Schiffscontainer mit Aufschrift Alibaba Schiffscontainer mit Aufschrift Alibaba
Alibaba ist ein bekanntes Geschäftsmodell, welches KI nutzt, um die Lieferkette zu optimieren die Nachfrage vorherzusagen. (Symbolbild)

Die künstliche Intelligenz (KI) übernimmt immer mehr das Ruder in vielen Aspekten des geschäftlichen und privaten Lebens. Dabei stehen Unternehmen vor der Herausforderung, nicht nur aktuelle, sondern auch zukünftige Technologien zu integrieren. Sam Altman, der CEO von OpenAI, warnte kürzlich in einem Interview: «Wenn ihr als Start-up glaubt, dass der Fortschritt in etwa so gleichbleibt, dann werden wir euch auf jeden Fall überrollen!» Er beteuert, dass man sich der exponentiellen Verbesserung der KI-Modelle bewusst sein muss. Damit soll gesagt sein: Die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts ist unerbittlich, und Geschäftsmodelle, die auf der aktuellen KI-Generation basieren, werden schon sehr bald veraltet sein. In diesem Zusammenhang entstehen sowohl enorme Chancen als auch signifikante Risiken. KI-Geschäftsmodelle, die innovative Ansätze zur Effizienzsteigerung und zur Verbesserung der Kundeninteraktion bieten, haben das Potenzial, Branchen zu transformieren und Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Doch zu den grossen Chancen kommen auch grosse Herausforderungen. Datenschutz, ethische Bedenken und die schnelle Überholung von Technologien sind nur einige der Fallstricke, die Unternehmen in diesen Zeiten im Auge behalten müssen.

Was sind KI-Geschäftsmodelle?

Die KI verändert die Geschäftswelt durch eine breite Palette von Anwendungen, die traditionelle Prozesse in innovative, intelligente Systeme verwandeln. Ein KI-Geschäftsmodell besteht aus Strategien und Anwendungen, um die KI kommerziell nutzbar zu machen und in das Produktportfolio einzubinden. Diese Modelle setzen darauf, KI-Technologien wie maschinelles Lernen und automatisierte Entscheidungsmechanismen in die Kerngeschäftsprozesse zu integrieren. Der Spielraum für KI-Geschäftsmodelle ist riesig und spiegelt die breite Anwendbarkeit der Technologie wider. Generative KI beispielsweise wird genutzt, um einzigartige Inhalte von Text über Bilder bis hin zu Musik automatisch zu erstellen, was sowohl die Medien wie auch die Werbeindustrie stark verändert.

Wirtschaftliche Chancen durch KI-Geschäftsmodelle

Geschäftsmodellierungen basierend auf der künstlichen Intelligenz können Unternehmen nicht nur dabei unterstützen, sich von Konkurrenten abzuheben, sondern auch ihre Marktposition durch bahnbrechende Innovationen zu stärken.

Innovation und Wettbewerbsvorteile: Die Einführung von KI kann zu signifikanten Innovationsschüben führen. Unternehmen, die KI in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren, können oft eine schnellere und präzisere Lösung für Kundenprobleme bieten. Beispielsweise ermöglicht die Nutzung von KI in der Produktentwicklung und -optimierung Firmen wie Tesla, fortgeschrittene Autopilot-Systeme zu entwickeln, die das Fahrerlebnis grundlegend verändern und die Sicherheit auf den Strassen erhöhen können.

Effizienzsteigerung und Kostenreduktion: KI optimiert Betriebsprozesse durch Automatisierung und effizientere Datenverarbeitung, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Amazon setzt KI ein, um seine Logistik- und Lieferkettenprozesse zu verwalten, wodurch Lieferzeiten verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht wird. Durch solche Optimierungen können Unternehmen ihre Ressourcen effektiver ein-setzen und ihre operative Effizienz steigern.

Verbesserung der Kundeninteraktion: KI ermöglicht eine tiefere und bedeutungsvollere Interaktion mit Kunden. Personalisierte Empfehlungssysteme, wie sie Netflix oder Spotify verwenden, analysieren das Nutzerverhalten, um individuelle Inhaltsvorschläge zu machen, die die Kundenbindung und Zufriedenheit verbessern.

Gefahren und Herausforderungen von KI-Geschäftsmodellen

Während KI-Geschäftsmodelle beträchtliche Chancen bieten, bringen sie auch erhebliche Risiken mit sich, die Unternehmen bewusst angehen müssen. Diese Herausforderungen reichen von technologischen Abhängigkeiten bis hin zu ethischen Bedenken, die tief in die Grundstrukturen der Unternehmensführung eingreifen.

Die schnelle Entwicklung der KI führt dazu, dass Investitionen schnell veralten. Die oben beschriebene Warnung von Sam Altman zeigt, wie gefährlich es ist, sich von einer spezifischen Technologie abhängig zu machen. Diese Dynamik erfordert eine kontinuierliche Anpassung. Allerdings kann trotz aller Vorsicht nicht verhindert werden, dass grosse Investitionen in kurzer Zeit an Wert verlieren können.

Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse wachsen auch die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie nicht nur lokale Datenschutzgesetze einhalten, sondern auch die Sicherheit der von ihren KI-Systemen verarbeiteten Daten gewährleisten. Der Missbrauch oder Diebstahl von Daten können zu erheblichen Reputations- und finanziellen Schäden führen. Dies führt nicht zuletzt zu ethischen Fragen, besonders im Hinblick auf Verzerrungen und Fairness der Algorithmen. Beispielsweise können durch einseitige Trainingsdaten soziale Ungleichheiten verstärkt werden. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch der Ruf nach strengerer Regulierung. Unternehmen müssen mit sich schnell ändernden Gesetzen und Vorschriften Schritt halten, die von Region zu Region variieren können, um rechtliche Probleme zu vermeiden.

All dies verdeutlicht, wie schwierig es ist, die Oberhand über die wirtschaftlichen Bedeutungen der rasanten Entwicklungen in der Welt der künstlichen Intelligenz zu behalten. Ein bekanntes Internet-Meme aus dem Jahr 2023 wies darauf hin, dass auch die grossen Player auf dem Markt diesem Problem nicht entgehen können: «Google has no moat, and neither does OpenAI». Damit soll gemeint sein, dass selbst die KI-Giganten Mühe haben, mit ihren Geschäftsmodellen aus dieser Technologie langfristig Kapital zu schlagen.

Praxisbeispiele: Geschäftsmodellierungen basierend auf künstlicher Intelligenz

In der Praxis wird rege mit den Möglichkeiten der KI experimentiert. Dabei sollen Geschäftsmodelle entstehen, die sämtliche Facetten der neuen technologischen Fähigkeiten nutzbar machen, wie in der folgenden Tabelle ersichtlich wird.

KI-Geschäftsmodelle
Abb.: Beispiele zu KI-Geschäftsmodellen und Anwendungen in der Praxis (Tabelle: Yoshija Walter)

Umgang mit dem technologischen Wandel

Die zuvor diskutierten Beispiele illustrieren nicht nur die transformative Kraft von KI in verschiedenen Geschäftsfeldern, sondern deuten auch auf ihre Risiken und Herausforderungen hin. Letztendlich besteht eine konstante Spannung zwischen zwei Problemen:

Problem 1: «Wir wollen nicht auf ein KI-Modell bauen, das schon bald wieder veraltet ist. Damit könnten wir mit unserem Geschäft keinen langfristigen Mehrwert generieren und würden grosse Verluste auf uns nehmen.»

Problem 2: «Wir wollen den Zug dieser neuen Entwicklungen nicht verschlafen und das Feld nicht unseren Konkurrenten überlassen. Sonst würden wir schon bald von Mitbewerbern abgehängt werden.»

Wie navigiert man dieses unmögliche Dilemma? Es kann dabei keine goldene Regel geben, wohl aber einige Empfehlungen:

  • Frühzeitige Trendidentifikation und Technologieadoption: Unternehmen sollten Mechanismen etablieren, um technologische Trends frühzeitig zu erkennen und zu bewerten. Durch die Implementierung eines strategischen Technologie-Scouting können sie potenziell disruptive Entwicklungen frühzeitig integrieren und so den technologischen Vorsprung sichern.
  • Aufbau flexibler und adaptiver Infrastrukturen: Die Schaffung einer flexiblen IT-Infrastruktur, die schnell an neue Technologien angepasst werden kann, ist entscheidend. Dies umfasst den Einsatz von Cloud-Lösungen, modularen Systemen und die Förderung einer Kultur der Agilität innerhalb der Organisation.
  • Iterative Implementierung neuer Geschäftsmodelle: Neue Ideen für Produkte und Dienstleistungen, welche das Potential der KI versucht abzuschöpfen, sollten Schrittweise eingeführt werden. Dies bedeutet auch, dass pro Iteration jeweils ein begrenztes und verantwortbares Budget eingesetzt wird, sodass aus einem «Fail» kein Super-GAU entsteht.
  • Förderung einer Innovationskultur: Eine offene Innovationskultur, die das Experimentieren mit neuen Technologien und das Lernen aus Fehlern ermutigt, kann ein Schlüsselfaktor für den Erfolg sein. Unternehmen sollten Umgebungen schaffen, in denen Mitarbeitende ermutigt werden, innovative Lösungen zu entwickeln und umzusetzen.
  • Partnerschaften und Kollaborationen: Um am Puls der Technologie zu bleiben, können Partnerschaften mit Technologieanbietern, Start-ups und Forschungseinrichtungen von grossem Nutzen sein. Diese Formen der Zusammenarbeit ermöglichen es Unternehmen, Zugang zu den neuesten Entwicklungen und Fachwissen zu erhalten und ihre eigenen Kapazitäten zu erweitern.
  • Fortbildung und Kompetenzaufbau: Investitionen in die Weiterbildung der Mitarbeitenden in Bezug auf neue KI-Technologien und -methoden sind unerlässlich, um die interne Expertise zu stärken und die Organisation für zukünftige technologische Anforderungen zu rüsten.
  • Ethik und Governance: Die Etablierung starker ethischer Richtlinien und Governance-Strukturen für den Einsatz von KI hilft, Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Stakeholder zu stärken. Dies beinhaltet die Berücksichtigung von Datenschutz, Fairness und Transparenz in allen KI-Initiativen.

Durch die Anwendung dieser Strategien können Unternehmen nicht nur die Risiken minimieren, die mit der schnellen Entwicklung der KI-Technologien verbunden sind, sondern auch eine führende Rolle in der Nutzung dieser Technologien einnehmen.

Aussichten für die Zukunft

Die Technologie wird weiterhin rasante Fortschritte machen, insbesondere in den Bereichen maschinelles Lernen, automatisierte Entscheidungsfindung und kognitive Automation. Diese Entwicklungen werden neue Möglichkeiten für die Anwendung von KI in Geschäftsprozessen eröffnen und gleichzeitig bestehende Modelle weiter verfeinern. Angesichts der tiefgreifenden Auswirkungen der KI auf die Gesellschaft ist allerdings auch mit einer Zunahme der regulatorischen Anforderungen zu rechnen. Unternehmen müssen sich auf strengere Datenschutzgesetze, neue Vorschriften zur KI-Sicherheit und erhöhte Anforderungen an die Transparenz von Algorithmen einstellen. Damit wird der ethische Umgang mit KI zunehmend zum Wettbewerbsfaktor. Unternehmen, die in der Lage sind, ethische Prinzipien effektiv in ihre KI-Strategien zu integrieren, werden sich nicht nur rechtlich absichern, sondern auch das Vertrauen ihrer Kundschaft und der Öffentlichkeit stärken.

Insgesamt bietet die Integration von künstlicher Intelligenz in Geschäftsmodelle sowohl enorme Chancen als auch bedeutende Herausforderungen. Unternehmen, die eine proaktive und strategisch durchdachte Herangehensweise wählen, können nicht nur die Vorteile von KI nutzen, sondern auch die damit verbundenen Risiken effektiv managen. Die Schlüssel zum Erfolg liegen in der kontinuierlichen Innovation, der Anpassungsfähigkeit an neue Technologien und der ethischen Verantwortung. Der Weg, diese Herausforderungen zu navigieren, ist allerdings nicht einfach und es ist damit zu rechnen, dass wir viele «AI Start-ups» sehen werden, die einen kometenhaften Aufstieg und genauso schnell wieder einen abrupten Fall erleben werden.

Autor/in
Yoshija Walter

Prof. Dr. Yoshija Walter

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CAS FH in KI-Management (Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence)

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