Publicerad den: 9 mars 2025 / Uppdaterad den: 9 mars 2025 – Författare: Konrad Wolfenstein
Kostnadsreduktion och effektivitetsoptimering är dominerande ekonomiska principer – AI-risk och valet av rätt AI-modell – Bild: Xpert.Digital
Undvika risker: Hur rätt AI-strategi säkrar en konkurrensfördel
Den ekonomiska dimensionen av AI-investeringar: Säkra framtida lönsamhet genom strategiskt modellval
I en tid där kostnadsreduktion och effektivitetsoptimering är dominerande ekonomiska principer, är investeringar i artificiell intelligens (AI) föremål för samma ekonomiska lagar. Beslutet för eller emot specifika AI-modeller och affärsmodeller är mycket mer än en teknologisk fråga – det kan avgöra ett företags långsiktiga framgång eller misslyckande. Felaktiga investeringar inom detta område är särskilt allvarliga, eftersom de inte bara binder ekonomiska resurser utan också kan skapa strategiska nackdelar i konkurrensen. Den snabba utvecklingen av AI-teknik kräver en noggrann kostnads-nyttoanalys för att fatta framtidssäkra beslut och undvika ekonomisk katastrof.
Lämplig för detta:
AI som en avgörande framtidsfaktor för företag
AI:s relevans för framtidens näringsliv kan knappast nog betonas. En undersökning visar att 72 procent av alla respondenter är övertygade om att bristande investeringar i AI äventyrar den framtida lönsamheten. Detta är särskilt tydligt inom tysk industri, där 78 procent av företagen är övertygade om att användningen av AI kommer att vara avgörande för framtida konkurrenskraft. För 70 procent är AI till och med den viktigaste tekniken för den tyska industrins framtida lönsamhet.
Dessa imponerande siffror illustrerar att beslutet för eller emot AI inte längre är en fråga om valfritt strategiskt val, utan alltmer får existentiell betydelse. Experter från Learning Systems-plattformen, under ledning av acatech, betonar i detta sammanhang behovet av en tydlig AI-vision och branschövergripande samarbeten för att hålla jämna steg med den internationella konkurrensen. Den tyska ekonomin genomgår djupgående förändringar: traditionella produktorienterade affärsmodeller ersätts i nästan alla sektorer av datadrivna produkter och tjänster som i allt högre grad är baserade på AI.
Särskilt anmärkningsvärt är det faktum att tyska företag besitter en enorm mängd maskin- och driftsdata som skulle kunna ge dem en potentiell konkurrensfördel – förutsatt att de utnyttjar denna data kommersiellt med hjälp av AI och utvecklar innovativa affärsmodeller utifrån den. Att inte inse denna potential eller att slösa bort den genom dåliga investeringsbeslut kan få katastrofala långsiktiga konsekvenser.
Hastigheten i teknologisk förändring som en riskfaktor
En avgörande faktor för AI-investeringar är den obevekliga takten i tekniska framsteg. Sam Altman, VD för OpenAI, varnade nyligen i en intervju: ”Om ni, som startup, tror att framstegen kommer att förbli ungefär desamma, då kommer vi definitivt att gå om er!” Detta barska uttalande understryker att affärsmodeller baserade på den nuvarande generationen av AI kan vara föråldrade inom en snar framtid.
Dynamiken på AI-marknaden kan illustreras med den så kallade ”DeepSeek-effekten”. I januari 2025 orsakade den kinesiska startupen DeepSeek betydande börskrascher bland etablerade teknikföretag genom att presentera en särskilt kostnadseffektiv AI-modell. Den amerikanska chiptillverkaren Nvidia, vars grafikprocessorer tidigare ansetts oumbärliga för att träna AI-modeller, förlorade nästan 20 procent av sitt börsvärde på en enda handelsdag – en förlust på mer än 500 miljarder dollar. Detta exempel visar tydligt hur snabbt till synes säkra investeringar i AI-teknik kan devalveras av disruptiva innovationer.
Faran finns inte bara för teknikleverantörer, utan även för företag som förlitar sig på specifika AI-lösningar som användare. De som investerar i dyr hårdvara och proprietära AI-modeller idag kan imorgon upptäcka att det finns mer kostnadseffektiva och kraftfulla alternativ tillgängliga. Sådana felinvesteringar binder inte bara ekonomiska resurser, utan kan också begränsa ett företags flexibilitet och anpassningsförmåga.
Lämplig för detta:
Behovet av en omfattande kostnads-nyttoanalys
Med tanke på dessa utmaningar är en grundlig kostnads-nyttoanalys avgörande innan AI implementeras. Företag måste beakta både de initiala kostnaderna och de löpande utgifterna i samband med AI-implementeringen. Dessa inkluderar, men är inte begränsade till, att installera infrastruktur, datainsamling, systemintegration och underhåll.
Samtidigt är det nödvändigt att utvärdera det mervärde som AI kan skapa i affärsprocesser – vare sig det är genom ökad produktivitet, kostnadsbesparingar eller förbättrad effektivitet. Avkastning på investering (ROI) spelar en avgörande roll i denna utvärdering och hjälper till att prioritera AI-initiativ.
Komplexiteten i kostnads-nyttoanalyser ökar ytterligare av mångfalden av AI-metoder, användningsfall och tillämpningsområden. En konkret kostnads-nyttoanalys är särskilt svår i forskningsprojekt, eftersom man ofta bara kan göra antaganden om monetära kostnader och fördelar. Trots detta är en positiv kostnads-nyttobalans avgörande för acceptansen av ny teknik och därmed för den övergripande hastigheten på den digitala transformationen.
Kriterier för framtidssäkra AI-modeller och affärsmodeller
För att undvika att satsa på en "död häst" måste företag beakta flera viktiga faktorer när de väljer AI-modeller och affärsmodeller. En AI-affärsmodell består av strategier och applikationer som är utformade för att göra AI kommersiellt gångbar och integrera den i produktportföljen. Den framtida lönsamheten för sådana modeller beror på olika faktorer.
Sömlös integration i befintliga system är av största vikt. AI-system bör integreras sömlöst i befintlig infrastruktur och produktionssystem. Redan i planeringsfasen är det viktigt att verifiera kompatibiliteten hos det önskade systemet med befintlig hårdvara, mjukvara och befintliga databaser. Faktorer som dataformat, kommunikationsprotokoll och API-kompatibilitet spelar en avgörande roll i denna process.
En annan kritisk framgångsfaktor är datakvalitet och tillgänglighet. Datakvaliteten avgör i slutändan kvaliteten på hela AI-projektet – dålig data leder oundvikligen till otillräckliga modeller och felaktiga slutsatser. Denna aspekt underskattas ofta, men är avgörande för en AI-lösnings framtida lönsamhet.
Skalbarheten hos en AI-lösning måste också garanteras. Många AI-initiativ misslyckas inte på grund av initial implementering, utan på grund av brist på framgångsrik skalning utöver pilotprojekt. En undersökning visar att tre av fyra beslutsfattare på C-nivå är övertygade om att företagets existens står på spel om de inte framgångsrikt kan skala upp artificiell intelligens inom de kommande fem åren.
Sist men inte minst måste även etiska och juridiska aspekter beaktas. De mest avancerade generativa AI-modellerna kommer för närvarande från USA och Kina och uppfyller ofta inte de etiska och juridiska krav som diskuteras i Europa. Detta kan leda till betydande problem på lång sikt, särskilt när frågor om ansvar för AI-beslut uppstår.
Lämplig för detta:
Strategier för att minimera investeringsrisker i AI-projekt
För att minimera riskerna med AI-investeringar rekommenderar experter olika strategier. Ett alternativ är att undvika att förlita sig på en enda AI-produkt och istället engagera sig i samarbeten. ”Det är sällan ett enda företag har all nödvändig expertis, infrastruktur, teknologier och kundåtkomst för en AI-baserad lösning. Ofta saknar tekniskt starka företag kunskap inom områden som definition av digitala affärsmodeller, mjukvaruutveckling och framför allt marknadsföring. Därför bör företag skapa lämpliga allianser inom sitt digitala ekosystem för att till exempel förvärva nödvändig expertis och dela data och infrastruktur.”
En annan strategi är att använda leverantörer av ”AI som en tjänst”, som säljer AI-relaterade tjänster och kan användas som partners. Detta gör det möjligt för företag att förbli flexibla och dra nytta av framsteg inom AI utan att behöva binda sig till en specifik teknik på lång sikt.
Dessutom är en avgörande del av en framgångsrik AI-baserad affärsmodell dess kontinuerliga underhåll och utveckling. Kvaliteten på AI-applikationer kan minska över tid, till exempel på grund av förändringar i kundbeteende. Företag saknar ofta sådana underhållsstrategier för sina AI-lösningar, vilket kan leda till problem i längden.
Konsekvenserna av felaktiga AI-beslut
Konsekvenserna av dåliga beslut inom AI-området kan vara långtgående och sträcka sig långt bortom ekonomiska förluster från felinvesteringar. En missad möjlighet att utnyttja AI:s potential kan leda till en betydande konkurrensnackdel. Företag som tvekar för länge eller investerar i fel AI-teknik riskerar att hamna på efterkälken bland mer innovativa konkurrenter.
Teknikindustrins historia präglas av företag som har missat båten när det gäller tekniska framsteg. Ett aktuellt exempel är Intel, som har förlorat marknadsandelar till konkurrenter som AMD och NVIDIA de senaste åren, särskilt inom AI- och spelsegmenten. Även om Intel en gång var ledande inom halvledarindustrin missade företaget delvis AI-boomen och står nu inför betydande utmaningar att komma ikapp.
Förutom ekonomiska risker finns det även juridiska och etiska utmaningar. När AI-beslut leder till skada uppstår frågan om ansvar. Eftersom AI-system fungerar baserat på stora datamängder och tränas genom maskininlärning är det ofta svårt att tydligt fördela ansvaret för felaktiga beslut. Detta kan leda till rättslig osäkerhet, vilket i sin tur kan undergräva förtroendet för AI-lösningar.
AI som en strategisk investering för framtiden
Beslutet för eller emot specifika AI-modeller och affärsmodeller är en strategisk investering i ett företags framtida lönsamhet. Dåliga beslut inom detta område kan inte bara leda till ekonomiska förluster utan också orsaka långsiktiga konkurrensnackdelar. Därför måste kostnads-nyttoanalysen av AI-investeringar sträcka sig långt bortom kortsiktiga finansiella aspekter och beakta strategiska dimensioner.
Utmaningen ligger i att fatta rätt beslut i ett snabbt föränderligt teknologiskt landskap. Företag måste skilja mellan kortsiktiga trender och långsiktiga utvecklingar för att undvika att satsa på en "död häst". En tydlig AI-vision, branschövergripande samarbeten och kontinuerlig utvärdering och anpassning av valda AI-lösningar är avgörande för framgång i denna dynamiska miljö.
I slutändan är frågan inte om ett företag bör investera i AI – med tanke på AI:s överväldigande betydelse för framtida lönsamhet har den frågan redan besvarats. Den avgörande frågan är hur dessa investeringar bör struktureras för att säkerställa långsiktig ekonomisk framgång och undvika misslyckanden på vägen mot en digital framtid. Noggranna kostnads-nyttoanalys, beaktande av framtida trender och flexibilitet att anpassa sig till förändrade teknologiska landskap är de viktigaste framgångsfaktorerna.
Lämplig för detta:
Din globala marknadsförings- och affärsutvecklingspartner
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.
