Die Kosten für Intelligenz sinken: Wie können Unternehmen mithalten?

15,7 Billionen Dollar.

Das ist mehr als die kombinierte jährliche Produktion von Japan, Deutschland, Indien und dem Vereinigten Königreich zusammen. Es ist nicht überraschend, dass es auch das ist, was PwC schätzt, dass künstliche Intelligenz bis 2030 zur globalen Wirtschaft beitragen wird. Es ist kein Geheimnis, dass die Kosten für Intelligenz stetig über Jahre hinweg gesunken sind. Tatsächlich gaben 2020 ein Drittel der Unternehmen an, dass die Kosten für künstliche Intelligenz um bis zu 20 % in fast allen Branchen gesunken sind.

1965 prophezeite Gordon Moore, dass die Anzahl der Transistoren auf einem Chip alle zwei Jahre verdoppelt werden würde, was zu entsprechenden Fortschritten in Rechenleistung, Daten-speicherung und algorithmischer Effizienz führen würde. Im Anschluss an diese Prophezeiung bedeutet das nahezu exponentielle Wachstum der Cloud und des Pay-as-you-go-Modells, dass jetzt sogar kleinere Organisationen Zugang zu hoch skalierbarer Recheninfrastruktur zu relativ geringen Kosten haben. Dies hat die Notwendigkeit großer vorheriger Investitionen in Recheninfrastruktur beseitigt und es ermöglicht, dass kleinere Organisationen mit größeren Organisationen auf gleicher Ebene konkurrieren können.

Darüber hinaus hat die Explosion von Daten eine entscheidende Rolle bei der Senkung der Kosten für Intelligenz gespielt. Mit dem Wachstum des Internets und der Verbreitung von Sensoren gibt es jetzt eine Fülle von Daten, die für die Analyse zur Verfügung stehen. Dies hat es ermöglicht, Machine-Learning-Algorithmen auf großen Datensätzen zu trainieren, was zu verbesserter Genauigkeit und Leistung geführt hat. Darüber hinaus hat die Open-Source-Bewegung es ermöglicht, dass Entwickler auf große Datensätze kostenlos zugreifen und sie verwenden können, was die Einstiegshürden für die Entwicklung intelligenter Systeme gesenkt hat. Schließlich haben Fortschritte in der algorithmischen Effizienz ebenfalls zur Senkung der Kosten für Intelligenz beigetragen. Forscher haben neue Techniken für das Training und die Optimierung von Machine-Learning-Algorithmen entwickelt, was zu schnelleren und genauereren Modellen geführt hat. Dies hat es ermöglicht, intelligente Systeme mit weniger Rechenressourcen zu entwickeln, was die Entwicklungskosten und die Bereitstellungskosten gesenkt hat.

In einer Ära, in der künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Technologien allgegenwärtig sind, können wir erwarten, dass sich die Art und Weise, wie Unternehmen operieren und innovieren, erheblich ändern wird. Im Finanzsektor beispielsweise verwenden agile Startups künstliche Intelligenz, um alles von STP für Kunden-KYC und Onboarding bis hin zu Finanz- und Budgetinformationen zu liefern. Und im Gesundheitswesen ermöglicht es kleinen Technologie-Startups, Patientensymptome über Wearables vorherzusagen und rechtzeitige Notdienste zu liefern.

Der Aufbau eines vernetzten Unternehmens ist entscheidend

Vernetzte Unternehmen sind besser positioniert, um von den sinkenden Kosten für Intelligenz zu profitieren als ihre traditionellen Gegenstücke. Teil des Grundes dafür ist, dass vernetzte Unternehmen digitale Technologie verwenden, um sich in Echtzeit mit Kunden, Mitarbeitern, Lieferanten und Partnern zu verbinden. Sie verwenden auch einen cloud-first-Ansatz für die Infrastruktur, was es ihnen ermöglicht, große Datenmengen von Mobilgeräten, sozialen Medien und anderen Tools zu verarbeiten, um Prozesse zu straffen und Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Die meisten vernetzten Unternehmen basieren tatsächlich auf drei wichtigen Säulen.

Verstärktes menschliches Potenzial: Oft sind vernetzte Unternehmen Gastgeber für eine Kultur der Innovation, Agilität und Zusammenarbeit. Der hohe Grad an Automatisierung und End-to-End-Digitalisierung bedeutet, dass Mitarbeiter von der Tyrannei wiederkehrender manueller Aufgaben befreit sind und mehr Zeit für kreatives Problemlösen und höhere Aufgaben haben. Tatsächlich ist es ebenso wichtig, die digitale Infrastruktur zu haben, um die Innovationskultur zu unterstützen, wie die Kultur selbst aufzubauen.

Wertnetzwerke: Führungskräfte in vernetzten Unternehmen verstehen, dass die lineare Lieferkette ihre Nützlichkeit überlebt hat und investieren stattdessen in Ökosysteme von Technologieanbietern, Aggregatoren, Distributoren und Startups. Die niedrige Latenz in diesen Ökosystemen oder Wertnetzwerken bedeutet, dass jeder Stakeholder Zugang zu einem Strom von Echtzeitinformationen hat, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und die Produktlieferung zu beschleunigen. Ein gutes Beispiel liegt darin, wie Autoversicherer mit Herstellern und Telematikunternehmen zusammenarbeiten, um Pay-as-you-drive-Modelle zu starten, bei denen die Versicherungsnehmer eine geringere Prämie zahlen, wenn sie konsequent sicheres Fahrverhalten zeigen. Gleichzeitig hilft die von der Onboard-Telematik gesammelte Information den Rettungsdiensten, den Unfallort schnell zu lokalisieren, während sie kritische Daten an die Hersteller zurücksenden, um Sicherheitskomponenten zu optimieren.

Kognitive Betriebsabläufe: In der heutigen Zeit ist eine “Kultur der Innovation” nur so gut wie die Daten, die sie speist. Vernetzte Unternehmen sind dezentraler und flexibler als traditionelle Organisationen, mit verteilten Teams und einem Fokus auf Ergebnisse anstelle von Prozessen. Agile Methoden, künstliche Intelligenz-getriebene Prozesse, die sehr wenig menschliche Intervention erfordern, und ein hoher Grad an interner Konnektivität sind die Merkmale erfolgreicher vernetzter Unternehmen. Dies bedeutet, dass Daten nahtlos über das gesamte System fließen und Stakeholder sofort auf Informationen zugreifen können, die für ihre Arbeit kritisch sind, ohne die Engpässe, die siloartige Betriebsabläufe oft erzeugen.

Was sind die realen Auswirkungen?

Ein schnell wachsendes FMCG-Unternehmen mit Präsenz in über 20 Ländern in Asien, dem Nahen Osten und Afrika wollte seine Position in mehreren geografischen Regionen zementieren. Das Unternehmen hatte jedoch trotz seines Erfolgs Schwierigkeiten, sein volles regionales Verkaufspotenzial zu nutzen, da die Einzelhandelslandschaft in den aufstrebenden Märkten fragmentiert war. Insbesondere fand das Unternehmen es schwierig, Einblicke in die Nachfrage zu gewinnen und seinen Marktanteil zu erhöhen, da es stark auf manuelle Prozesse angewiesen war. In Bezug auf eine Lösung bestand der erste Schritt darin, eine künstliche Intelligenz-Plattform zu verwenden, um Betriebsabläufe zu automatisieren und kritische Betriebsdaten zu kartieren. Der nächste Schritt bestand darin, ein Dashboard für die Vertriebsmitarbeiter und Gebietsmanager zu erstellen, das ihnen half, die geografische Penetration zu kartieren, Lücken in den Gebieten zu identifizieren und eine Strategie für eine effektive Abdeckung der Verkaufsstellen zu entwickeln. Innerhalb weniger Monate sahen sie eine Steigerung des Wertes pro Größe um 15 %, eine Verbesserung der Produktivität der Vertriebsmitarbeiter um 15 % und einen Sprung von 50 % bei der ECO.

Ähnlich verfolgte ein CPG-Unternehmen während der Pandemie die Ausbreitung von COVID-19 in verschiedenen Stadtteilen und fütterte diese Informationen in eine künstliche Intelligenz-Plattform, um vorherzusagen, welche Einzelhandelsstandorte am stärksten von Lagerausverkäufen betroffen sein würden. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse, kombiniert mit einem digital vernetzten Distributorennetz, konnten sie ihre Produkte innerhalb von wenigen Tagen nachfüllen, während die Regale von Wettbewerbsmarken leer blieben.

Die Ethik und Agilität der Intelligenz

Diese Geschichten zeigen, wie kleine Organisationen, die die verfügbaren künstlichen Intelligenz-Tools und -Talente nutzen, einen Einfluss erzielen können, den größere, traditionellere Unternehmen nur schwer reproduzieren können. Um in einer Welt, in der jedes Unternehmen Zugang zu Spitzenleistungs-Intelligenz- und Analyse-Tools hat, widerstandsfähig zu bleiben, ist es offensichtlich entscheidend, sich zu einem vernetzten Unternehmen zu entwickeln.

Aber abgesehen von der Schaffung von mehr wirtschaftlichem Wert bietet sich für Unternehmen eine klare Gelegenheit, sich von ihren Mitbewerbern abzuheben, indem sie sich zu einer ethischen Nutzung von künstlicher Intelligenz bekennen. Dies bedeutet nicht nur, die Technologie zu nutzen, um Umwelt- und Sozialziele voranzutreiben, sondern auch sicherzustellen, dass ihre künstlichen Intelligenz-Modelle kulturell sensibel, unvoreingenommen gegenüber Minderheitsperspektiven und in Übereinstimmung mit Datenschutzbestimmungen verwendet werden. Da künstliche Intelligenz weiter in die Unternehmensbetriebe integriert wird, ist auch die Verdrängung der Arbeitskräfte ein wichtiger Anliegen – eines, das Führungskräfte durch Umschulungsprogramme und effektives Change-Management angehen können.