочной перспективе.
Последствия ложных решений ИИ
Последствия ложных решений в области искусственного интеллекта могут быть далеко идущими и далеко за пределами финансовых потерь из -за ошибок. Упущенная возможность использовать потенциал ИИ может привести к значительному конкурентному недостаткам. Компании, которые колеблются слишком долго или полагаются на неправильную технологию ИИ, рискуют потерять связь с более инновационными конкурентами.
История технологической отрасли характеризуется компаниями, которые пропустили связь с технологическими разработками. Текущим примером является Intel, которая потеряла доли рынка в таких конкурентах, как AMD и NVIDIA в последние годы, особенно в сегменте ИИ и игроков. Хотя Intel когда -то была лидером в полупроводниковой индустрии, компания частично пропустила бум ИИ и теперь должна приложить значительные усилия, чтобы наверстать упущенное.
В дополнение к экономическим рискам, существуют также юридические и этические проблемы. Вопрос об ответственности возникает в случае решений ИИ, которые приводят к повреждению. Поскольку системы ИИ работают на основе больших объемов данных и обучаются машинным обучением, часто трудно четко назначить ответственность за неправильные решения. Это может привести к юридической неопределенности, которая, в свою очередь, может подорвать доверие к решениям искусственного интеллекта.
ИИ как стратегические инвестиции на будущее
Решение для или против определенных моделей ИИ и бизнес -моделей является стратегическим инвестицией в будущую жизнеспособность компании. Много решений в этой области может не только привести к финансовым потерям, но и привести к долгосрочным конкурентным недостаткам. Поэтому расчет затрат и выгод для инвестиций в области искусственного интеллекта должен выходить далеко за рамки краткосрочных финансовых аспектов и учитывать стратегические аспекты.
Задача состоит в том, чтобы принимать правильные решения в быстро развивающейся технологической среде. Компании должны различать краткосрочные тенденции и долгосрочные события, чтобы не полагаться на «мертвую лошадь». Четкое зрение ИИ, перекрестное сотрудничество и непрерывная оценка и адаптация выбранных решений ИИ имеют решающее значение для успеха в этой динамической среде.
В конечном счете, не вопрос того, должна ли компания инвестировать в ИИ - на этот вопрос уже отвечается с учетом подавляющего значения ИИ для будущей жизнеспособности. Скорее, решающий вопрос заключается в том, как эти инвестиции должны быть разработаны для обеспечения долгосрочного экономического успеха и не страдать от кораблекрушения на пути к цифровому будущему. Тщательное рассмотрение затрат и выгод, учитывая будущие тенденции и гибкость для адаптации к измененным технологическим ландшафтам, являются наиболее важными факторами успеха.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
