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Die Frage, ob Ihr Unternehmen kĂŒnstliche Intelligenz (KI) benötigt, steht heutzutage gar nicht mehr zur Debatte – denn die Antwort lautete in nahezu allen Branchen rund um die Welt sehr deutlich „Ja“.

Laut Prognosen kann im Jahr 2025 der Umsatz im Bereich von Unternehmensanwendungen mit kĂŒnstlicher Intelligenz bis zu 31,24 Milliarden US-Dollar betragen.
Die Möglichkeiten der KI werden in den verschiedensten Bereichen ausgeschöpft: zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, um neue Einnahmen zu erzielen und Kosten zu senken.

Die Frage, die sich also stellt, bezieht sich nicht auf das „ob“ bei der EinfĂŒhrung von KI Software, sondern auf das „wie“.

Hierzu wollen wir die verschiedenen Aspekte einer „Make or Buy“-Entscheidung in Bezug auf KI Software beleuchten.

Was bedeutet „Make or Buy“?

„Make or Buy“-Entscheidungen beschĂ€ftigen sich mit der Frage, ob bestimmte Leistungen oder Produkte von externen Anbietern bezogen oder vom eigenen Unternehmen produziert werden. Hierbei spielen die Kriterien Kosten, QualitĂ€t, Zeit, Ressourcen und Risiken eine Rolle. Oftmals findet dafĂŒr ein vordefinierter Unternehmensprozess statt, um eine objektive Entscheidung zu garantieren.

Ki Software

Kriterium Zielsetzung – KI Software als KerngeschĂ€ft oder UnterstĂŒtzung?

FĂŒr Unternehmen, die KI benötigen, um ihr KerngeschĂ€ft zu stĂ€rken oder den strategischen Erfolg sicherzustellen, ist selbst entwickeln der richtige Weg, wie beispielsweise bei Uber mit autonomen Fahrzeugen oder Netflix und deren Empfehlungs-Engin.

FĂŒr Bereiche, die nicht zum KerngeschĂ€ft gehören, wie Personalwesen, Finanz- und Rechnungswesen oder Kundendienst, reicht hingegen oftmals der Kauf eines der vielen bewĂ€hrten AI-Produkte von der Stange aus.

„Es kommt darauf an, wie strategisch und einzigartig Ihre KI-Anwendungen fĂŒr Ihr Unternehmen sind.“, so Thomas Malone, GrĂŒndungsdirektor des MIT-Zentrums fĂŒr kollektive Intelligenz.

So einfach wie diese Aussage nun erscheinen mag ist es dann aber leider doch nicht.

Sich die richtigen Fragen stellen

Als Erstes definiert man das Hauptziel, welches durch die KI Software erreicht werden soll. Möchte man transformative, große Schritte durch die KI erzielen oder reicht einem eine einfach zu realisierende Anwendung, welche schnell Erfolge erzielt?

Do it yourself fĂŒr innovative GeschĂ€ftsmodellneuerungen

Möchte man große VerĂ€nderungen an seinem aktuellen GeschĂ€ftsmodell vornehmen oder gar ein neues, innovatives Unternehmen starten, so steht es außer Frage, dass die dafĂŒr benötigte KI Software im eigenen Haus produziert werden muss. Dies garantiert einem als Unternehmen das geistige Eigentum an der Entwicklung und bedeutet daher einen großen Wettbewerbsvorteil gegenĂŒber anderen Marktteilnehmern. Man kann exakt die Features entwickeln, welche den eigenen Vorstellungen und BedĂŒrfnissen entsprechen. Zudem bietet es mehr FlexibilitĂ€t und KreativitĂ€t bei der Entwicklung. So kann man Änderungen und neue Funktionen bei Bedarf unabhĂ€ngig umsetzten. Gelingt das Produkt wie erwartet, so spart man auf Dauer fortlaufende Lizenzkosten und WartungsgebĂŒhren, welche bei eingekaufter KI Software hĂ€ufig anfallen.

Bei einer Eigenentwicklung muss das Produkt eine bessere Performance als alle am Markt bereits vorhandenen Lösungen aufweisen, ansonsten ist es wertlos.

Auf der anderen Seite sind natĂŒrlich auch die Risiken höher und man darf nicht vergessen, dass die Möglichkeit des Scheiterns des Projektes besteht. Die Entwicklung eigener Software beansprucht viel Zeit und vor allem qualifizierte Mitarbeiter, welche in der Zeit nicht fĂŒr andere Projekte verfĂŒgbar sind – Stichwort OpportunitĂ€tskosten. Es besteht also das Risiko, dass das KerngeschĂ€ft leidet. Zudem muss die Schulung fĂŒr den Umgang mit neuer Software durch die eigenen Mitarbeiter durchgefĂŒhrt werden, was einen zusĂ€tzlichen Zeitfaktor darstellt. Desweiteren sind gerade im IT-Bereiche hohe Fluktuationen der Mitarbeiter ĂŒblich. VerlĂ€sst einer der entwickelnden oder bereits geschulten Mitarbeiter das Unternehmen, so fallen zusĂ€tzliche Kosten fĂŒr die Einarbeitung neuer FachkrĂ€fte an.

6 GrĂŒnde fĂŒr die Eigenentwicklung von KI Software

  • alle Rechte am Produkt
  • USP, Wettbewerbsvorteil
  • Wachstumchancen
  • hohe FlexibilitĂ€t
  • UnabhĂ€ngigkeit von Anbietern
  • keine ĂŒberflĂŒssigen Funktionen

KI Software fĂŒr RoutinetĂ€tigkeiten

Ist das Ziel eines KI-Projektes hingegen, dass RoutinetĂ€tigkeiten abgewickelt und sofortige Mehrwerte geliefert werden, so ist es selten eine gute Idee, eine eigene KI Software aufzubauen. Selbst mit Open-Source-Tools kann die Erstellung von Anwendungen mit kĂŒnstlicher Intelligenz Millionen kosten. Zudem dauert es meist Monate, bis ein Algorithmus fĂŒr maschinelles Lernen trainiert ist, um Aufgaben zu erfĂŒllen, die die meisten Anbieter bereits lösen.

Maschinelles Lernen funktioniert hervorragend bei sich wiederholende Back-Office-Verwaltungsaufgaben aus. Anwendungen, die diese Aufgaben ausfĂŒhren und perfekt darauf trainiert sind, gibt es bereits auf dem Markt.

Kaufen bietet weitere Vorteile: die Integration der Anwendung in die eigene IT-Umgebung wird oftmals durch die Anbieter ĂŒbernommen, ebenso wie die Schulung der Mitarbeiter.

Zudem kauft man selten die Katze im Sack. Ein wichtiger Punkt bei bereits vorhandener KI Software ist, dass man hĂ€ufig testen kann, ob das Produkt die eigenen Anforderungen erfĂŒllt und einen Performance-Uplift generiert.

Standardsoftwareunternehmen oder spezialisierte Anbieter – wo liegen die Unterschiede?

Sobald man sich fĂŒr den Kauf entschieden hat, ist die nĂ€chste Frage, ob man einen spezialisierten KI-Anbieter wĂ€hlt oder auf bereits implementierte Unternehmenssoftware mit möglichen KI-Elementen zurĂŒckgreift.

Viele Unternehmen wenden sich an ihre bestehenden Softwareanbieter, welche bereits genutzte Systeme um KI Features erweitern. Solche Systeme haben nicht nur Zugriff auf umfangreiche Datenmengen – hĂ€ufig auf die eigenen Daten des KĂ€ufers -, sondern können auch oftmals ohne spezielles Know-how oder zusĂ€tzliche Schulungen verwendet werden.

6 GrĂŒnde fĂŒr Standardanbieter von KI Software

  • IT-Infrastruktur fĂŒr Implementierung bereits vorhanden
  • keine SicherheitslĂŒcken
  • Schnittstellen zu anderen Systemen bereits vorhanden
  • Vorhandene Dokumentation
  • Erfahrungsaustausch von Nutzern möglich
  • Berater und Support wird gestellt

KI von der Stange ist oft der sicherste Weg, aber die Aussicht auf Erfolge hĂ€lt sich in Grenzen, da kein großer Wettbewerbsvorteil dadurch entsteht.

Bei spezialisierten Anbietern hingegen steigt der Wettbewerbsvorteil. Viele der Anbieter sind kleine, innovative Unternehmen. Diese arbeiten agiler und bringen daher eine höhere FlexibilitĂ€t und teils auch Personalisierungsmöglichkeiten mit sich. Generell können spezialisierte Anbieter mit Kosten- und Zeitersparnis punkten. Hier sind Data Scientists und Softwareentwickler bereits eingestellt und mit der arbeitsintensiven Aufgabe beauftragt, Modelle fĂŒr maschinelles Lernen zu trainieren. Zudem beschĂ€ftigen sich diese ausschließlich mit deren Produkt und sind daher spezialisiert auf dessen Entwicklung und Implementierung. Auch die permanente Weiterentwicklung und Optimierung des Produktes spricht fĂŒr spezialisierte Anbieter bei KI Software.

6 GrĂŒnde fĂŒr einen spezialisierten Anbieter von KI Software

  • hohe AgilitĂ€t bei innovativen Unternehmen
  • Kosten- und Zeitersparnis gegenĂŒber Standardsoftware
  • spezialisierte, ausgereifte Softwarelösungen fĂŒr explizite Probleme
  • permanente Optimierung des Produktes durch den Anbieter
  • sofortige Implementation und Inbetriebnahme möglich
  • Schulungen und Betreuung durch Anbieter

Kosten vs. Performance

Vergleicht man die Aspekte der Kosten und des generierten Mehrwertes durch Nutzung von KI Software bei Make or Buy-Entscheidungen, so lassen sich zwei unterschiedliche VerlÀufe dieser feststellen.

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Entwickelt man selbst KI Software, so steht am Anfang ein großer Kostenblock sowie keinerlei Einnahmen. Nach Fertigstellung des Produktes ist es allerdings nicht so, dass man gar keine Kosten mehr hat. Permanente Optimierungen, Schulungen der Mitarbeiter und Wartungen verursachen fortlaufend Kosten. Mit EinfĂŒhrung des Produktes wird nun langsam der Umsatz des Unternehmens erhöht. Dieser kann sich, sollte sich die Performance wie gewĂŒnscht einstellen, rasch entwickeln. Das Risiko, dass man die angestrebten Ziele nicht erreicht, besteht allerdings.

Dem gegenĂŒber bietet eingekaufte KI Software einen großen Vorteil: durch die Möglichkeit, die Performance vorab testen zu können, besteht kein Risiko. Die sich gesetzte Ziele können erreicht werden – und zwar direkt ab Einsatz der Software.

Fazit Make or Buy bei KI Software

Zusammengefasst lĂ€sst sich also sagen, dass man als Unternehmen bei Entscheidungen bezĂŒglich KI Software zunĂ€chst ĂŒberlegen sollte, wo genau man sie einsetzten möchte. Betrifft das Einsatzgebiet das KerngeschĂ€ft eines Unternehmens, so sollte man das entsprechende Produkt selbst entwickeln. Dabei hat man nĂ€mlich mehr FlexibilitĂ€t und spĂ€ter auch alle Rechte am geistigen Eigentum.

Möchte man aber KI Software einsetzten, um einzelne Bereiche des GeschÀftsmodells zu verbessern, so eignet sich KI Software von Fremdanbietern. Dadurch spart man Ressourcen in Form von Zeit und Kosten und verringert das Risiko, durch einen Test der Performance.

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