Seit Beginn der Digitalisierung steigt die Menge der verfügbaren Daten exponentiell an. Daten sind so wichtig geworden, dass sie als Öl des 21. Jahrhunderts bezeichnet werden. Viele Unternehmen haben dieses Potential längst erkannt und speichern ihre Daten strukturiert ab. Erleichtert wird ihnen das durch die weiter voranschreitende Digitalisierung. Unternehmen entwickeln fortwährend Ideen zur Nutzung des neuen Öls, um bestehende Geschäftsfelder auszubauen oder neue Felder zu erschließen. Sie entwickeln zum Beispiel neue Geschäftsmodelle auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI). Doch wie können diese Geschäftsmodelle in die Unternehmensprozesse integriert werden und worauf sollte man besonders achten? Diese Fragen soll dieser Blogbeitrag klären helfen.
Die Einführung neuer KI-Geschäftsmodelle ist mittel- und langfristig eine der wichtigsten Herausforderungen für KMU. Um neue KI-Geschäftsmodelle umsetzen zu können, muss der Umgang mit Daten zu einer neuen Schlüsselkompetenz der Unternehmen werden. Dabei geht es nicht nur um die Nutzung von Daten, die aus dem eigenen Geschäftsbetrieb kommen. Ebenso wichtig ist die Verknüpfung unternehmenseigener Daten mit verfügbaren externen Quellen. Durch diese Verbindung und den Zusammenhang der Daten können viele neue Wertschöpfungsmöglichkeiten erst entstehen. Techniken wie z. B. das Business-Model-Canvas oder das V4-Modell nach Al-Debei und Avison 2010, S. 368, helfen Unternehmen ein neues Geschäftsmodell zu entwickeln und Wertschöpfung dabei strukturiert mitzudenken.
Abbildung: Aufbau eines Business-Model-Canvas, sowie dessen Erweiterung durch Wertschöpfungsnetzwerke.
Der Einbezug von Wertschöpfungsnetzwerken für KI-Geschäftsmodelle wird deshalb besonders wichtig, weil Kooperationen von Unternehmen in der gesamten Wertschöpfungskette die Verfügbarkeit von Daten erhöhen. Je mehr Unternehmen sich zu solchen Netzwerken zusammenschließen, umso größer und nützlicher wird die Datenbasis. Auf dieser Grundlage ergeben sich dann wieder neue Wertschöpfungspotentiale, die wieder neue Daten entstehen lassen, wodurch wiederum neue Wertschöpfungspotentiale entstehen usw. usf. Es wird ein digitales Ökosystem geschaffen, durch das alle beteiligten Unternehmen gegenseitig profitieren werden.
Vier Phasen zur erfolgreichen Einführung von KI-Geschäftsmodellen
Der erste Schritt zur Einführung eines KI-Geschäftsmodells ist die Informationsbeschaffung. In dieser ersten Phase geht es darum, sich mit dem Thema KI und dem eigenen Unternehmen auseinanderzusetzen. Man identifiziert relevante Geschäftsbereiche, in denen das Unternehmen mittels KI aktiv werden kann. Dabei muss das Management einerseits die Möglichkeiten von KI verstehen und andererseits Klarheit über die eigenen unternehmerischen Ziele gewinnen. Anschließend wird eine Strategie entwickelt, welche die KI-Aktivitäten mit der Unternehmensstrategie abgleicht und in Einklang bringt.
In der zweiten Phase, der Vorbereitungsphase, geht es um die Schaffung eines Portfolios von möglichen Anwendungsfällen und Voraussetzungen für den Einsatz von KI im Unternehmen. Dafür werden (z. B. mithilfe der oben beschriebenen Techniken/Methoden/Vorlagen) zunächst konkrete Anwendungsfälle identifiziert, genau beschrieben und auf ihr Wertschöpfungspotential hin analysiert. Sobald aussichtsreiche Anwendungen ihren Weg in das Portfolio gefunden haben, werden diese in der dritten Phase weiterentwickelt. Dazu wird eine qualitativ hochwertige und vom Umfang her ausreichende Datenbasis verwendet, die entweder bereits im Unternehmen vorhanden ist oder entsprechend der Ziele aufgebaut wird. Mithilfe dieser Daten wird dann eine KI trainiert und auf ihre Leistungsfähigkeit getestet.
Ist dieser Test erfolgreich, folgt schließlich die vierte Phase. In dieser wird der KI-Anwendungsfall in die laufenden Unternehmensprozesse integriert. Dabei muss aber sichergestellt werden, dass die KI auch im realen Einsatz zuverlässig arbeitet. Deshalb gehört zur vierten Phase nicht nur die Integration des Anwendungsfalls in den Geschäftsbetrieb, sondern auch die fortlaufende Überwachung, Wartung und Weiterentwicklung der KI. Schließlich soll sich die KI auf veränderte Umstände im Unternehmen einstellen können, weshalb sie auch laufend mit aktuellen Daten auf den neuesten Stand gebracht werden muss.
Abbildung: Die vier Phasen der KI-Einführung.
Abschließend lässt sich festhalten, dass die Einführung von KI in einem Unternehmen keinen Selbstzweck darstellt. Die Nutzung von KI allein bringt keine entscheidende Vorteile im laufenden Geschäftsbetrieb. Nur, wenn der Einsatz von KI gründlich geplant, vorbereitet, entwickelt und integriert wird, steht einer erfolgreichen – sprich wertschöpfenden – Anwendung im unternehmerischen Alltag nichts mehr im Wege!
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Quellen:
Al-Debei, Mutaz M., und Avison, David (2010): Developing a unified framework of the business model concept. In: European Journal of Information Systems, Bd. 19, S. 359-376. DOI.
Webseite Mittelstand-Digital (2020): Künstliche Intelligenz für den Mittelstand – ein Praxisleitfaden.
Webseite Plattform Lernende Systeme, mitsamt Bericht.