Dr. Ulrich Bodenhausen Carnegie Mellon University

„Neben der Frage, wie man die Entwicklung eines KI-basierten Produkts angeht, ist auch die Frage wichtig, mit welcher Wertschöpfungstiefe man es betreibt.“

Alle reden über künstliche Intelligenz (KI), Artificial Intelligence (AI), neuronale Netzwerke und Deep Learning – die Medien sind voll davon. Es gibt zahlreiche Artikel, die glaubhaft beschreiben, dass diese Techniken und Methoden unsere Welt nachhaltig verändern werden. Die Prognosen über die Wachstumspotenziale der damit verbundenen Geschäftsaktivitäten weisen alle in eine Richtung: deutlich zweistelliges Wachstum.

Neben dem deutlichen Wachstum gibt es weitere gute Gründe, wieso sich Entscheider in Unternehmen mit dem Thema befassen. Man will und muss dabei am Ball bleiben. Wenn man nicht bereits etablierter Mitspieler in der Welt der KI ist, werden oft die folgenden Optionen betrachtet:

  1. Man kauft ein Unternehmen, das bereits nachweislich KI-Expertise aufgebaut und erste Erfolge damit am Markt hat. Da es derzeit sehr viele Start-ups gibt, die genau das zum Ziel haben, ist es deshalb eigentlich eine Frage der verlässlichen Bewertung von Expertise, erstem Markterfolg und Preis. Zudem stellt sich die Frage, wie man das Unternehmen in das eigene Geschäftsmodell erfolgreich integriert. Wenn man am Ende der Bewertung zu dem Schluss kommt, dass die Expertise im Unternehmen gut ist, das KI-Produkt erfolgreich erste Anwendungen hat und man es erfolgreich in das eigene Unternehmen integrieren könnte, dann ist es mit hoher Wahrscheinlichkeit nur zu einem sehr hohen Preis am Markt verfügbar. Oder bereits nicht mehr verfügbar, weil ein Wettbewerber mit der Bewertung der Risiken schneller war.
  2. Man gibt den Auftrag innerhalb der Organisation weiter: „Macht mal was mit KI!“. Ein Ansatz, der sehr gut in unsere Zeit passt: Übertragung von Verantwortung, Empowerment der Mitarbeiter, Selbstorganisation, Motivation. Viele Teilnehmer von Konferenzen, in denen es um KI geht, berichten von genau diesem Vorgehen. Mit diesem Ansatz nutzt man intrinsische Motivation, Kreativität und Wissen der Mitarbeiter des Unternehmens; eine disziplinenübergreifende Bündelung von Vertrieb, Marketing, FuE (Forschung und Entwicklung) und Produktion wird aber in den seltensten Fällen erreicht. Und das ist für ein KI-basiertes Produkt besonders wichtig.
  3. Man wählt B2B-KI-Service-Provider aus, die um das eigene Produkt oder die eigenen Prozesse herum KI-basierte Ergänzungen bereitstellen. Hier entsteht derzeit eine Vielzahl von attraktiven Angeboten. Gerade bei der Zusammenarbeit mit Start-ups ist es dabei wichtig, die KI-Kompetenz zu bewerten (siehe oben). Darüber hinaus ist die bereitgestellte Wertschöpfungstiefe zu beachten. Basieren die bereitgestellten KI-basierten Services wiederum in hohem Anteil auf KI-Plattformen der großen, etablierten kommerziellen Anbieter, dann sind die damit verbundenen Risiken zu bewerten (siehe Abschnitt „KI und Wertschöpfung“).

Diese drei Ansätze haben ihre Stärken und Schwächen. In Ergänzung dazu schlagen wir einen Ansatz vor, der stärker in die Organisation eingebettet und mit dem Kern-Know-how Ihres Unternehmens vernetzt ist. Der Ansatz besteht aus sieben Schritten und setzt auf eine Bündelung von Ressourcen aus der eigenen Organisation, um damit eigene Kompetenzen und Wertschöpfung aufzubauen.

Den vollständigen Artikel lesen Sie in der Ausgabe:

Business Technology 4.18 - "Smart City: Die digitale Transformation der Städte"

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579868083KI ins eigene Unternehmen integrieren und starten
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