Projekt Flatfish am DFKI

Ein Fall für Künstliche Intelligenz: Die klassische Unterwasserinspektion von Offshore-Anlagen ist sehr teuer – ein autonomes Unterwasserfahrzeug kann das wesentlich kostengünstiger bewerkstelligen (Projekt Flatfish am DFKI). Plattform Lernende Systeme

Der Leitfaden unterstützt Unternehmen mit Fallbeispielen und einem Wegweiser bei der Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Geschäftsmodell-Innovationen. Die Autoren formulieren ein Zukunftsbild und Gestaltungsoptionen, um die richtigen Rahmenbedingungen für KI-Geschäftsmodelle zu schaffen. Der Bericht wurde von der Arbeitsgruppe Geschäftsmodell-Innovationen der Plattform Lernende Systeme verfasst. Als eine von insgesamt sieben Arbeitsgruppen identifiziert und analysiert sie neue Geschäftsmodelle auf Basis von Künstlicher Intelligenz sowie das wirtschaftliche Potenzial Lernender Systeme.

Die Wirtschaft ist im Wandel

Traditionelle produktorientierte Geschäftsmodelle werden in nahezu allen Branchen abgelöst von datengetriebenen Produkten und Dienstleistungen, die zunehmend auf KI basieren. Ein Beispiel dafür sind Maschinen, speziell deren digital verfügbare Maschinen- und Betriebsdaten. Die Analyse dieser Daten kann es ermöglichen, bestehende Produkte und Dienstleistungen zu veredeln. Über Schnittstellen können KI-Systeme diese Daten aber auch anderen Produkten und Anwendungen zur Verfügung stellen und umgekehrt von diesen Daten erhalten.

„Deutsche Unternehmen verfügen über einen immensen Schatz an Maschinen- und Betriebsdaten“, sagt Dr. Wolfgang Faisst, Leiter von S/4 NEXT bei SAP und Co-Leiter der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme. „Das ist ihr Wettbewerbsvorteil. Sie müssen diese Daten mithilfe von KI wirtschaftlich nutzbar machen und daraus innovative Geschäftsmodelle entwickeln, die auf unseren europäischen Werten basieren. Dann können sie vor allem im B2B-Bereich – zum Beispiel in der Industrie, also im Maschinenbau, in der Automobilindustrie oder der Chemiebranche – weltweit an der Spitze mitspielen“, sagte Faisst, der auch an dem Leitfaden mitgewirkt hat. Der Bericht entkräftet zudem die gängige Vorstellung, dass KI nur für große Unternehmen und mit hohen Investitionen umsetzbar ist.

Neue Geschäftsmodelle: Es gibt kein Schema X

Die Autoren zeigen auf, wie Unternehmen KI erfolgreich in ihr Geschäft integrieren und benennen Stolpersteine. „Für die Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells mit KI gibt es kein Schema X, denn jedes Unternehmen ist anders“, erläutert Susanne Boll-Westermann, Professorin für Medieninformatik und Multimedia-Systeme an der Universität Oldenburg und Co-Leiterin der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen. „Dennoch gibt es einige Schritte, die bei der strategischen Konzeption und Umsetzung eines Geschäftsmodells hilfreich sind. Das fängt zunächst damit an, die Möglichkeiten und Technologien der KI zu verstehen als auch die Potentiale für das eigene Unternehmen zu identifizieren. Der Frage, was mit KI im eigenen Unternehmen erreicht werden kann und soll, muss strategisch vorangetrieben werden.“

Unternehmen müssen den Mehrwert, den KI ihnen bringen kann, richtig einschätzen. Die Autoren raten einen Anwendungsfall für KI zu wählen, der zu den Zielen des Unternehmens passt. „Wichtig ist, dass Unternehmen sich nicht auf die Verbesserung der internen Prozesse mit KI konzentrieren, sondern bei Geschäftsmodellinnovation den Kundenvorteil und neue Produkte in den Blick nehmen. Natürlich ist es gewinnbringend, wenn mit KI Produktionsprozesse optimiert werden. Möglicherweise werden aber vielversprechende neue Anwendungsfälle in den Kernbereichen des Unternehmens übersehen“, so Boll-Westermann.

„Selten verfügt ein Unternehmen allein über alle notwendigen Kompetenzen, die Infrastruktur, Technologien und den Kundenzugang für eine KI-basierte Lösung. Häufig fehlt technologisch starken Unternehmen das Wissen in den Bereichen digitaler Geschäftsmodelldefinition, Softwareentwicklung und vor allem in der Vermarktung. Unternehmen sollten deshalb in ihrem digitalen Ökosystem passende Allianzen schmieden, um zum Beispiel die benötigten Kompetenzen zu erhalten, aber auch Daten und Infrastruktur zu teilen“, rät Wolfgang Faisst. Auch „AI as a Service“-Anbieter, die Dienstleistungen rund um KI verkaufen, können als Partner herangezogen werden.