Was ist Ihr KI-Business-Use-Case?

Im Jahr 2020 veröffentlichte O'Reilly ein Buch, das die Umfragen zur Einführung künstlicher Intelligenz in Unternehmen zusammenfasste und einige der häufigsten Faktoren auflistete, die deren weitere Umsetzung behindern. Laut diesem Buch waren die fünf wichtigsten Hindernisse für die KI-Einführung:

1. Die Unternehmenskultur erkennt den Bedarf an KI noch nicht – 23 %
2. Mangel an Daten oder Probleme mit der Datenqualität – 19 %
3. Schwierigkeiten bei der Einstellung qualifizierter Mitarbeiter – 18 %
4. Schwierigkeiten bei der Identifizierung geeigneter Business Use Cases – 17 %
5. Herausforderungen der technischen Infrastruktur – 8 %

Die Themen Kultur und Daten habe ich in meinen vorherigen Beiträgen behandelt; dieses Mal sprechen wir über den KI-Business-Use-Case.

Der Hauptgrund ist, dass künstliche Intelligenz sowohl Ihren Wettbewerbsvorteil darstellen als auch lediglich ein praktisches Produktivitätswerkzeug oder Feature sein kann. Anbieter von KI-Produkten und -Technologien haben einen Anreiz, Letzteres zu vermarkten. Daher weist ein Großteil der Informationen über KI-Business-Use-Cases, die Sie online finden, in die falsche Richtung.

Viele Anbieter von KI-Technologien und -Produkten nutzen die Welle, um ihre Produkte zu verkaufen: Ich erhalte wöchentlich LinkedIn-Nachrichten, die mit einem weiteren KI-gestützten Chatbot, einer Analyseplattform oder einer Datenlabeling-Lösung eine Google-ähnliche Geschäftsleistung versprechen. Wenn Ihnen ein weiteres KI-gestütztes SaaS-Tool einen Vorteil auf Google-Niveau verspricht, seien Sie gewarnt: Ein Wettbewerbsvorteil, der jedem Konkurrenten zum Kauf zur Verfügung steht, ist ein Widerspruch in sich.

Die Fata Morgana der KI-Business-Use-Cases

Um das zu veranschaulichen, googeln wir einmal „AI business use cases." Mein erster Link führt zum Artikel von Master of Code mit dem Titel „10 Amazing Cases Of Using AI in Business". Er stellt zehn KI-Anwendungen vor, von Vertrieb und Marketing bis zum Gesundheitswesen. Wenn man sie einzeln durchgeht, fällt auf, dass sie Leistung propagieren und nichts über den Wettbewerb aussagen. Das sollte ein Warnsignal sein: KI kann Ihnen operative Effizienz verschaffen. Sie kann aber auch im Kern Ihres Wettbewerbsvorteils stehen. KI-Führungskräfte und -Strategen müssen das eine vom anderen unterscheiden können. Leistungswerkzeuge, die jedem Unternehmen am Markt zur Verfügung stehen, nützen Ihren Kunden und KI-Anbietern, helfen aber Ihrem Unternehmen auf lange Sicht nicht.

Die Lehre aus Japans Operational-Effectiveness-Bewegung

Um diesen Punkt zu veranschaulichen, beginnen wir mit einem Blick in die Geschichte. In den 1990er-Jahren gewann eine neue Denkschule rasch an Bedeutung. Sie lobte Leistung und Flexibilität und behauptete, dass in der neuen, modernen Welt jeder Wettbewerbsvorteil bestenfalls temporär sei und unvermeidlich von den Konkurrenten kopiert werde. Daher müsse man sich auf operative Effizienz konzentrieren, aggressiv auslagern, die Kernaktivitäten so klein wie möglich halten und das eigene Unternehmen ständig mit zahlreichen „Best Practices" an den Wettbewerbern messen. Tatsächlich investierten Unternehmen viel Energie, um schlanker und agiler zu werden. In vielen Branchen führte dies jedoch zu einer Hyperkonkurrenz, die die Akteure homogenisierte und ihre Produkte und Dienstleistungen praktisch ununterscheidbar machte. Michael E. Porter beschrieb dies in seinem klassischen Aufsatz von 1996 „What is Strategy?"

Die Operational-Effectiveness-Bewegung geht auf die japanischen Durchbrüche der 1970er- und 1980er-Jahre zurück. Zu dieser Zeit waren japanische Unternehmen den westlichen Wettbewerbern in Sachen operativer Effizienz so weit voraus, dass sie gleichzeitig bessere Qualität und niedrigere Kosten bieten konnten und unaufhaltsam schienen. Die heutigen besten operativen Praktiken wie Total Quality Management und Lean Manufacturing haben ihren Ursprung in japanischen Unternehmen, insbesondere bei der Toyota Motor Corporation, und wurden ursprünglich von Frederick Winslow Taylors Ideen des Scientific Management beeinflusst.

Doch wie Michael Porter, Hirotaka Takeuchi und Mikio Sakakibara in ihrem Buch von 2000 „Can Japan Compete?" argumentieren, hatten japanische Unternehmen selten Strategien. Diejenigen, die welche hatten — Sony, Canon und Sega beispielsweise — waren die Ausnahme, nicht die Regel. Die meisten japanischen Unternehmen kopierten gegenseitig ihre Produktvarianten, Features, Dienstleistungen und operativen Praktiken. Als die globalen Wettbewerber bei den operativen Praktiken aufholten, stellte sich heraus, dass den japanischen Unternehmen wenig anderes blieb, worauf sie sich stützen konnten. Ein Unternehmen kann seine Rivalen nur dann übertreffen, wenn es einen dauerhaften Unterschied etablieren kann. Die operativen Best Practices und Werkzeuge erwiesen sich als zu leicht zu kopieren — seit Ende der 1990er-Jahre flachte das japanische BIP-Wachstum ab, und selbst die mutigen Abenomics-Maßnahmen von Premierminister Shinzō Abe änderten daran wenig. Rückblickend war die Diagnose von Michael Porter und Hirotaka Takeuchi zutreffend.

Strategie schlägt Leistung

Strategie und Positionierung bleiben entscheidend für einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Die Belege dafür sehen wir jeden Tag: Die Hälfte der größten Unternehmen der Welt nach Marktkapitalisierung sind heute Internetunternehmen, die auf starken Netzwerkeffekten aufgebaut sind. Betrachten wir die Internetwerbung: Der globale Markt wird auf 476 Milliarden USD geschätzt, und man würde erwarten, dass er von einem Schwarm erbittert konkurrierender Rivalen bevölkert wird. Dennoch wird er seit Jahrzehnten von wenigen Giganten dominiert. Niemand versucht, direkt mit Google oder Facebook zu konkurrieren, obwohl die heutigen Cloud-Technologien und Rechengeschwindigkeiten den Aufbau einer Suchmaschine weit über alles hinaus vereinfachen, was Larry Page und Sergey Brin sich 1998 vorstellen konnten, als sie Google gründeten.

Selbst der enorme Anstieg der Engineering-Effizienz der letzten zwei Jahrzehnte kompensiert nicht den Wettbewerbsvorteil, der mit proprietären Daten und Machine Learning aufgebaut wurde: Wenn man den gesamten Google-Code kopiert und Zeile für Zeile auf eigene Cloud-Server überträgt, wird man nicht mit Google konkurrieren können — wegen des Fehlens aller historischen Daten. Entsprechend können sich Google, Facebook, Netflix und Amazon leisten, manchmal deutlich weniger effektiv in Software-Engineering-Praktiken zu sein als Infosys, Epam und Accenture, die Leistung zu ihrer Kernkompetenz gemacht haben. Dennoch gibt die Überlegenheit in der Engineering-Leistung Letzteren keine Chance, sollten sie sich entscheiden, direkt gegen Erstere anzutreten.

Produktivität ist notwendig für Ihr Unternehmen, aber selten ausreichend. Wenn Sie sie mit Mitteln erreichen, die leicht von Ihren Wettbewerbern imitiert oder gekauft werden können, begeben Sie sich in ein erschöpfendes Wettrüsten, das — und hier kommt der entscheidende Punkt — eine absolute Verbesserung erzeugt, aber für niemanden zu einer relativen Verbesserung führt. Der Überschuss wird von den Kunden und Lieferanten der Produktivitätswerkzeuge und -produkte abgeschöpft.

Die KI-Business-Case-Falle

Kehren wir mit diesem Wissen zum KI-Business-Case zurück. Angenommen, Sie haben einen KI-gestützten Kundenservice-Chatbot gekauft (Fall Nr. 1 des oben zitierten Master-of-Code-Artikels). Er verbessert das Kundenerlebnis erheblich und rechtfertigt so Ihre Premiumpreise. In Kürze werden Ihre Wettbewerber ihn ebenfalls kaufen, und alle werden ihre Margen auf das vorherige Niveau senken müssen. Die Kunden haben jetzt einen überlegenen Service zu nahezu dem gleichen Preis wie zuvor und schöpfen so einen großen Teil des neu geschaffenen Werts ab. Der KI-Chatbot-Anbieter kassiert seine Gebühren von jedem konkurrierenden Unternehmen und schöpft den verbleibenden Überschuss ab. Dennoch blieben die Marktanteile und Gewinnmargen Ihres Unternehmens und Ihrer Rivalen gleich.

Richtig konzipiert, können KI-Technologien Ihre proprietären Daten in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln, der dem von Google, Facebook und Amazon ebenbürtig ist, selbst wenn Sie ein kleines Startup oder eine Boutique-Beratung sind. Falsch konzipiert hingegen werden dieselben Technologien nur vorübergehend zu Ihrer operativen Effizienz beitragen, dazu bestimmt, schnell von Wettbewerbern kopiert zu werden, und Ihr Unternehmen auf die Flugbahn der einst revolutionären japanischen Unternehmen setzen.

Warum die falschen Informationen dominieren

Doch dieses falsche Design nützt den Anbietern von KI-Technologien und -Produkten, da sie einen Teil des geschaffenen Überschusses abbekommen. Und genau deshalb vermarkten sie es aktiv. Ein Großteil der Informationen über KI-Business-Cases stammt aus Marketingmaterial. Dieses findet oft sogar Eingang in die seriösesten Zusammenfassungen und selbst analytische Artikel, da auf den ersten Blick beide Designs künstliche Intelligenz beinhalten und ihre Unterscheidung eine seltene Kombination aus technischer und betriebswirtschaftlicher Expertise erfordert. Das macht die Suche nach einem validen Business Use Case in einem Heuhaufen aus KI-Marketingmaterial besonders schwierig.

Beliebige KI-Features und die große Mehrheit der KI-Produkte von Drittanbietern tragen nicht zu Ihrem Wettbewerbsvorteil bei. Der Aufbau eines KI-Wettbewerbsvorteils erfordert die Identifikation des Punktes der wettbewerblichen Stärke, koordinierte funktionsübergreifende Anstrengungen und eine enge Abstimmung zwischen KI-, Produkt- und Geschäftsstrategie. Richtig konzipiert, können Ihre KI-Initiativen Ihr Unternehmen für eine langfristige Marktführerschaft positionieren, selbst in überfüllten oder hart umkämpften Märkten. Falsch konzipiert, würden sie Ihr Unternehmen um wertvolle Ressourcen und Zeit bringen und letztlich Ihren Technologieanbietern und Kunden zugutekommen, nicht Ihrem Unternehmen.

Dieser Blog widmet sich dem KI-Wettbewerbsvorteil, und wir tun unser Bestes, um zu erklären, wie er funktioniert und wie Sie einen für Ihr Produkt oder Unternehmen aufbauen können. In unseren anderen Beiträgen finden Sie ausführliche Erklärungen dazu, was der Netzwerkeffekt ist und wie KI ihn ermöglicht, sowie welche Kultur Ihnen hilft, die richtigen KI-Produkte zu entwickeln.

Wenn Sie Hilfe beim Aufbau eines KI-Wettbewerbsvorteils für Ihr Unternehmen benötigen, sind Sie bei uns genau richtig. Unser Team aus Geschäftsexperten und KI-Technologieberatern verfügt über jahrelange Erfahrung darin, Technologieunternehmen wie Ihrem dabei zu helfen, nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-Technologie aufzubauen. Von der Datenerfassung bis zur Algorithmenentwicklung können wir Ihnen helfen, der Konkurrenz voraus zu sein und Ihren Marktanteil für die kommenden Jahre zu sichern.