Опубліковано: 9 березня 2025 р. / Оновлення з: 9 березня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Зниження витрат та оптимізація ефективності домінуючих принципів бізнесу-ризик та вибір правильного AI-моделі: xpert.digital
Уникайте ризиків: як правильна стратегія AI забезпечує конкурентну перевагу
Економічний вимір інвестицій в ШІ: Безпечна майбутня життєздатність за допомогою стратегічної моделі
У той час, коли зниження витрат та оптимізація ефективності домінують у принципах бізнесу, інвестиції в штучний інтелект (AI) також підлягають однаковим економічним законам. Рішення за або проти певних моделей AI та бізнес -моделей -це набагато більше, ніж технологічне питання -це може вирішити про довгостроковий успіх або невдачу компанії. Мізори в цій галузі важать особливо сильно, оскільки вони не тільки пов'язують фінансові ресурси, але й можуть спричинити стратегічні недоліки в конкуренції. Швидкий розвиток технології AI вимагає ретельного аналізу витрат і вигод, щоб прийняти надійні рішення та уникнути економічного перелому доставки.
Підходить для цього:
AI як вирішальний майбутній фактор для компаній
Відповідність ШІ для майбутнього навряд чи може бути завищена. Опитування показує, що 72 відсотки всіх респондентів переконані, що відсутність інвестицій у AI загрожує майбутній життєздатності. Це стає особливо зрозумілим у німецькій промисловості, де 78 відсотків компаній переконані, що використання ШІ буде вирішальним для конкурентоспроможності в майбутньому. Для 70 відсотків AI є навіть найважливішою технологією майбутньої життєздатності німецької промисловості.
Ці вражаючі цифри дають зрозуміти, що рішення про або проти ШІ більше не є додатковим стратегічним курсом, але все більше набирає екзистенційного значення. У цьому контексті експерти з платформи під керівництвом Acatech підкреслюють необхідність чіткого бачення AI та міжгалузевого співпраці, щоб не відставати від міжнародної конкуренції. Німецька економіка перебуває в глибоких змінах: традиційні бізнес -моделі, орієнтовані на продукцію, замінюються майже у всіх галузях продуктів та послуг, спричинених даними, які все частіше базуються на ШІ.
Особливо примітним є той факт, що німецькі компанії мають величезний скарб машин та експлуатаційних даних, які можуть надати вам потенційну конкурентну перевагу- за умови, що ви робите ці дані економічно корисними для використання AI та розробити з нього інноваційні бізнес-моделі. Помирати цей потенціал або грати через неправильні інвестиційні рішення може мати фатальні ефекти в довгостроковій перспективі.
Швидкість технологічних змін як фактор ризику
Вирішальним фактором в інвестиціях AI є невблаганна швидкість технологічного прогресу. Сем Альтман, генеральний директор OpenAai, нещодавно попередив в інтерв'ю: "Якщо ви подумаєте як стартап, прогрес залишиться таким же, то ми обов'язково переповнимо!". Це різке твердження підкреслює, що бізнес -моделі на основі поточного покоління AI вже може бути застарілим найближчим часом.
Динаміку ринку AI можна проілюструвати за допомогою так званого "ефекту DeepSeek". У січні 2025 року китайський стартап DeepSeek спричинив значні падіння цін для створених технологічних компаній, представляючи особливо економічну модель AI. Група мікросхем США NVIDIA, графічні процесори якої до цього часу вважалися незамінними для навчання моделей AI, втратили майже 20 відсотків своєї вартості фондового ринку за один день торгівлі-втрати вартості понад 500 мільярдів доларів. Цей приклад вражає, як швидко нібито безпечні інвестиції в технології AI можуть бути знецінені завдяки руйнівним інноваціям.
Небезпека полягає не лише для постачальників технологій, а й для компаній, які як користувачі покладаються на певні рішення AI. Кожен, хто інвестує в дорогі апаратні та власні моделі AI сьогодні, може завтра дізнатися, що доступні більш економічні та ефективніші альтернативи. Такі погані інвестиції не тільки пов'язують фінансові ресурси, але й можуть обмежувати гнучкість та пристосованість компанії.
Підходить для цього:
Потреба у комплексному аналізі витрат і вигод
З огляду на ці виклики, важливим є ретельний аналіз витрат і вигод перед впровадженням ШІ. Компанії повинні враховувати як витрати на потоки, так і постійні витрати, пов'язані з впровадженням ШІ. Сюди входить створення інфраструктури, збору даних, інтеграції та обслуговування системи.
У той же час слід оцінити, яка додаткова вартість AI може створити в корпоративних процесах - будь то через підвищення продуктивності, економію витрат або підвищення ефективності. Рентабельність інвестицій (ROI) відіграє вирішальну роль у цій оцінці та допомагає визначити пріоритетні заходи AI.
Складність аналізу витрат і вигод також збільшується за допомогою різноманітності методів, застосувань та областей застосування. Аналіз конкретних витрат і вигод особливо складно в дослідницьких проектах, оскільки часто можна приймати лише припущення щодо грошових витрат та вигод. Тим не менш, позитивний баланс витрат і вигод має вирішальне значення для прийняття нових технологій і, таким чином, для швидкості цифрової трансформації в цілому.
Критерії стійких моделей AI та бізнес -моделей
Для того, щоб не покладатися на «мертвого коня», компаніям доводиться враховувати кілька ключових факторів при виборі моделей AI та бізнес -моделей. Бізнес -модель AI складається з стратегій та додатків, щоб зробити AI комерційно корисним та інтегруватися в продукт. Майбутня життєздатність таких моделей залежить від різних факторів.
Перш за все, безшовна інтеграція в існуючі системи має вирішальне значення. Системи AI повинні легко вставлятися в існуючі інфраструктурні та виробничі системи. Навіть на фазі планування потрібно перевірити, чи бажана система сумісна з поточним обладнанням та програмним забезпеченням, а також існуючими базами даних. Такі фактори, як формати даних, протоколи комунікації та сумісність API, тут відіграють важливу роль.
Ще одним критичним фактором успіху є якість даних та доступність. Якість даних в кінцевому підсумку вирішує якість усіх даних про проект AI, неминуче призводить до неадекватних моделей та помилкових висновків. Цей аспект часто недооцінюється, але має вирішальне значення для майбутньої життєздатності рішення ШІ.
Масштабованість рішення AI також повинна бути гарантована. Багато ініціатив AI не провалюються через початкову реалізацію, а через успішне масштабування поза пілотними проектами. Опитування показує, що троє з чотирьох осіб, які приймають рішення щодо С -ного рівня, переконані, що існування компанії поставлено під загрозу, якщо вони не зможуть успішно масштабувати штучний інтелект у найближчі п’ять років.
І останнє, але не менш важливе, також слід враховувати етичні та юридичні аспекти. Найсучасніші генеративні моделі AI зараз надходять із США та Китаю і часто не відповідають етичним та юридичним вимогам, обговореним у Європі. Це може призвести до значних проблем у довгостроковій перспективі, особливо якщо є питання відповідальності за рішення AI.
Підходить для цього:
Стратегії мінімізації інвестиційних ризиків у проектах ШІ
Щоб мінімізувати ризики інвестицій в ШІ, експерти рекомендують різні стратегії. Одна з можливостей - не покладатися на один продукт AI, а вступити у співпрацю. "Рідко компанія має лише всі необхідні компетенції, інфраструктуру, технології та доступ до клієнтів для рішення на основі ШІ. Часто технологічно сильним компаніям не вистачає знань у сфері визначення цифрової бізнес-моделі, розробки програмного забезпечення та перш за все в маркетингу.
Іншою стратегією є використання постачальників "AI як послуги", які продають послуги, пов’язані з AI, і можуть бути використані як партнер. Це дає змогу компаніям залишатися гнучким і отримувати користь від прогресу в районі ШІ без необхідності зв'язувати певну технологію в довгостроковій перспективі.
Крім того, важливим елементом успішної бізнес-моделі на основі AI є її постійна допомога та подальший розвиток. Якість додатків AI може зменшуватися з часом, наприклад, оскільки поведінка клієнтів змінюється. Таких стратегій технічного обслуговування для їхніх рішень ШІ часто бракує, що може призвести до проблем у довгостроковій перспективі.
Наслідки помилкових рішень AI
Наслідки помилкових рішень у районі ШІ можуть бути далекосяжними та далеко за межі фінансових втрат через дезінвестиції. Пропущена можливість використовувати потенціал AI може призвести до значного конкурентного недоліку. Компанії, які занадто довго вагаються або покладаються на неправильну технологію AI, ризикують втратити зв’язок із більш інноваційними конкурентами.
Історія технологічної галузі характеризується компаніями, які пропустили зв’язок із технологічними розробками. Поточним прикладом є Intel, яка втратила частки на ринку в таких конкурентів, як AMD та NVIDIA в останні роки, особливо в сегменті ШІ та Ігри. Хоча Intel колись був лідером у напівпровідниковій галузі, компанія частково пропустила AI Boom і тепер повинна докладати значних зусиль, щоб наздогнати.
Окрім економічних ризиків, є також юридичні та етичні проблеми. Питання про відповідальність виникає у випадку рішень AI, які призводять до пошкодження. Оскільки системи AI працюють на основі великої кількості даних і проходять навчання машинним навчанням, часто важко чітко покласти відповідальність за неправильні рішення. Це може призвести до юридичних невизначеностей, що, в свою чергу, може підірвати довіру до AI Solutions.
AI як стратегічна інвестиція на майбутнє
Рішення про або проти певних моделей AI та бізнес -моделей є стратегічною інвестицією в майбутню життєздатність компанії. Багато рішень у цій галузі можуть призвести не лише до фінансових втрат, але й спричинити тривалі конкурентні недоліки. Таким чином, розрахунок витрат і вигод для інвестицій AI повинен вийти далеко за рамки короткострокових фінансових аспектів та враховувати стратегічні виміри.
Завдання полягає у прийнятті правильних рішень у швидко розвиваючому технологічному середовищі. Компанії повинні розмежовувати тенденції коротких термінів та довгострокові розробки, щоб не покладатися на "мертвого коня". Чітке бачення ШІ, міжгалузеве співробітництво та постійна оцінка та адаптація обраних рішень AI мають вирішальне значення для того, щоб досягти успіху в цьому динамічному середовищі.
Зрештою, це не питання про те, чи повинна компанія інвестувати в ШІ - на це питання вже відповідає з огляду на переважний сенс ШІ для майбутньої життєздатності. Швидше за все, важливим питанням є те, як ці інвестиції повинні бути розроблені для забезпечення довгострокового економічного успіху та не зазнавати аварії корабля на шляху до цифрового майбутнього. Ретельне врахування витрат та вигод, з урахуванням майбутніх тенденцій та гнучкості для адаптації до змінених технологічних ландшафтів є найважливішими факторами успіху.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
