通过人工智能降低成本 – 介于盈利能力计算和未来战略之间 – 图片来源：Xpert.Digital
人工智能：掌握储蓄而不会失去可持续性
在创新和成本陷阱之间：AI作为成功转型的关键
降低成本一直是商业活动的核心。在人工智能 (AI) 时代，这一主题正获得新的发展动力：一方面，人工智能系统有望通过自动化和效率提升带来巨额成本节约；另一方面，高昂的实施成本和能源密集型模式引发了关于可持续性的关键问题。关键在于，不要将人工智能仅仅用作短期成本节约的方案，而要将其作为面向未来的商业模式的战略杠杆 – 避免陷入短视的优化陷阱。
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人工智能如何降低成本 – 以及它的局限性
基于AI的系统通过三种主要机制彻底改变了成本的降低：
- 流程自动化：通过机器人过程自动化（RPA），可以加速80％的管理，物流或客户服务的常规活动。一个示例是自动发票处理，其中AI识别证据，提取数据并优化付款流量。
- 预防性维护：来自机器的传感器数据以及AI算法的平均停机时间平均降低了25％。工业AI解决方案专家解释说：“预测分析在停滞之前就识别磨损模式。”
- 资源优化：在农业中，AI模型分析了土壤和天气数据，以精确控制肥料的使用。这不仅节省了成本，还可以减少环境污染。
但这个等式并不总是成立。训练像GPT-4这样的大型语言模型所消耗的电力相当于数千户家庭一年的用电量。高盛警告称：“如果无法实现规模经济，大规模人工智能投资的经济可行性将值得怀疑。” 这揭示了一个困境 – 人工智能一方面降低了成本，另一方面也推高了能源成本。
成本效益分析：不仅仅是Excel表
人工智能项目的盈利能力良好，必须考虑四个维度。实施成本最初需要高初始投资，但通过规模效果长期摊销。对于人员费用，最初会产生培训工作，从长远来看，生产率提高来补偿。能源消耗在短时间内导致电力成本的增加，而效率则通过优化获得长期节省。关于竞争优势，最初的差异较低，但是从长远来看，可以通过创新实现市场领导。
举个实际例子：一家中型机械工程公司投资45万欧元用于人工智能支持的质量控制。投资回收期为18个月 – 这不仅是因为废品成本的降低，还因为获取的数据促成了新的服务合同。“人工智能开启了全新的盈利模式，”该公司总经理说道。
面向未来的人工智能模型 – 重要的事情
AI系统的半衰期越来越短。今天被认为的创新已经过时了。三个标准决定长期能力：
- 适应能力：可以通过转移学习来适应新要求的模块化系统。
- 能源效率：诸如Tinyml之类的紧凑型模型已经达到只有10％能源消耗的大型系统的90％。
- 主权：没有云连接的本地AI解决方案变得越来越重要。 “未来属于结合数据保护和性能的分散系统”，可以预测开放AI框架的开发人员。
查看语音模型的开发说明了趋势：虽然GPT-3仍然需要1750亿个参数，但新的压缩模型仅以计算能力的十分之一来获得可比的结果。
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风险因素和关键声音
尽管有所有的欣喜，但经济学家还是谨慎。麻省理工学院的公司Daron Acemoglu怀疑“目前可用的AI系统将在未来十年提高生产率做出重大贡献”。他的研究表明，许多公司低估了以下费用：
- 维护成本：未更新的型号每年失去7-12％的年度准确性
- 数据安全：每三个与AI相关的网络攻击旨在培训数据
- 监管成本：欧盟基础法规可以将合规成本提高15-20％
农业提供了一个特别爆炸性的例子：AI控制的收割机降低了人员成本，但导致对少数提供者的依赖性。一位农业经济学家警告说：“控制算法的任何人都会在某个时候检查食品价格。”
公司的战略建议
为了不将AI变成“死马”，需要一个技术，经济和道德三合会：
- 混合模型：基于云和本地AI的组合降低了成本和风险
- 可持续性审核：每个AI项目都应披露其CO2足迹
- 员工整合：如果不包括劳动力，则70％的成本节省消耗
一家化工行业的先锋企业正在展示其成功之道：通过人工智能优化的物流，该公司每年可节省120万欧元 – 并将30%的节省资金再投资于继续教育项目。“只有那些能够增强人类智能的人，才能真正有效地利用人工智能，”工会评论道。
人工智能经济的未来 – 趋势与预测
到2030年，出现了五个发展路径：
- 人工智能即服务：小型企业按需租用计算能力 – 成本降低 40-60%
- 人工智能合作：跨部门数据池启用协同作用
- 监管创新：数据中心的二氧化碳税迫使更有效的算法
- 人类在循环：混合系统以AI速度结合人类直觉
- Ai-Ökodesign：从一开始，专为循环系统和维修友好而设计
斯堪的纳维亚半岛的一项有远见的项目显示了潜力：AI控制的循环经济通过自动连接公司之间的废物流来降低生产成本35％。
最大的挑战：从储蓄概念到价值驱动程序
决定性的范式转变是将AI视为降低成本工具，而且是创新驱动程序。采取此步骤的公司生成了三次：
- 卓越手术：自动化重复任务
- 战略敏捷性：数据驱动的决策
- 生态责任：资源效率作为竞争优势
一位首席执行官的一句话总结道：“那些只利用人工智能来省钱的人正在浪费它的真正力量 – 创造全新价值链的能力。”
AI投资的平衡记分卡
可持续AI插入物需要多维评估系统：
- 经济：3年以下的摊销时间
- 生态上：二氧化碳减少每100,000欧元投资
- 社交：员工的资格率
- 技术上：系统的模块化程度
遵循这些标准的公司正在将人工智能从成本因素转化为战略资产。座右铭是：不要盲目追随人工智能的狂热，而要投资于适应性强、高效且符合伦理道德的系统。只有这样，人工智能才能成为真正可持续发展的保障 – 超越短期紧缩的空谈。
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