KI ist nicht mehr nur auf Forschungslabors oder spekulative Hypes beschränkt, sondern verändert die Industrie und eröffnet neue Möglichkeiten für Wachstum, Effizienz und Innovation. Doch die Frage bleibt: Wie können Unternehmen dieses Potenzial in umsetzbare Unternehmungen umwandeln? Was ist notwendig, um die Komplexität der KI-gesteuerten Möglichkeiten im Corporate Venturing zu bewältigen?
Wir haben einen vierstufigen Ansatz entwickelt, der auf Unternehmen zugeschnitten ist, die sich die Möglichkeiten der KI zunutze machen wollen, um wirkungsvolle und skalierbare Unternehmen zu schaffen. Dieser Ansatz verbindet strategische Voraussicht, Branchenkenntnis und disziplinierte Ausführung, um die Wertschöpfung zu maximieren.
Unser 4-Schritte-Ansatz für KI-basierte Unternehmen
Schritt 1: Vertiefung des Verständnisses von KI als Megatrend
Schritt 2: Analyse der Industrieprozesse und des Automatisierungspotenzials
Schritt 3: Entwicklung von Szenarien und Priorisierung von Möglichkeiten
Schritt 4: Umsetzung und Validierung durch Corporate Venturing
Schritt 1: Vertiefung des Verständnisses von KI als Megatrend
KI ist nicht nur ein technologischer Fortschritt, sondern ein grundlegender Wandel, der strategische Aufmerksamkeit erfordert. Unternehmen müssen KI sowohl als Chance als auch als Risiko sehen. Während sie Möglichkeiten für die betriebliche Optimierung und völlig neue Geschäftsmodelle bietet, kann ein Ignorieren zu einer Erosion der Marktrelevanz, einer erhöhten Anfälligkeit gegenüber Disruptoren und der Veralterung traditioneller Produkte und Dienstleistungen führen.
Der Megatrend KI im Detail
Nur wenn man die verschiedenen Elemente des KI-Megatrends versteht, können Unternehmen und Innovatoren das gesamte verborgene Potenzial entdecken. Wir haben die Details des KI-Megatrends in diesem Artikel beleuchtet.
Schritt 2: Analyse der Industrieprozesse und des Automatisierungspotenzials
KI-getriebene Chancen liegen oft an der Schnittstelle von branchenspezifischem Wissen und Technologieanwendung. Eine detaillierte Analyse der Wertschöpfungsketten innerhalb und jenseits der derzeitigen vertikalen Integration eines Unternehmens ist entscheidend für die Identifizierung sinnvoller Anwendungsfälle. Es sind auch diese Fälle von Unternehmensunternehmen, die sich in vielen Fällen als am wertvollsten erweisen, da sie die Vermögenswerte des Unternehmens am besten nutzen können, was einen entscheidenden unfairen Vorteil darstellt, den Unternehmensunternehmen gegenüber unabhängigen Start-ups haben können.
Wichtige Überlegungen bei der Betrachtung einer industriellen Wertschöpfungskette:
Durchführbarkeit der Automatisierung:
- Wie häufig und wiederholend ist der Prozess?
- Welches Maß an Präzision ist erforderlich, damit die Automatisierung effektiv ist?
Rentabilität von Unternehmen:
- Auswirkung auf die Leistung: Wie bedeutend ist die potenzielle Verbesserung für das Unternehmen oder die Branche?
- Umfang der Wertschöpfungskette: Welche Prozesse oder Segmente sind betroffen? Handelt es sich um einen einzelnen Schritt oder um eine ganze Prozesskette?
- Marktchance: Gibt es eine externe Nachfrage, die über den internen Bedarf hinausgeht? Kann die Leistungsverbesserung vermarktet werden?
Diese Analyse der Wertschöpfungskette wird idealerweise auf mehreren Abstraktionsebenen durchgeführt. Während eine Analyse auf niedriger Ebene zu einer punktuellen Prozessautomatisierung führt und die betriebliche Effizienz verbessert, werden durch eine Abstraktion auf höherer Ebene Möglichkeiten von größerer Bedeutung aufgedeckt und Chancen für eine neue Wertschöpfung hervorgehoben, die potenziell zu Unternehmungen führen, die die traditionellen Grenzen einer bestimmten Wertschöpfungskette überschreiten.
Betrachten wir zum Beispiel die Ride-Hailing-Wertschöpfungskette auf zwei verschiedenen Abstraktionsebenen. Bei einer näheren, weniger abstrakten Betrachtung könnte der Prozessschritt der Fahrerqualifizierung und des Onboardings optimiert werden - und damit die Effizienz innerhalb der jeweiligen Wertschöpfungskette. Die abstraktere, etwas weiter entfernte Betrachtung der Leistungserbringung wird Möglichkeiten mit potenziell größeren Auswirkungen aufzeigen, wie z. B. das autonome Fahren. Dies könnte zu einem gänzlich anderen Angebot und Geschäftsmodell führen.
Schritt 3: Entwicklung von Szenarien und Priorisierung von Möglichkeiten
Strategische Voraussicht ist unerlässlich, um die Unwägbarkeiten der KI-getriebenen Innovation zu bewältigen. KI existiert nicht isoliert; sie interagiert mit breiteren Branchentrends, externer Marktdynamik und anderen Megatrends, wodurch eine komplexe Landschaft potenzieller Zukünfte entsteht.
Szenarioplanung für AI-Unternehmungen
- Zukünfte konstruieren: Kombinieren Sie Erkenntnisse aus KI-Entwicklungen, branchenspezifischen Trends und externen Faktoren, um plausible Hypothesen und Zukunftsszenarien zu erstellen.
- Identifizieren Sie Möglichkeiten: Zeichnen Sie die Möglichkeiten für Unternehmungen in jedem Zukunftsszenario auf; welche Zukunft wird zu welcher Art von Unternehmung führen?
- Setzen Sie Prioritäten: Ordnen Sie in einem zweistufigen Prozess die Szenarien nach ihrer Plausibilität und die Risikomöglichkeiten nach ihrer Machbarkeit und ihrem Potenzial.
Dieser Prozess gipfelt in einer nach Prioritäten geordneten Liste von Unternehmungen, die einen hohen Einfluss haben. Ein "Future-Back"-Ansatz - beginnend mit langfristigen Visionen von Unternehmungen und rückwärts arbeitend bis zu aktuellen, umsetzbaren Möglichkeiten - gewährleistet die Übereinstimmung zwischen visionären Zielen und praktischer Umsetzung. Dies zeigt Ihnen, welchen Validierungsschritt Sie als nächstes tun müssen und was Sie heute aufbauen können, um die Zukunftsvision später zu verwirklichen.
Schritt 4: Umsetzung und Validierung durch Corporate Venturing
Der Übergang von einem Konzept zu einem skalierbaren Unternehmen erfordert einen disziplinierten Ansatz bei der Durchführung. Die Business Idea Journey -eine strukturierte Methodik für Ideenfindung, Prototyping und Skalierung- bietet einen Rahmen, um die Komplexität von KI-Projekten zu bewältigen. Obwohl es sich hierbei um einen strukturierten Ansatz handelt, der für alle Unternehmen gleich ist, weisen KI-basierte Unternehmen aufgrund ihres technischen und datenintensiven Charakters in der Regel einige Besonderheiten auf:
- Technische Komplexität: Die Fehleinschätzung der Fähigkeiten oder Grenzen von KI kann Projekte zum Scheitern bringen.
- Datenabhängigkeit: Die Gewährleistung von Datenqualität, -verfügbarkeit und -relevanz ist entscheidend für den Erfolg.
- Fehleinschätzung der Kosten und des Zeitplans: Wenn der Ressourcenbedarf unterschätzt wird, kann dies die langfristige Lebensfähigkeit gefährden.
Risikominderung in der Anfangsphase
Die frühen Phasen der Validierung sind entscheidend für die Verringerung der Unsicherheit:
- Definieren Sie die Aufgabe: Formulieren Sie klar und deutlich das Problem, das die KI-Lösung lösen soll.
- Validierung der Durchführbarkeit: Bewerten Sie, ob KI die erforderliche Leistung und Effizienz erbringen kann.
- Projektkosten: Berücksichtigen Sie die Kosten für Entwicklung, Einsatz und laufenden Betrieb.
Durch das rigorose Testen von Annahmen und die Verfeinerung von Konzepten können Unternehmen ihre Ressourcen auf Vorhaben mit dem höchsten Potenzial für langfristigen Erfolg konzentrieren.
Schlussfolgerung: Vom Potenzial zur realisierten Wirkung
Die Künstliche Intelligenz stellt einen Paradigmenwechsel mit weitreichenden Auswirkungen auf das unternehmerische Handeln dar. Die Ausschöpfung des Potenzials erfordert jedoch mehr als nur technisches Fachwissen - es bedarf eines strategischen Ansatzes, der Branchenkenntnisse, disziplinierte Umsetzung und eine konsequente Ausrichtung auf die Wertschöpfung integriert.
Mit dem oben vorgestellten Vier-Schritte-Ansatz können Unternehmen nicht nur die Komplexität der KI bewältigen, sondern auch eine führende Rolle bei der Nutzung der KI zur Gestaltung der Zukunft einnehmen. Die Frage ist nicht, ob gehandelt werden soll, sondern wie schnell und effektiv gehandelt werden kann. Die Zeit, die KI-Chance zu ergreifen, ist jetzt.
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