Strategien zur Wertschöpfung mit KI: Ein Leitfaden für IT-Consultants

Künstliche Intelligenz und Wertschöpfung im Unternehmenskontext

In der modernen Geschäftswelt spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine zunehmend entscheidende Rolle, nicht nur aufgrund der fortschreitenden technologischen Entwicklungen, sondern auch durch die exponentiell wachsende Menge verfügbarer Daten. Unternehmen setzen branchenübergreifend auf KI, um bestehende Produkte zu verbessern, interne Prozesse zu optimieren und Entscheidungsprozesse zu verfeinern. Das Ziel ist klar: Umsatzsteigerung, Effizienzerhöhung und Kostensenkung. KI bietet dabei enorme Potenziale, nicht nur durch die Direktverbesserung von Produktivität und Prozessen, sondern auch durch die Innovation innerhalb von Produktdesign und Geschäftsmodellen, was letztlich den Unternehmenswert signifikant steigert. Trotz dieser Vorteile ist die spezifische Auswirkung einzelner KI-Technologien auf die Wertschöpfung oft noch nicht vollständig erschlossen, was Unternehmen vor Herausforderungen stellt, den Return on Investment präzise zu bestimmen. Dieser Blogpost zielt darauf ab, ein fundiertes Verständnis für den Einsatz und die Rentabilität von KI-Initiativen zu schaffen und aufzuzeigen, wie IT-Consultants effektiv zur Klärung und Optimierung dieser Technologien beitragen können.

Verteilung und Potenziale von KI-Anwendungen entlang der Wertschöpfungskette

Die Verteilung und das Potenzial von KI-Anwendungen variieren stark zwischen den verschiedenen Wertschöpfungsstufen eines Unternehmens. Während in Bereichen wie Produktion, Service/Kundendienst und Logistik das größte Potenzial für den Einsatz von KI gesehen wird, nutzen Unternehmen diese Technologien dort noch nicht ausreichend. Insbesondere in der Produktion, einem Sektor, der traditionell nicht als Hauptfeld für KI galt, zeigen sich überraschend vielfältige Möglichkeiten zur Implementierung künstlicher Intelligenz, von der Automatisierung einfacher Prozesse bis hin zu komplexen, selbstlernenden Systemen, die die Effizienz massiv steigern können. Im Bereich des Marketings und der Planung hingegen sind es vor allem intelligente Assistenzsysteme, Predictive Analytics und optimiertes Ressourcenmanagement, die zur Verbesserung von Entscheidungsfindung und strategischer Ausrichtung beitragen. Dennoch bleiben Sektoren wie Einkauf/Beschaffung, Personalwirtschaft sowie Finanzen/Steuern/Recht weitgehend unerschlossen für KI-Anwendungen, was teilweise die geringe Durchdringung in diesen Bereichen widerspiegelt. Für IT-Consultants ergibt sich hieraus die Chance, durch gezielte Beratung und Implementierungsstrategien Unternehmen zu befähigen, die Vorteile der KI vollumfänglich zu nutzen und auch in weniger traditionellen Bereichen innovative Lösungen zu etablieren.

Direkte Wertschöpfungspotenziale durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als mächtiger Treiber für die Schaffung direkter Wertschöpfung in Unternehmen etabliert. Sie ermöglicht es, Umsatzsteigerungen zu realisieren, Kosten zu senken und den Gesamtwert des Unternehmens signifikant zu erhöhen. Im Bereich Marketing und Vertrieb erzielen AI-basierte personalisierte Marketingkampagnen durch die Analyse von Kundenverhalten und -vorlieben höhere Conversion Rates. Dies steigert den Umsatz und optimiert die Kundenerreichbarkeit. In der Produktinnovation führt der Einsatz von AI zur Entwicklung neuer oder verbesserter Produkte, wodurch Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen und ihren Marktwert steigern können.

Die Kostensenkung wird besonders in der Produktion und der Supply Chain spürbar, wo AI zur Automatisierung der Qualitätskontrolle, zur präventiven Wartung und zur Optimierung der Logistikwege genutzt wird. Dies verringert nicht nur die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe, sondern reduziert auch die Personalkosten und minimiert Ausfallrisiken. Im Risikomanagement verbessern präzisere Vorhersagemodelle die Fähigkeit von Unternehmen, risikoreiche Entscheidungen zu minimieren, was zu sichereren und finanziell sounderen Investitionsentscheidungen führt. Der Einsatz von AI im Reputationsmanagement, insbesondere auf sozialen Medien und Kundeninteraktionsplattformen, hilft Unternehmen, ihr Markenimage proaktiv zu verbessern und zu gestalten.

Indirekte Wertschöpfungspotenziale durch Künstliche Intelligenz

Neben den direkten bieten sich durch KI auch umfangreiche indirekte Wertschöpfungspotenziale. Durch Prozessoptimierung kann AI operative Abläufe straffen, was nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die Ressourcenallokation optimiert und zu deutlichen Kostenreduktionen führt. Im Bereich der Mitarbeiterproduktivität unterstützen AI-basierte Assistenzsysteme die Angestellten durch automatisierte Informationssammlung und Entscheidungsfindung, was zu einer reduzierten Arbeitsbelastung und gesteigerten Mitarbeiterzufriedenheit führt. KI-gesteuerte Trainingsprogramme bieten personalisierte Lernwege, die die Kompetenzen der Mitarbeiter effektiver und effizienter verbessern.

In Bezug auf Kundenzufriedenheit und -bindung führen durch KI ermöglichte maßgeschneiderte Kundenerfahrungen zu einer höheren Zufriedenheit und Loyalität. AI-gestützte Support-Tools verbessern die Qualität und Geschwindigkeit der Kundenbetreuung, was die Kundenerfahrung insgesamt aufwertet. Darüber hinaus trägt KI zur Nachhaltigkeit bei, indem sie Unternehmen hilft, ihren Energieverbrauch zu optimieren, ihren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren und den Materialverbrauch in der Produktion zu minimieren.

Herausforderungen bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz und Strategien für IT-Consultants

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensprozesse bietet immense Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz und Innovationskraft. Doch trotz der hohen Erwartungen gibt es bedeutende Hindernisse, die eine vollständige Ausschöpfung des Potenzials von KI erschweren können. Diese Herausforderungen müssen proaktiv angegangen werden, um die erfolgreiche Einführung und Nutzung von KI-Technologien zu gewährleisten:

Datenqualität und -zugänglichkeit: Eines der größten Hindernisse ist der Mangel an qualitativ hochwertigen und leicht zugänglichen Daten. Viele Unternehmen kämpfen mit unvollständigen, inkonsistenten oder veralteten Daten, die nicht nur die Entwicklung von effektiven KI-Systemen behindern, sondern auch die Glaubwürdigkeit der daraus resultierenden Entscheidungen in Frage stellen können.

Fachkräftemangel: Der akute Mangel an qualifizierten KI-Spezialisten stellt eine weitere signifikante Barriere dar. Dieser Mangel an Experten kann die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Lösungen erheblich limitieren, was oft dazu führt, dass Projekte verzögert werden oder hinter den Erwartungen zurückbleiben.

Finanzielle und strategische Ressourcen: Hohe Anfangsinvestitionen und das Fehlen einer klaren strategischen Ausrichtung sind ebenfalls kritische Hürden. Viele Unternehmen zögern, in KI zu investieren, da die Kosten für fortschrittliche KI-Systeme und das erforderliche Fachpersonal beträchtlich sind und eine klare Rentabilität zunächst nicht immer ersichtlich ist.

Technologische Reife: Die unterschiedliche Reife der KI-Technologien je nach Anwendungsbereich führt zu Unsicherheiten bezüglich ihrer Zuverlässigkeit und Effektivität. Diese Variabilität kann Unternehmen davon abhalten, KI-Lösungen zu adoptieren, insbesondere in kritischen Bereichen, die stabile und verlässliche Technologien erfordern.

Angesichts dieser Herausforderungen sollten IT-Consultants nicht nur als technische Implementierer, sondern auch als strategische Berater fungieren. Sie spielen eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen durch den komplexen Prozess der KI-Implementierung zu leiten, von der Datenbereinigung und -integration über die Schulung von Fachkräften bis hin zur Formulierung klarer Geschäftsziele, die mit KI-Technologien erreicht werden sollen. Durch die Entwicklung umfassender Strategien, die sowohl technische als auch geschäftliche Aspekte berücksichtigen, können IT-Consultants dazu beitragen, die genannten Hindernisse zu überwinden und das volle Potenzial der Künstlichen Intelligenz zu entfalten.

Mangelnde UX-Fähigkeiten: Die Akzeptanz und effektive Nutzung von KI-basierten Anwendungen durch Endbenutzer hängt wesentlich von der Benutzerfreundlichkeit dieser Systeme ab. Ausgeprägte User Experience (UX) Design-Fähigkeiten sind daher kritisch, um sicherzustellen, dass Benutzer die Ergebnisse von KI-Anwendungen verstehen und effektiv nutzen können. Dies umfasst die Entwicklung intuitiver Interfaces und die klare Kommunikation von Handlungsempfehlungen, die aus KI-Ergebnissen abgeleitet werden.

Wertschöpfung durch KI: Schlüsselerkenntnisse für IT-Consultants

In der heutigen Geschäftswelt spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle, indem sie Unternehmen ermöglicht, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und den Unternehmenswert durch innovative Lösungen zu erhöhen. Der erfolgreiche Einsatz von KI geht jedoch über die technologische Implementierung hinaus und erfordert eine umfassende strategische Planung. IT-Consultants sind in einer Schlüsselposition, um Firmen bei dieser digitalen Transformation zu unterstützen. Hier sind zentrale Schlüsselerkenntnisse, die IT-Consultants helfen, ihre Klienten optimal zu beraten:

Tiefgreifendes Verständnis der verschiedenen Wertschöpfungmechanismen von KI: KI bietet nicht nur direkte Vorteile wie Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen, sondern auch indirekte Vorteile durch Prozessoptimierungen und die Steigerung der Mitarbeiterproduktivität. IT-Consultants sollten ein tiefgreifendes Verständnis der verschiedenen Wertschöpfungmechanismen von KI entwickeln – von Wissenserzeugung über Aufgabenverstärkung bis hin zu autonomen Agenten. Diese Expertise ermöglicht es, maßgeschneiderte Lösungen zu entwerfen, die spezifische geschäftliche Herausforderungen adressieren und sowohl kurzfristige als auch langfristige Vorteile realisieren.

Strategische Beratung für eine robuste Dateninfrastruktur: Die Grundlage für erfolgreiche KI-Projekte bildet eine robuste Dateninfrastruktur. IT-Consultants müssen die Bedeutung sicherer, zuverlässiger und skalierbarer Dateninfrastrukturen betonen und Unternehmen bei deren Entwicklung oder Verbesserung unterstützen. Dies beinhaltet strategische Beratung in den Bereichen Datenmanagement, -speicherung und -sicherheit, die essentiell sind, um die Qualität und Zugänglichkeit der Daten zu gewährleisten.

Pro-aktive Strategien für Kompetenzaufbau: Ein signifikanter Mangel an qualifizierten KI-Spezialisten kann die Entwicklung und Wartung von KI-Lösungen limitieren. IT-Consultants sollten proaktive Strategien zur Talententwicklung und zum Kompetenzaufbau fördern. Dies kann durch die Unterstützung bei der Entwicklung interner Schulungsprogramme, die Etablierung von Partnerschaften mit Bildungseinrichtungen oder durch die Rekrutierung externer Experten erfolgen.

Vermittler zwischen Technologie und Geschäftsanforderungen: Effektive KI-Lösungen erfordern eine enge Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Geschäftseinheiten, um sicherzustellen, dass die technologischen Lösungen reale geschäftliche Probleme adressieren. IT-Consultants sollten als Vermittler fungieren, der hilft, diese Lücke zu überbrücken. Sie müssen sowohl die technologischen Möglichkeiten als auch die geschäftlichen Anforderungen verstehen und diese in Einklang bringen.

Einhalten Ethischer Standards: Mit der zunehmenden Einführung von KI steigen auch die ethischen und rechtlichen Anforderungen. IT-Consultants haben die Verantwortung, sicherzustellen, dass KI-Anwendungen nicht nur effizient und effektiv sind, sondern auch ethischen Standards und rechtlichen Vorschriften entsprechen. Dies beinhaltet die Entwicklung und Implementierung von Richtlinien für Datenschutz und Fairness sowie die Sensibilisierung für die sozialen Auswirkungen von KI.

Fazit:

IT-Consultants spielen eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von Unternehmen in der komplexen Landschaft der KI-Implementierung. Durch die Integration der oben genannten Schlüsselerkenntnisse in ihre Beratungspraktiken können sie nicht nur technische, sondern auch strategische, ethische und bildungsbezogene Unterstützung bieten. Dies ermöglicht die ganzheitliche Entwicklung und Implementierung von KI-Strategien, die den Anforderungen des modernen Geschäftsumfelds gerecht werden und die transformative Kraft der Künstlichen Intelligenz vollständig realisieren.

Quellen: 

• Shifting ML value creation mechanisms: A process model of ML value creation. The Journal of Strategic Information Systems (2022). Arisa Shollo, Konstantin Hopf, Tiemo Thiess, Oliver Müller. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2022.101734.

• AI VALUE CREATION STUDIE. Potenziale und Hindernisse von AI Business Use Cases in Unternehmen (2022). https://www.researchgate.net/publication/376189623_AI_Value_Creation_Studie_Potenziale_und_Hindernisse_von_AI_Business_Use_Cases_in_Unternehmen 

• POTENZIALE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ IM PRODUZIERENDEN GEWERBE IN DEUTSCHLAND. Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen der Begleitforschung zum Technologieprogramm PAiCE – Platforms | Additive Manufacturing | Imaging | Communication | Engineering (2018).https://www.bmwk.de/Redaktion/DE/Publikationen/Studien/potenziale-kuenstlichen-intelligenz-im-produzierenden-gewerbe-in-deutschland.pdf?__blob=publicationFile&v=8