Infolgedessen ist der ROI f\u00fcr die Verwendung von verschreibungspflichtigen data zur Ansprache von Fachkr\u00e4ften im Gesundheitswesen in den USA hoch, in Brasilien durchschnittlich und in Europa begrenzt, wo die data meist auf regionaler Ebene aggregiert wird.<\/p>\n
Diese Beschr\u00e4nkungen schaffen \u201cROI-Leitplanken\u201d, die die realisierbaren Anwendungsf\u00e4lle bestimmen.<\/p>\n
1.2 Multiplikatoren f\u00fcr die Reife des \u00d6kosystems<\/b><\/h3>\n
Die technologische Landschaft einer Branche - insbesondere das Vorhandensein von spezialisierten Akteuren und innovativen Start-ups - spielt eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung des ROI von KI-Projekten.<\/p>\n
Wenn eine Branche von einem dynamischen \u00d6kosystem aus Technologieanbietern, Integratoren und Nischen-Start-ups profitiert, k\u00f6nnen Unternehmen schneller innovative KI-L\u00f6sungen identifizieren, testen und einsetzen, die auf ihre spezifischen gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen zugeschnitten sind. Dieses \u00d6kosystem f\u00f6rdert die Zusammenarbeit, den Wissensaustausch und den Zugang zu den besten Tools, wodurch Entwicklungszeit und Integrationsh\u00fcrden reduziert werden.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glichen Open-Source-Communities und spezialisierte Anbieter den Unternehmen, mit bew\u00e4hrten Frameworks zu experimentieren und von kollektiven Innovationen zu profitieren, was die Pilotprojekte rationalisiert und die Time-to-Value verk\u00fcrzt. Infolgedessen k\u00f6nnen Branchen, die \u00fcber ein umfangreiches Netzwerk von KI-Akteuren verf\u00fcgen, erfolgreiche Projekte schneller skalieren und greifbare Produktivit\u00e4ts- und Effizienzsteigerungen schneller realisieren, was sich direkt auf ihre Renditeentwicklung auswirkt.<\/p>\n
1.3 Langfristigkeit als ROI-Beschleuniger<\/b><\/h3>\n
Branchen, die eine mehrj\u00e4hrige Planung verfolgen (z.B. Energie, Luft- und Raumfahrt), erzielen \u00fcber einen Zeitraum von 5 Jahren einen deutlich h\u00f6heren kumulativen ROI f\u00fcr KI als Sektoren mit kurzen Zyklen. Langfristige Zyklen erm\u00f6glichen es, in innovativere und mutigere Technologien zu investieren und gleichzeitig die Kosten f\u00fcr das Projektmanagement durch interne Rekrutierung und langfristige Angebotsplanung zu gl\u00e4tten.<\/p>\n
Ein ber\u00fchmtes Beispiel ist die jahrzehntelange KI-Roadmap von BP f\u00fcr die vorausschauende Wartung bei Offshore-Bohrungen.<\/p>\n
2. Kosten der Unternehmensimplementierung: Die Ausf\u00fchrungsebene<\/b><\/h2>\n
Das Unternehmen, in dem ein KI-Anwendungsfall eingesetzt wird, hat einen erheblichen Einfluss auf die Implementierungskosten, abh\u00e4ngig von der Reife von 3 Assets: den technologischen Grundlagen, dem data governance und dem gesch\u00e4ftlichen Appetit auf KI.<\/p>\n
2.1 Tech Stack Bereitschaftskosten<\/b><\/h3>\n
Unternehmen mit einer modernen data-Infrastruktur (cloud data-Lakes, MLOps-Pipelines) beschleunigen die Implementierung von KI-Anwendungsf\u00e4llen erheblich im Vergleich zu anderen Unternehmen, die auf Altsysteme setzen.<\/p>\n
Um Ihnen eine ungef\u00e4hre Einsch\u00e4tzung zu geben: Die Herstellung einer neuen Verbindung mit einem Quellsystem kann je nach Art der verf\u00fcgbaren Anschl\u00fcsse zwischen einigen Tagen und einem Monat dauern.<\/p>\n
2.2 Data Staatsverschuldung<\/b><\/h3>\n
Ein Mangel an robustem data governance reduziert den ROI von KI-Anwendungsf\u00e4llen in zweierlei Hinsicht.<\/p>\n
Erstens verz\u00f6gern sich Projekte oft aufgrund der Notwendigkeit einer umfassenden data-Vorbereitung und der Implementierung einer angemessenen Zugriffsverwaltung, da die Teams viel Zeit f\u00fcr die Bereinigung, Organisation und Sicherung von data aufwenden m\u00fcssen, bevor mit der Modellierung begonnen werden kann. Die Data Vorbereitung kann bis zu 80% des Aufwands bei Projekten zum maschinellen Lernen verschlingen.<\/p>\n
Zweitens f\u00fchrt eine unzureichende Governance zu schlechter data-Qualit\u00e4t und unzureichender Kennzeichnung, was sich direkt auf die KI-Leistung auswirkt. Modelle, die auf unvollst\u00e4ndigen, inkonsistenten oder schlecht gekennzeichneten data trainiert werden, liefern weniger genaue und weniger zuverl\u00e4ssige Ergebnisse, was den Gesch\u00e4ftswert untergr\u00e4bt und kostspielige Nacharbeiten oder verl\u00e4ngerte Entwicklungszyklen erfordert.<\/p>\n
2.3 Reibungsindex f\u00fcr die Annahme<\/b><\/h3>\n
Die Technikaffinit\u00e4t der Mitarbeiter und ihre F\u00e4higkeit zum Change Management entscheiden dar\u00fcber, ob KI-Tools einen Mehrwert bieten oder zur Ladenh\u00fcter werden.<\/p>\n
Wenn bereits mehrere KI-Erfolge den Weg geebnet haben und die Mitarbeiter Zugang zu fortlaufenden KI-Schulungsprogrammen haben, die dazu beitragen, die Technologie zu entmystifizieren, Ergebnisse zu demonstrieren und ihre Komplementarit\u00e4t mit dem Menschen hervorzuheben, sind sie wesentlich empf\u00e4nglicher f\u00fcr k\u00fcnftige KI-Einsatzf\u00e4lle, die eingef\u00fchrt werden.<\/p>\n
So enthalten Schulungen zur Einf\u00fchrung eines KI-Produkts in der Regel 20% an Inhalten, die der KI-Akklimatisierung gewidmet sind, zusammen mit mindestens einem Abschnitt \u00fcber den Zugang zu den Tools. Je mehr diese Produkte innerhalb einer einzigen Schnittstelle zentralisiert werden und auf bereits geschulte Teams ausgerichtet sind, desto mehr sinkt der Aufwand f\u00fcr die Akkulturation um 30 bis 40%.<\/p>\n
3. Multi-Horizont-Vorteile: Die Wertmatrix<\/b><\/h2>\n
Die Vorteile von KI-Anwendungsf\u00e4llen sind auf zwei Zeithorizonte ausgerichtet, um ihren vollen Wert zu erschlie\u00dfen, wobei die Gewinne unterschiedlich greifbar sind.<\/p>\n
Der erste Horizont erstreckt sich \u00fcber ein Jahr und ist sehr konkret. Er konzentriert sich auf Gewinne im Zusammenhang mit der Einf\u00fchrung neuer Produkte und Dienstleistungen, die durch KI erm\u00f6glicht werden, sowie auf die durch KI erm\u00f6glichte Automatisierung von Aufgaben.<\/p>\n
Der zweite Horizont erstreckt sich \u00fcber zwei bis drei Jahre und ist weniger greifbar. Hier geht es um Verbesserungen bei der strategischen Entscheidungsfindung und eine h\u00f6here Widerstandsf\u00e4higkeit des Unternehmens gegen\u00fcber Marktver\u00e4nderungen durch den Einsatz von KI.<\/p>\n
3.1 Kurzfristig (0-12 Monate)<\/b><\/h3>\n
Topline Wachstumsmotor<\/strong><\/p>\n Die wichtigste Methode zur Steigerung des Umsatzes ist die Erh\u00f6hung der Einnahmen aus bestehenden Produkten. Betrachten Sie zwei anschauliche Beispiele aus dem Bereich der Personalisierung: Die Empfehlungsmaschine von Netflix, die die Kundenbindung um 30% erh\u00f6ht und damit die Abwanderung verringert hat. Ein weiteres Beispiel ist Stitch Fix, ein Bekleidungsunternehmen, das KI-Algorithmen einsetzt, um die Vorlieben und das Verhalten der Kunden zu analysieren und so ma\u00dfgeschneiderte Bekleidungsempfehlungen zu liefern. Eine derart umfangreiche Personalisierung w\u00e4re ohne KI unerreichbar, und genau diese Technologie macht das Gesch\u00e4ftsmodell von Stitch Fix tragf\u00e4hig.<\/p>\n Der zweite Ansatz besteht darin, neue Produkte auf den Markt zu bringen, die vor dem Aufkommen der KI unrentabel waren. Nutella zum Beispiel hat in Zusammenarbeit mit Ogilvy Italia ein neuronales Netzwerk eingesetzt, um sieben Millionen einzigartige Etiketten f\u00fcr die Tiegel zu erstellen, die innerhalb einer Woche ausverkauft waren. Ohne k\u00fcnstliche Intelligenz w\u00e4re die Herstellung einer so gro\u00dfen Anzahl einzigartiger Etiketten unerschwinglich oder schlichtweg unm\u00f6glich gewesen, was die Kampagne au\u00dfergew\u00f6hnlich profitabel machte.<\/p>\n Strategische Entscheidungs\u00fcberlegenheit<\/b><\/p>\n Es ist immer eine Herausforderung, die Auswirkungen einer strategischen Entscheidung auf die Finanzen eines Unternehmens zu beurteilen, und noch schwieriger ist es, den Einfluss von artificial intelligence auf diese Entscheidung zu bewerten. Die Meinungen stimmen jedoch darin \u00fcberein, dass KI bereits zu einem strategischen Partner bei der Entscheidungsfindung geworden ist. Ein Beispiel, das Artefact liefert, ist die Verwendung von Marketing-Mix-Modellen, einem Tool, mit dem die Verteilung des Marketingbudgets auf verschiedene Kan\u00e4le f\u00fcr das folgende Jahr optimiert werden kann. In einigen F\u00e4llen kann die durch diese Optimierung erm\u00f6glichte Gewinnsteigerung bis zu 40% erreichen.<\/p>\n Organisatorische Widerstandsf\u00e4higkeit<\/b><\/p>\n Die Einf\u00fchrung einer KI-gesteuerten Unternehmenskultur bringt Agilit\u00e4t in Unternehmen, indem sie kontinuierliches Lernen, Anpassungsf\u00e4higkeit und schnelles Experimentieren in die t\u00e4glichen Abl\u00e4ufe einbettet. KI erm\u00f6glicht es Teams, Routineaufgaben zu automatisieren, Anomalien schnell zu erkennen und Arbeitsabl\u00e4ufe zu rationalisieren, so dass sich die Mitarbeiter auf Innovation und Wertsch\u00f6pfung konzentrieren k\u00f6nnen. Diese Kultur f\u00f6rdert die dezentrale Entscheidungsfindung und gibt den Teams die M\u00f6glichkeit, neue Ideen zu testen, Ergebnisse zu analysieren und Prozesse in Echtzeit zu optimieren. Dies f\u00f6rdert eine Mentalit\u00e4t, in der Ver\u00e4nderungen willkommen sind und Misserfolge als Lernchance gesehen werden. Infolgedessen werden Unternehmen flexibler, sind besser auf Marktver\u00e4nderungen vorbereitet und in der Lage, ihre Strategien und Rollen weiterzuentwickeln, um auf neue Herausforderungen zu reagieren - was Agilit\u00e4t zu einem Kernbestandteil ihrer Identit\u00e4t und ihrer operativen St\u00e4rke macht.<\/p>\n Neunzig Prozent der Unternehmen, die in einer Dataiku-Studie befragt wurden, betrachten KI als ein Instrument der Widerstandsf\u00e4higkeit angesichts von Rezessionsrisiken und Wirtschaftskrisen. Mehr als 80% der Manager geben an, ihre Investitionen in KI trotz wirtschaftlicher Unsicherheiten beizubehalten oder zu erh\u00f6hen, was ein starkes Vertrauen in die F\u00e4higkeit von KI widerspiegelt, Unternehmen vor St\u00f6rungen zu sch\u00fctzen.<\/p>\n Auf der Grundlage all dieser Faktoren schlagen wir die folgende Formel f\u00fcr die Berechnung des ROI eines KI-Anwendungsfalls vor, die von drei Ebenen abh\u00e4ngt: Branche, Unternehmen und Rationalisierung der Anwendungsf\u00e4lle in Bezug auf IT-, data- und Change Management-Kosten. Obwohl die Bewertung der einzelnen Faktoren komplex ist, hilft Ihnen diese Formel, alle zu ber\u00fccksichtigenden Elemente im Auge zu behalten.<\/p>\n Dieser Rahmen geht \u00fcber die statische Kosten-Nutzen-Analyse hinaus und modelliert die kaskadenartigen Auswirkungen von KI:<\/p>\n In unserem letzten Artikel werden wir anhand von 2 Beispielen aus der Gesundheitsbranche untersuchen, wie dieser Rahmen operationalisiert werden kann, wobei eines auf den ROI von 0-12 Monaten und eines auf +12 Monate ausgerichtet ist.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In unserem ersten Artikel haben wir dargelegt, warum herk\u00f6mmliche ROI-Modelle die einzigartige Wertdynamik von KI nicht erfassen k\u00f6nnen - nicht lineare Ertr\u00e4ge, verz\u00f6gerte Vorteile und kontextabh\u00e4ngige Abh\u00e4ngigkeiten.<\/p>","protected":false},"featured_media":747045,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-746794","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/746794","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/747045"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=746794"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=746794"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=746794"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}3.2 Langfristig (12+ Monate)<\/strong><\/h3>\n
Das konzentrische ROI-Rahmenwerk<\/b><\/h2>\n
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<\/p>\nSchlussfolgerung: Die ROI-Gleichung ausbalancieren<\/b><\/h2>\n
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