In Zeiten stärkeren Wettbewerbs und steigender Herstellungskosten suchen viele Unternehmen nach neuen Geschäftsmodellen oder Erweiterungen der bestehenden Geschäftsmodelle, die eine bessere Differenzierung zur Konkurrenz schaffen bzw. vor Disruption schützen sollen.
Datengetriebene Geschäftsmodelle nehmen hierbei eine Schlüsselposition ein, da sie oft entkoppelt von bestehenden Wachstumsstrategien eingeführt und zusätzlich mit KI verstärkt werden können.
Beispiele für innovative Geschäftsmodelle
Beispiele hierfür sind die Subscription Economy, bei der sich alles um den Zugang zu stets aktualisierten Leistungen dreht, welche durch die Hoheit über bestimmte Nutzungsdaten einen wichtigen Differentiator schaffen können. Ebenso kann die datengestützte Personalisierung angeführt werden, sei dies bei der Nutzung von adaptiven physischen Produkten wie einem Roboter Staubsauger oder bei der Gestaltung von digitalen und physischen Dienstleistungen. Bei On-Demand Geschäftsmodellen ist eine optimale datengestützte Vorhersage der notwendigen Ressourcen oder Produkte essentiell.
Die sogenannte API Economy (Application Programming Interface = Anwendungsprogrammierschnittstelle) setzt darauf, bestimmte gewonnene Daten oder Erkenntnisse per digitaler Schnittstelle- oft als Subskription- an andere Firmen bereitzustellen, so dass diese die Informationen in ihren digitalen Produkten ausliefern- wie z.B. die neutrale Pflege und Bereitstellung hochqualitativer technischer Daten und FAQs zu Produkten für E-Commerce Betreiber.
KI-basierte Geschäftsmodelle: Datengetriebene Innovationen auf dem Vormarsch
Fortgeschrittene datengetriebene Geschäftsmodelle setzen zusätzlich auf den Einsatz von KI, um einen höheren Automatisierungsgrad oder eine noch bessere Differenzierung zum Wettbewerb zu ermöglichen. Grundsätzlich gilt es hierbei, zwei verschiedene Arten von KI zu unterscheiden, die unterschiedliche Ansprüche an die bereitzustellenden Daten haben. Auf der einen Seite steht die Nutzung von großen vortrainierten Modellen, wie beispielsweise Chat GPT. Da die wenigsten Organisationen die Ressourcen haben, ein derartiges Modell selbst zu erstellen, gibt es hier erstens die Option einer Feinabstimmung der Modelle mit eigenen Trainingsdaten (Beispielsweise, um das Verständnis des Modells für Sprach Nuancen einer bestimmten Domäne wie der Medizin zu erhöhen), und zweitens ein generisches oder fein abgestimmtes Modell mit Unternehmensdaten zu versorgen, um Aufgaben jeweils auf dem aktuellsten Wissens- und Datenstand durchzuführen (Beispiel: Ein Modell erhält abgesicherten Zugriff auf die Supportfälle, CRM-Daten und Benutzerhandbücher eines Maschinenherstellers um den Kundendienst zu unterstützen). Demgegenüber steht der Aufbau eigener KI Modelle mit traditionellen Algorithmen des maschinellen Lernens, wofür aufgabenspezifische Datensätze in ausreichender Anzahl erfasst und laufend aktualisiert werden müssen.
KI-Geschäftsmodelle in Aktion: Intelligente Assistenten, Content-Empfehlungen und prädiktive Wartung
Einige Beispiele für erfolgreiche KI-gestützte Geschäftsmodelle sind: Intelligente Assistenten. Die Nutzung vortrainierter generativer KI Modelle ermöglicht es, völlig neue Customer Experiences umzusetzen und so z.B. in natürlicher Sprache Unterstützung bei der Nutzung von Systemen zu geben, maßgeschneiderte Informationen bereitzustellen und Aktionen automatisiert auszuführen.
KI-gestützte Content Empfehlung. Sowohl im E-Commerce, als auch bei Newsportalen sind Empfehlungen basierend auf verschiedenen Interaktionen mit Benutzer:innen nicht mehr wegzudenken.
KI-gestützte Wartungsvorhersage. Hier werden KI-Modelle erstellt, die Probleme und Ausfälle bei Geräten und Systemen vorhersagen und Wartungsarbeiten empfehlen, mit deren Hilfe Ausfälle und Reparaturkosten reduziert werden können. Dies bietet sich als Value-Added-Service für die Nutzer der vom Unternehmen produzierten Geräte oder Maschinen an (z.B. zusätzliche Subskription zur Maschine), kann aber auch herstellerübergreifend als unabhängige Leistung interessant sein. Der Schlüssel zum Erfolg ist der Zugriff auf relevante Sensordaten, historische Daten, Systeminformationen, und Umgebungsinformationen.
Weitere Bereiche datengetriebener Geschäftsmodelle sind z.B. KI-gestütztes Risikomanagement und Betrugserkennung (intern oder als Service für andere
Organisationen), Supply Chain Optimierung, oder der Bereich des Dynamic Pricing, bei dem auf Basis von Marktdaten, Lieferketten Informationen, und Kundenverhalten der Gewinn, Umsatz und Bestand optimiert werden kann.
Datengetriebene Geschäftsmodelle: Qualität und Compliance im Blick
Wer ein datengetriebenes Geschäftsmodell aufbauen möchte, sollte unbedingt von Anfang an auf die Qualität der zu erfassenden Daten, wie auch auf die Konformität mit einschlägigen Regularien wie der DSGVO achten. Auch bei KI-gestützten Geschäftsmodellen sind inzwischen regulatorische Auflagen zu beachten, die den Wettbewerb in der EU im Sinne der Anwender:innen und ethischer Grundsätze regeln.
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THEMEN
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- Risikoklassifizierung des Acts anhand exemplarischer KI-Projekte
- Strategien und Maßnahmen für Balance zwischen Innovation und Regulierung
VORTRAGENDE
Dr. Christoph Jeannée und Mag. Lukas Hrovath – Jeannée Mikula & Partner Rechtsanwälte Mag. Gregor Sieber- Executive Vice President, EBCONT
WANN
Mittwoch, 24. April 16.30- 18.30 Uhr
WO
EBCONT group GmbH / Millennium Tower / Meetingraum Naboo
94-96 Handelskai 36. Stock 1200 Wien
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