发表于：2025年3月9日 /更新，发表于：2025年3月9日 - 作者： Konrad Wolfenstein
降低成本和优化效率主导业务原则 - AI风险以及正确的AI模型形象的选择：XPERT.Digital
避免风险：正确的AI策略如何确保竞争优势
人工智能投资的经济方面：通过战略模型选择确保未来的生存能力
在降低成本和优化效率是主导业务原则的时候，人工智能（AI）的投资也遵守相同的经济法律。对某些AI模型和业务模型的决定远远超过技术问题 - 它可以决定公司的长期成功或失败。该领域的Misors重大重大，因为它们不仅可以束缚财务资源，而且还会在竞争中引起战略性劣势。 AI技术的快速发展需要仔细的成本效益分析，以做出未来的决策并避免经济运输。
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AI是公司的决定性因素
AI与未来的相关性很难被高估。一项调查显示，所有受访者中有72％坚信AI危害未来的可行性缺乏投资。在德国行业中，这一点尤其清楚，那里有78％的公司坚信AI的使用将对未来的竞争力起决定性作用。对于70％的人，AI甚至是德国行业未来可行性的最重要技术。
这些令人印象深刻的数字清楚地表明，对AI或反对AI的决定不再代表一个可选的战略过程，而是越来越具有生存的重要性。在这种情况下，由Acatech领导的平台的专家强调了需要明确的AI愿景和跨部门合作，以跟上国际竞争。德国经济正在发生深刻的变化：在数据驱动的产品和服务的几乎所有行业中，越来越基于AI的行业都取代了传统的业务模型。
特别值得注意的是，德国公司拥有巨大的机器和操作数据宝藏，可以为您提供潜在的竞争优势 - 只要您使用AI经济上可以使这些数据在经济上使用并从中开发创新的业务模型。从不正确的投资决策中误解了这一潜力或赌博可能会长期产生致命影响。
技术变革的速度是风险因素
AI投资的决定性因素是技术进步的不懈速度。 OpenAAI的首席执行官Sam Altman最近在接受采访时警告说：“如果您认为作为一家创业，进度将保持不变，那么我们一定会溢出！”。这种激烈的声明强调说，基于当前AI生成的业务模型已经在不久的将来已经过时了。
可以使用所谓的“ DeepSeek效应”来说明AI市场的动态。 2025年1月，中国初创企业DeepSeek通过提出了特别成本效益的AI模型，使成熟的科技公司造成了巨大的价格。美国芯片集团Nvidia的图形处理器到目前为止被认为是对AI型号的培训必不可少的，在一天的交易A损失价值超过5000亿美元的情况下，其股票市场价值的近20％。这个示例令人印象深刻地说明了人们对AI技术的安全投资的速度可以通过破坏性创新贬值。
危险不仅适用于技术提供商，还适用于用户依赖某些AI解决方案的公司。今天投资昂贵的硬件和专有AI模型的任何人都可以明天发现，可以使用更具成本效益，更有效的替代方案。如此糟糕的投资不仅约束财务资源，而且还可以限制公司的灵活性和适应性。
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需要进行全面的成本效益分析
鉴于这些挑战，在实施AI之前进行了彻底的成本效益分析至关重要。公司必须考虑到与AI实施相关的流量成本和持续的费用。这包括建立基础架构，数据采集，系统集成和维护。
同时，必须评估AI可以在公司流程中创建的增加价值 - 无论是通过提高生产率，成本节省还是提高效率。投资回报率（ROI）在此评估中起着至关重要的作用，并有助于优先考虑AI措施。
成本效益分析的复杂性也通过AI方法，应用和应用领域的种类增加。在研究项目中，具体的成本效益分析尤其困难，因为通常只能采取有关货币成本和收益的假设。然而，积极的成本效益平衡对于接受新技术以及整个数字转换的速度至关重要。
可持续AI模型和业务模型的标准
为了不依靠“死马”，公司在选择AI模型和业务模型时必须考虑几个关键因素。 AI业务模型由策略和应用程序组成，以使AI商业使用并集成到产品组合中。此类模型的未来可行性取决于各种因素。
首先，无缝集成到现有系统至关重要。 AI系统应轻松插入现有的基础架构和生产系统中。即使在计划阶段，也必须检查所需系统是否与当前硬件和软件以及现有数据库兼容。数据格式，通信协议和API兼容性等因素在这里起着重要作用。
另一个关键的成功因素是数据质量和可用性。数据的质量最终决定了整个AI项目罚款数据的质量不可避免地会导致模型和错误结论不足。这方面通常被低估了，但对于AI解决方案的未来生存能力至关重要。
还必须保证AI解决方案的可伸缩性。由于初步实施，而是由于飞行员项目超出了成功的扩展，因此许多AI计划不会失败。一项调查显示，四分之二的C级决策者确信，如果他们在未来五年内无法成功地扩展人工智能，那么该公司的存在将受到威胁。
最后但并非最不重要的一点是，还必须考虑道德和法律方面。目前最先进的AI模型来自美国和中国，通常不符合欧洲讨论的道德和法律要求。从长远来看，这可能会导致重大问题，尤其是如果对AI决策存在责任问题。
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在AI项目中最大程度地降低投资风险的策略
为了最大程度地降低AI投资的风险，专家建议采用各种策略。一种可能性不是依靠单个AI产品，而是进行合作。 “公司很少有所有必要的能力，基础架构，技术和客户访问权限的基于AI的解决方案。技术强大的公司通常在数字业务模型定义，软件开发，尤其是营销方面缺乏知识。因此，公司应在其数字生态系统中建立合适的联盟，例如维持所需的技能，也可以共享数据和基础架构。”
另一个策略是使用“ AI作为服务”提供商，他们出售与AI相关的服务，可以用作合作伙伴。这使公司能够保持灵活性并从AI地区的进步中受益，而不必长期与某种技术结合。
此外，成功的基于AI的业务模型的重要因素是它的持续护理和进一步的发展。例如，随着时间的推移，AI应用程序的质量可以降低，因为客户行为会发生变化。通常缺乏针对其AI解决方案的维护策略，从长远来看可能导致问题。
虚假AI决定的后果
AI地区虚假决定的后果可能远远超出了由于误投票而造成的财务损失。错过使用AI潜力的机会会导致竞争不利。犹豫过长或依靠错误的AI技术的公司有可能失去与更具创新竞争者的联系。
技术行业的历史是缺少与技术发展联系的公司的特征。当前的一个例子是英特尔，近年来，它丢失了AMD和NVIDIA等竞争对手的市场份额，尤其是在AI和游戏领域。尽管英特尔曾经是半导体行业的领导者，但该公司部分错过了AI繁荣，现在必须付出大量的努力来追赶。
除了经济风险外，还有法律和道德挑战。在AI决定导致损害的情况下，出现了责任问题。由于AI系统基于大量数据并通过机器学习进行培训，因此通常很难明确分配错误的决定责任。这可能会导致法律不确定性，进而破坏对AI解决方案的信任。
人工智能作为未来的战略投资
对某些AI模型和业务模型的决定或反对某些AI模型的决定是对公司未来可行性的一项战略投资。这一领域的许多决定不仅会导致财务损失，而且会导致长期竞争性弊端。因此，AI投资的成本效益计算必须远远超出短期财务方面，并考虑到战略方面。
面临的挑战是在快速发展的技术环境中做出正确的决策。公司必须区分短期趋势和长期发展，以免依靠“死马”。明确的AI愿景，跨部门的合作以及所选AI解决方案的持续评估和适应至关重要，以便在这个动态环境中取得成功。
最终，鉴于AI对未来的生存能力的压倒性含义，该问题已经回答了，这不是一个问题。相反，至关重要的问题是如何设计这些投资，以确保长期经济成功，而不是在通往数字未来的途中遭受沉船困难。考虑到未来的趋势以及适应变化的技术景观的灵活性是最重要的成功因素，仔细考虑成本和收益。
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