{"id":7130,"date":"2022-06-15T08:00:00","date_gmt":"2022-06-15T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.semantha.de\/?p=7130"},"modified":"2022-06-08T08:37:48","modified_gmt":"2022-06-08T06:37:48","slug":"lohnt-es-sich-jetzt-schon-in-ki-zu-investieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.semantha.de\/de\/lohnt-es-sich-jetzt-schon-in-ki-zu-investieren\/","title":{"rendered":"Lohnt es sich, (jetzt schon) in KI zu investieren?"},"content":{"rendered":"\n

Erst 8% der deutschen Unternehmen nutzen laut Bitkom<\/a> k\u00fcnstliche Intelligenz (KI). Das \u00fcberrascht wenig: Technologie-Skepsis \u2013 typisch f\u00fcr Deutschland. Das macht sie aber nicht weniger problematisch. Denn es stimmt zwar, dass KI kein Allheilmittel ist, aber ihr Potenzial ist zu gro\u00df, um es einfach zu ignorieren. Warum es sich lohnt, in KI zu investieren und worauf du achten solltest, wenn du den Return on Invest korrekt erfassen m\u00f6chtest.   <\/p>\n\n\n\n

Der Wert von k\u00fcnstlicher Intelligenz? Schwierig zu messen!<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Noch scheint der Einfluss von KI auf die Bottom Line \u00fcberschaubar: Der Anteil der Unternehmen, die mindestens 5% ihres EBIT auf KI zur\u00fcckf\u00fchren, lag laut McKinsey-Studie \u201eThe State of AI 2021\u201c<\/a> bei 27 Prozent. Ein Jahr zuvor waren es allerdings nur 20 Prozent. Der Anstieg ist wohl nicht nur der h\u00f6heren Leistungsf\u00e4higkeit der KI-Anwendungen geschuldet, sondern auch der Kompetenz der Unternehmen im Umgang mit KI. Sie haben gelernt, die Technologie effektiver einzusetzen und ihren Wert korrekt zu bemessen. <\/p>\n\n\n\n

Vielen Unternehmen f\u00e4llt es zun\u00e4chst schwer, den Return on Invest von KI zu bestimmen. Ihnen unterlaufen Fehler, sodass sie den positiven Impact der KI nicht ausreichend sehen. <\/p>\n\n\n\n

Sie legen zum Beispiel einen zu kurzen Berechnungszeitraum zugrunde, der nicht ber\u00fccksichtigt, dass KI-Systeme h\u00e4ufig zu Beginn trainiert werden m\u00fcssen und in der Zeit mehr Ressourcen binden. Sie w\u00e4hlen ihr Pilotprojekt ungeschickt aus oder messen genau die Faktoren nicht, in denen sich zuerst positive Ver\u00e4nderungen einstellen.<\/p>\n\n\n\n

Das ist ein Kernproblem bei der wirtschaftlichen Beurteilung von KI: Unternehmen messen h\u00e4ufig nur die harten Faktoren. Sie stellen die Kosten f\u00fcr die neue Software und Schulungen den Ver\u00e4nderungen im Umsatz gegen\u00fcber. Dabei bieten KI-Anwendungen auch viele indirekte, weiche Vorteile. F\u00fcr eine realistische Einsch\u00e4tzung m\u00fcssen Unternehmen harte und weiche Faktoren betrachten. <\/p>\n\n\n\n

ROI von k\u00fcnstlicher Intelligenz: harte und weiche Faktoren <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Einsatzszenarien f\u00fcr KI-Anwendungen<\/a> finden sich in jedem Unternehmensbereich. So unterschiedlich die Vorteile auch sind \u2013 automatisierte Vertragspr\u00fcfung, Entlastung im Kundensupport dank Chatbots, schnellere Recruitingprozesse \u2013 die messbaren Vorteile lassen sich immer auf die gleichen harten und weichen Faktoren zur\u00fcckf\u00fchren. Hier ein \u00dcberblick \u00fcber die wichtigsten.<\/p>\n\n\n\n

Harte Faktoren<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Effizienzgewinn<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Repetitive Aufgaben k\u00f6nnen KI-Anwendungen automatisiert ausf\u00fchren, sodass Mitarbeiter Prozesse schneller bearbeiten und sich auf die kognitiv anspruchsvolleren T\u00e4tigkeiten fokussieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Bessere Entscheidungsqualit\u00e4t<\/em><\/h4>\n\n\n\n

KI-Systeme k\u00f6nnen auch umfangreiche Datenmengen \u00fcberblicken und Muster erkennen. Ihre Handlungsempfehlungen helfen Managern, schnellere und kl\u00fcgere Entscheidungen \u2013 auf Datenbasis \u2013 zu treffen. <\/p>\n\n\n\n

Produktivit\u00e4tszuwachs<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Da immer mehr einfache Aufgaben von KI ausgef\u00fchrt werden, gewinnen Mitarbeiter Zeit f\u00fcr anspruchsvollere, kreative T\u00e4tigkeiten. Teilweise k\u00f6nnen Arbeitspl\u00e4tze abgebaut werden, doch meist verlagern sich die Aufgaben, sodass die Wertsch\u00f6pfung pro Mitarbeiter steigt. <\/p>\n\n\n\n

Umsatzsteigerung<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Mit KI-Anwendungen lassen sich neue Gesch\u00e4ftsfelder erschlie\u00dfen, bestehende Produkte und Services um smarte Features anreichern und neue personalisierte Aktivit\u00e4ten in Marketing und Vertrieb etablieren. Es steigt also nicht nur die Effizienz in den bestehenden Workflows, es entstehen auch neue Wege der Umsatzsteigerung.<\/p>\n\n\n\n

Weiche Faktoren<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Mitarbeiterzufriedenheit<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Verwaltungsaufgaben erledigt wohl niemand gerne. Wenn k\u00fcnstliche Intelligenz Mitarbeitern diese Aufgaben abnimmt, erleichtert das ihren Arbeitsalltag und gibt ihnen mehr Raum f\u00fcr Aufgaben, in denen sie ihre Kompetenzen einbringen k\u00f6nnen und die sie motiviert angehen. <\/p>\n\n\n\n

Customer Experience <\/em><\/h4>\n\n\n\n

Dank smarter Automatisierung kann ein h\u00f6herer Standard im Kundensupport erreicht werden. Personalisierte Kommunikation mit Interessenten und Bestandskunden lassen sich \u00fcber KI-Anwendungen skalieren und verbessern die Rate der Kaufabschl\u00fcsse bzw. die Kundenbindung.<\/p>\n\n\n\n

Agilit\u00e4t <\/em><\/h4>\n\n\n\n

Wir leben in einer VUKA-Welt. Schnelle Marktver\u00e4nderungen bestimmten die Wirtschaft und erfordern agiles Arbeiten. KI-Projekte k\u00f6nnen die interne Transformation zu solchen Strukturen beschleunigen. Sie ver\u00e4ndern das Mindset im Team und f\u00f6rdern eine Kultur des Experimentierens, denn k\u00fcnstliche Intelligenz ist selten out of the box perfekt. Das agile, iterative Vorgehen ist ein Erfolgsbaustein, wenn Unternehmen resilient auf Ver\u00e4nderungen reagieren wollen.<\/p>\n\n\n\n

Markenpositionierung<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Wenn Unternehmen den Einsatz von KI, zum Beispiel in ihrer Produktion, nach au\u00dfen kommunizieren, formen sie damit ihre Marke als zukunfts- und wachstumsorientiert und senden Signale von wirtschaftlicher St\u00e4rke. Auch f\u00fcr Bewerber in der IT kann der k\u00fcnstliche Intelligenz ein Auswahlkriterium sein. <\/p>\n\n\n\n

Wissensaufbau <\/em><\/h4>\n\n\n\n

Der Hype um das Buzzword k\u00fcnstliche Intelligenz mag abebben, KI-Anwendungen werden jedoch nicht verschwinden. Unternehmen, die jetzt Knowhow aufbauen, erarbeiten sich einen klaren Wettbewerbsvorsprung, von dem sie \u00fcber die monet\u00e4ren Gewinne hinaus profitieren.<\/p>\n\n\n\n

Viele m\u00f6gliche Wege und ein Irrweg<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

KI ist f\u00fcr Unternehmen weder Bedrohung noch Heilsbringer. Sie vernichtet nicht massenhaft Arbeitspl\u00e4tze, l\u00e4sst Ums\u00e4tze aber auch nicht auf Knopfdruck explodieren. Unternehmen m\u00fcssen ihre Prozesse anpassen und sich bei der Transformation Zeit geben. Sind sie dazu bereit, werden sie mit Produktivit\u00e4tsvorteilen belohnt, die mit konventionellen Technologien nicht realisierbar sind. Gerade wenn noch nicht jeder Wettbewerber k\u00fcnstliche Intelligenz einsetzt, kann die Technologie die Marktverh\u00e4ltnisse ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n

Es stimmt: KI-L\u00f6sungen selbst zu entwickeln, ist (noch) mit einem hohen Investment verbunden. Darum ist es sinnvoll, f\u00fcr ein erstes KI-Projekt auf Drittanbieter-Tools zu setzen, die meist kosteng\u00fcnstiger sind und das Risiko senken.<\/p>\n\n\n\n

Der Return on Invest mag sich nicht mit dem ersten KI-Projekt<\/a> einstellen. Er hebt vielleicht nicht direkt den Umsatz an, doch wer weiche Faktoren mit erhebt und sich Zeit gibt, wird Ergebnisse sehen. Keine KI Journey verl\u00e4uft geradlinig. Fehler geh\u00f6ren dazu. Unternehmen sollten sie als wertvolle Lernerfahrungen betrachten. Der einzige echte Fehler, den sie machen k\u00f6nnen, ist Nichtstun. Wer KI heute ignoriert, wird das ganz sicher morgen bereuen. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Erst 8% der deutschen Unternehmen nutzen laut Bitkom k\u00fcnstliche Intelligenz (KI). Das \u00fcberrascht wenig: Technologie-Skepsis \u2013 typisch f\u00fcr Deutschland. Das macht sie aber nicht weniger problematisch. Denn es stimmt zwar, dass KI kein Allheilmittel ist, aber ihr Potenzial ist zu gro\u00df, um es einfach zu ignorieren. Warum es sich lohnt, in KI zu investieren und […]<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":7170,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\nLohnt es sich, (jetzt schon) in KI zu investieren? - semantha<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Der Return on Invest von KI-Projekten wird oft falsch gemessen. 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