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Executive Summary:
Neue Geschäftsmodelle mit
Künstlicher Intelligenz
Zusammenfassung des Berichts
der AG Geschäftsmodellinnovationen der
Plattform Lernenden Systeme
Die Originalversion der Publikation ist online verfügbar:
https://www.plattform-lernende-systeme.de/publikationen.html
Stand: Oktober 2019
Über diesen Bericht
Dieser Bericht wurde von der Arbeitsgruppe
Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme
erstellt. Als eine von insgesamt sieben Arbeitsgruppen identifiziert
und analysiert sie neue Geschäftsmodelle auf Basis von
Künstlicher Intelligenz sowie das wirtschaftliche Potenzial
Lernender Systeme. Sie untersucht, wie Lernende Systeme die
Kostenstrukturen in Unternehmen und Wirtschaft verändern und
welche Erlösstrukturen durch neue Arten der Kundenbindung und
Wertschöpfung bei smarten Produkten und Dienstleistungen
entstehen. Die AG-Mitglieder diskutieren darüber, wie KI-basierte
Geschäftsmodelle erfolgreich und zum Wohle der Gesellschaft
entwickelt werden können.
Geleitet durch
Prof. Dr. Susanne Boll, OFFIS / Universität Oldenburg
Dr. Wolfgang Faisst, SAP
Als Mitglieder der Arbeitsgruppe haben mitgewirkt:
Prof. Dr. Irene Bertschek Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (ZEW)
Prof. Dr. Michael Dowling Universität Regensburg
Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM
Prof. Dr. Svenja Falk Accenture
Stephanie Fischer datanizing GmbH
Dr. Christian Friege Cewe Stiftung & Co. KGaA
Dr. Andreas Liebl UnternehmerTUM GmbH (applied.AI)
Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Prof. Dr. Alexander Pflaum Fraunhofer SCS
Prof. Dr. Frank Thomas Piller RWTH Aachen
Dr. Uwe Riss FHS St. Gallen – Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Fabian Schmidt Software AG
Dr. Markus Schnell Infineon Technologies AG
Lothar Schröder Vereinte Dienstleistungsgewerkschaft (ver.di)
Prof. Dr. Orestis Terzidis Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Iris Wolf IG BCE – Industriegewerkschaft Bergbau, Chemie, Energie
Vorwort: Veränderungen von Geschäftsmodellen durch KI
▪ Folge der Digitalisierung: Etablierung neuer Geschäftsmodelle in vielen Wirtschaftszweigen
▪ Veränderungen von Geschäftsmodellen durch zunehmende Verbreitung Lernender Systeme und Künstlicher Intelligenz (KI)
▪ Mehr Effektivität durch Smart Service: Produkte und Dienstleistungen werden künftig durch KI-Komponenten effektiver.
Smart Services können proaktiv individuelle Kundenwünsche berücksichtigen, dazu ist die Interpretation von Daten durch KI-
Anwendungen nötig. Hierdurch sind KI-Anwendungen eng mit der Datenwirtschaft verknüpft:
Entwicklung neuer Geschäftsmodelle für das Sammeln und Lernen aus Daten: Unternehmen arbeiten dafür
zunehmend mit Partnern zusammen, die auf das Verwerten von Daten und Informationen spezialisiert sind.
Externe Kooperationen: Verstärkte Zusammenarbeit mit externen Partnern, gemeinsame Suche nach Innovationen.
Veränderung der Zusammenarbeit zwischen großen und kleinen Unternehmen in der digitalen Wirtschaft.
Einfluss von KI-Anwendungen auf die Wirtschaft: In der Praxis stellt sich die Frage, wie Unternehmen das Thema
systematisch bearbeiten und wie sie Geschäftsmodellinnovationen in ihre Überlegungen einbeziehen können.
3
Neue Formen der Vernetzung:
• Neue Geschäftsmodelle führen zu neuen Formen der vernetzten
Kooperation von Unternehmen
• Unternehmen: Angebot von Produkten und Dienstleistungen, Nutzung
von Daten und Wissen anderer Unternehmen, Veredelung eigener
Daten als Angebot an andere Unternehmen
Smarte Produkte und Dienstleistungen:
• Nahezu alle Objekte (z.B. Fahrzeug, Fitnessarmband, Windkraftrad)
sind digital anschlussfähig und erheben im Betrieb/während ihrer
Nutzung laufend Daten
Kundenorientierung:
• Im Zentrum der neuen Geschäftsmodelle stehen zunehmend die Nutzer
von Produkten und Diensten mit ihren persönlichen Bedürfnissen und
Vorlieben
4
KI verändert die Wirtschaft in Schlüsselbereichen
Neue Formen der
Vernetzung
Smarte Produkte und
Dienstleistungen
Klare Kundenorientierung
Neue Formen der Arbeitsorganisation:
• Innovation entsteht zunehmend in flexiblen Teams: Mitarbeiter wechseln
ihren Arbeitgeber häufiger als früher, freie Mitarbeit nimmt zu.
• KI erfordert z.T. Änderungen in der Arbeitsorganisationen, ermöglicht aber
auch Vorteile für Arbeitnehmer.
Neue Freiheitsgrade für das Geschäftsmodelldesign:
• Ökonomie digitaler Güter unterscheidet sich von der klassischen Ökonomie
physischer Güte, die aufgrund ihrer Materialität limitiert sind.
• Unternehmen verschenken digitale Güter häufig an bestimmte Gruppen, um
diese zu einer langfristigen Nutzung zu motivieren, Daten zu generieren
und/oder Werbung besser zu platzieren.
Veränderte Geschäftsmodelle durch Künstliche Intelligenz:
• Grundlage veränderter und innovativer Geschäftsmodelle: Extraktion von
Wissen und Generierung neuer Erkenntnisse aus umfangreichen und
komplexen Daten durch Lernende Systeme und Methoden der KI.
5
KI verändert die Wirtschaft in Schlüsselbereichen
Neue Freiheitsgrade für
das Design von
Geschäftsmodellen
Neue Formen der
Arbeitsorganisation
Veränderte
Geschäftsmodelle durch
Künstliche Intelligenz
Unternehmensübergreifende Geschäftsmodelle:
• Bsp. für unternehmensübergreifende Geschäftsmodelle: Mobilitäts-
Apps, die Reiserouten optimieren
• Berücksichtigung individueller Vorlieben für Verkehrsmittel und -wege,
Berechnung der schnellsten und günstigsten Transportmittel über
verschiedene Anbieter. Ticketbereitstellung und anbieterübergreifende
Abrechnung.
Plattformen und Ökosysteme:
• Umfangreiche Trainingsdaten, auf denen KI-basierte Geschäftsmodelle
gründen, stammen häufig von Datenplattformen
• In digitalen Plattformen arbeiten Unternehmen unterschiedlicher
Branchen und Größe zusammen (digitale Ökosysteme)
Leadership – Herausforderungen für die Unternehmensführung:
• Für die Transformation in Richtung KI benötigen Unternehmer Mut,
Risikobereitschaft und Durchhaltevermögen.
• KI-Algorithmen brauchen Zeit und Daten, bis durch sie Wertschöpfung
generiert werden kann.
• KI-Geschäftsmodelle bewirken z.T. auch eine Disruption des
Bestandsgeschäfts.
6
KI verändert die Wirtschaft in Schlüsselbereichen
Geschäftsmodelle über
Unternehmensgrenzen
hinweg
Plattformen und
Ökosystem
Leadership
Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030
Die Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen ist überzeugt, dass Digitalisierung und Künstliche Intelligenz die Wirtschaft
grundlegend umgestalten und sich nur dann positiv auf Wirtschaft und Gesellschaft auswirkt, wenn sich auch der einzelne Mensch mit
diesen Veränderungen identifiziert. Daher wurde ausgehend vom Ziel einer am Menschenwohl orientierten KI-Wirtschaft ein Zukunftsbild
entwickelt, das eine ambitionierte, aber realistische Vision für das Jahr 2030 entwirft:
7
▪ Systematische Auseinandersetzung mit Fragen rund um KI in Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft
▪ Handlungsmaxime: Vorausschauende Stimulation der Wirtschaft und umsichtiger Umgang mit KI-Systemen
▪ Verbindung von technischem Fortschritt, innovativen Geschäftsmodellen und gesellschaftlicher Entwicklung: KI-getriebene deutsche
und europäische Wirtschaftserfolge, Beschäftigungsbilanzen, Ethikprinzipien und Normen als beispielgebend
▪ Maßgebende Rahmenbedingungen (Europäische Richtlinien zu Datenschutz und -sicherheit, Fragen der Haftung) haben das Vertrauen von Wirtschaft und
Gesellschaft in KI gestärkt
▪ Weltweite Anerkennung, dass es Deutschland und Europa gelang, im Dialog die Prinzipien der sozialen Marktwirtschaft für die Erfordernisse
der digitalen Wirtschaft zu übersetzen, um der Bedeutung Lernender Systeme als Wirtschaftsfaktor gerecht zu werden
▪ KI wird in Deutschland zur Verbesserung von existierenden und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle genutzt – quer durch alle Branchen
und Unternehmensgrößen (Start-ups, mittelständische Firmen, Großunternehmen)
▪ Schaffung von mehr Beschäftigungsverhältnissen: KI hat dem Menschen einige Tätigkeiten abgenommen, gleichzeitig sind neue
Tätigkeitsfelder für den Menschen hinzugekommen
Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030
KI in der Anwendung
▪ Wirtschaft und Technologie sind für den Menschen da, nicht umgekehrt
▪ Geschäftsmodelle als Instrument, um technologische Innovationen zu Kunden zu bringen
▪ Sinnvoller Einsatz von KI: Entscheider in Unternehmen haben intensiven Lernprozess durchlaufen
Zukunft der Arbeit
▪ Digitale Transformation als große Herausforderung für Arbeitgeber und -nehmer
▪ Fortwährende Herausforderung in vielen Branchen: Mitwirkung von Gewerkschaften und Unternehmen an der Verwendung von durch KI-Systeme entstandenen
Produktivitätsgewinnen zum Wohl der gesamten Gesellschaft
▪ Zunahme der Souveränität von Verbrauchern und Beschäftigten
Privatheit und IT-Sicherheit
▪ Zentrale Leitgedanken für den Umgang mit KI: Wahrung von Souveränität und Privatsphäre der Menschen, Gewährleistung von Datensicherheit
▪ Relativierung von Euphorie und Ängsten vor autonomen Maschinen: Konsumenten wissen, wie sie in Eigenverantwortung damit umgehen müssen
Bildung und Weiterbildung
▪ Anpassung des Bildungssystems an die veränderten Anforderungen mit KI
▪ Stetige Justierung der Curricula an Schulen, Hochschulen und beruflicher Bildung zur besseren Vorbereitung junger Menschen für die Arbeit in einer digitalen Gesellschaft
▪ Unumstrittene öffentliche Pflichtaufgabe: Bereitstellung einer digitalen Infrastruktur und Anpassung der Lerninhalte
▪ Öffentliche Haushalte planen die erforderlichen Bildungsetats ein
Politische Rahmenbedingungen
▪ Bürger haben 2030 ihre Sensibilität beim Umgang mit Künstlicher Intelligenz erhalten und kultiviert
▪ Produktivitätsgewinne durch KI haben den Ausbau von Systemen sozialer Sicherheit ermöglicht
▪ Viele gesellschaftliche Gruppen engagieren sich für die Definition von Haltepunkten, damit Lernende Systeme sich nicht ins Unbeherrschbare entwickeln
▪ Deutschland setzt EU-Richtlinie um, die das KI-Zukunftsbild bis 2030 zum Leitthema wirtschaftlicher und sozial verträglicher Entwicklung macht
Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030
9
Das Zukunftsbild auf einen Blick
▪ Erforschung und Anwendung der Künstlichen Intelligenz (KI) in Deutschland stellt den Menschen in den Mittelpunkt
▪ KI trägt zu Wettbewerbsfähigkeit, Wohlstand und Verbesserung von Lebensqualität aller Bürger bei
▪ KI unterstützt und ermöglicht exponentielle Innovationssprünge in Gesundheit, Arbeit, Bildung, Chancengleichheit und Teilhabe
▪ KI-basierte Innovationen in Wirtschaft und Wissenschaft werden gezielt und in Partnerschaft vorangetrieben
▪ Geschäftsmodellinnovationen, Anwendung und Transfer funktionieren reibungslos
▪ Transformation in den Leitindustrien wird mit unternehmerischer Schnelligkeit, Experimentierfreude, Risiko- und Investitionsbereitschaft vorangetrieben
▪ Politische Entscheider, Unternehmen, die Zivilgesellschaft sowie Bürger gehen als selbstbewusste Akteure mit den neuen technologischen Möglichkeiten
um und wissen Chancen und Risiken einzuschätzen
▪ Entscheidend für die Realisierung der Potenziale: Fähigkeit, den bevorstehenden Wandel proaktiv auf eine ethische, verantwortungsvolle und nachhaltige
Weise zu steuern
Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030
Zukunftsbild realisieren – was heute bereits in der
Wirtschaft passiert
▪ Schlüsseltechnologien der KI in industriellen Anwendungen (z.B.
Mobilität, Gesundheitswesen)
▪ Aktuelle Marktdaten verdeutlichen: die nächsten fünf Jahre werden
entscheidend sein, um Deutschland den erhofften Platz in der
ersten Reihe zu verschaffen
▪ Seit März 2017 haben 20 Länder KI-Strategien formuliert, Mittel
allokiert und Governancestrukturen etabliert
▪ Unterschiedliche Strategien: Schwerpunkte reichen von
Forschungs- und Wirtschaftsförderung über Bildung und Arbeit bis
hin zur Verwaltungsmodernisierung
▪ Vielerorts wurden Gremien zu regulativen, ethischen und
handelspolitischen Fragestellungen aufgesetzt
▪ Deutschland hat die Chance, seine „Stärken zu stärken“ und
wichtiger Spieler in einer sich transformierenden Weltwirtschaft zu
werden
10
Zukunftsbild realisieren – die nächsten Schritte in der
Wirtschaft
▪ Deutschland ist in der Grundlagenforschung zwar exzellent
aufgestellt, aber wir müssen weiterdenken
▪ Entscheidende Faktoren für die digitale Führung unserer
Leitindustrien: Anwendung der KI; Fähigkeit, große Datenbestände
mit KI nahezu in Echtzeit verarbeiten zu können und damit neue
Leistungsversprechen für Endnutzer zu ermöglichen
▪ Wettbewerbsentscheidend: Zugriff auf große Datenmengen durch
Machine Learning trainierte Algorithmen
▪ Deutschland kann in kurzer Zeit den weltweit größten Datenpool an
Maschinen- und Betriebsdaten aufbauen
▪ Deutsche Unternehmen fertigen eine Vielzahl intelligenter Produkte
und verkauften sie in die ganze Welt: Möglichkeit der Anbindung
von Produkten an Datenplattformen zum Aufbau eines Trusted-
open-data-Ökosystem, das weltweit einzigartig ist und neue
Dienstleistungen generiert
▪ Entscheidende Voraussetzung: nachprüfbare, vertrauenswürdige
und vom Datengeber steuerbare Datenverarbeitung – zum Beispiel
durch International Data Space (IDS)
Die KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme
Plattform Lernende Systeme: KI-Anwendungen und Praxisbeispiele
wissenschaftlicher Einrichtungen und Unternehmen in Deutschland
www.ki-landkarte.de veranschaulichen mehr als 600 Beispiele „KI made in
Germany“ – über sämtliche Branchen, Einsatzfelder und
Unternehmensgrößen hinweg (Stand: September 2019)
▪ Beispiele: Von Industrierobotern über die KI-basierte Erkennung von
Verkehrszeichen bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen in der
Gesundheitsversorgung
▪ Landkarte macht sichtbar, wie KI die Wirtschaft und den Alltag heute und
künftig transformiert
▪ Inspiration für Unternehmen, die Digitalisierung ihrer Prozesse voranzutreiben
und neue Geschäftsideen zu entwickeln
▪ Sukzessive Erweiterung der KI-Landkarte um Anwendungsbeispiele aus
Forschung und Praxis
▪ Information über dt. Forschungsinstitutionen und deren Schwerpunkte sowie
über KI-Strategien der Bundesländer
11
12
Quelle: Plattform Lernende Systeme, Basis für alle Grafiken: 626 KI-Anwendungen, nicht-repräsentative Ergebnisse.
KI-Landkarte: KI-Anwendungen im Überblick
KI-Anwendungen nach Technologiefeld KI-Anwendungen nach
Organisationsform
KI-Landkarte: KI-Anwendungen im Überblick
13
Quelle: Plattform Lernende Systeme, Basis für alle Grafiken: 626 KI-Anwendungen, nicht-repräsentative Ergebnisse.
Innovative KI-basierte Geschäftsmodelle: Fallbeispiele
14
▪ Wertversprechen: 3-D-Bewegung von Menschen auf Basis von Kamerabildern verstehen, z.B. im
Fußball
▪ Wertschöpfungsarchitektur: Kunden stellen Kameras bereit, SIMI die Algorithmen
▪ Wertschöpfungsnetzwerk: Diverse Partner, z.B. Uni Hannover
▪ Wertschöpfungsfinanzen: Cloud-Service-Verträge, Verkauf von Komplettsystemen,
Entwicklungsaufträge
Uni Hannover
SIMI
Innovative KI-basierte Geschäftsmodelle: Fallbeispiele
15
▪ Wertversprechen: KI-basierte Bildanalyse vereinfacht für KundInnen Bildorganisation, z.B.
Sortierung nach „Strand/Berge“ beim CEWE-Fotobuch
▪ Wertschöpfungsarchitektur: Für die Realisierung hat CEWE den Mobile Artificial Intelligence
Campus (MAIC) gegründet
▪ Wertschöpfungsnetzwerk: Der MAIC ist Bindeglied zu wichtigen Partnern, u.a. dem OFFIS-
Institut
▪ Wertschöpfungsfinanzen: KI-Lösungen erlauben es, bestehende Prozesse, Dienste und
Produkte zu verbessern, langfristig aber neue Produkte anzubieten
OFFIS-Institut
CEWE
Geschäftsmodell – Ein Überblick
16
Abb.: V4 Modell nach Al-Debei und Avison (2010)
Organisatorische und technische
Infrastruktur, die die Bereitstellung
von Produkten und Diensten
ermöglicht
Primär auf das Angebot von
Produkten und Dienstleistungen
bezogen, die die Kundenbedürfnisse
erfüllen
Preisstrukturen, Umsätze, Kosten und
Profitabilität sowie Investitionen und
die Bereitstellung von Kapital
Beschreibt die Koordination und
Zusammenarbeit mit anderen
Organisationen
Geschäftsmodell – Ein Überblick
17
Abb.: Business Model Canvas nach Osterwalder und Pigneur (2011)
Innovative KI-Geschäftsmodelle systematisch entwickeln
18
Das Entwickeln innovativer KI-Geschäftsmodelle lässt sich anhand von vier Dimensionen beschreiben:
Wertversprechen
• Ideenfindungsprozess für mögliche
Anwendungen: Neue Möglichkeiten
beruhen auf Erzeugung und
Verarbeitung von Daten und nutzen
spezifische Technologien
Wertschöpfungsarchitektur
• Analysiert die für die Realisierung des
Werteversprechens notwendigen
Aufbauorganisation, Wertschöpfungs-
prozesse und Ressourcen
• Datengetriebenen und KI-basierte
Geschäftsmodelle: Beschaffung,
Generierung, Kuratieren, Speicherung,
Auswertung und Verwertung von Daten
• Wichtig: technische Ressourcen und
Input von Fachkräften
Wertschöpfungsnetzwerk
• KI-basierte Lösungen basieren auf
unterschiedlichsten Kernkompetenzen
und Systembausteinen
• Ein Unternehmen allein verfügt meist
nicht über alle notwendigen Elemente
• Anbieter datengetriebener und KI-
basierter Lösungen als Bestandteil
digitaler Ökosysteme
• KI-basierte Lösungen müssen
kontinuierlich kalibriert und
weiterentwickelt werden
Wertschöpfungsfinanzen
• Analyse der Wertschätzung und
Zahlungsbereitschaft der Kunden
gegenüber KI-Innovationen
• Schnelle Skalierungseffekte
möglich: Daten können
kostenneutral kopiert und verwertet
werden (=Unterschied zu physischen
Produkten)
Digitale Geschäftsmodelle und KI: Plattformen
19
▪ Zunehmende Verschiebung von Wertschöpfungsanteilen von der Produktion materieller Güter zu datenbasierten Dienstleistungen
▪ Bedeutungsgewinn von Daten und Dienstleistungen (Smart Services) in der Wertschöpfung
▪ Unternehmen müssen tradierte Geschäftsmodelle reflektieren und ihre Zukunftsfähigkeit überprüfen
▪ Wettbewerb zwischen Unternehmen wird zunehmend über innovative Geschäftsmodelle ausgetragen (Gassmann, Frankenberger und Czik 2013)
▪ Simples Plattform-Geschäftsmodell: Branchenfremde Unternehmen schieben sich zwischen Angebot und Nachfrage, besetzen die Schnittstelle zu
Kunden und etablieren sich dadurch als Monopolist oder Quasi-Monopolist
▪ 2018: 7 der 10 wertvollsten Unternehmen nach Marktkapitalisierung waren Plattformunternehmen. Zur Wertschöpfung mittels KI bedarf es
Plattformen und Ökosysteme
KI im Handel
• Umsatzerhöhung (z.B. durch verbessertes
maschinelles Lernsystem bei Übersetzungen auf
Handelsplattform eBay)
• Kostensenkung durch personalisierte
Kundenansprache, Prozessoptimierung,
Entscheidungsunterstützung (AI Everythink 2019)
(Laut Capgemini Research Institute sind
Einsparungen von 300 Milliarden Dollar möglich)
KI in der Produktion
• Potenzial von KI: Erhöhung der zukünftigen
Wertschöpfung in der Produktion
• Bis 2023 wird eine zusätzliche Bruttowertschöpfung
in Höhe von rund 31,8 Milliarden Euro
prognostiziert
• Im Kern der industriellen Produktion analysiert und
interpretiert KI Sensordaten
Datenmarktplätze
• Plattformbasierte Geschäftsmodelle folgen einer
anderen Logik: Vielzahl von Wertschöpfungs-
netzwerken anstelle klar identifizierbarer Monopole
• Als intermediäre zwischen Datenanbietern und -
käufern ermöglichen sie sicheren Datenaustausch
und die Grundlage für Service Design
• Beispiel: Ein Lösungsansatz ist der vom BMBF
geförderte International Data Space
20
▪ Implementierung von KI: Fokus der Unternehmen v.a. auf technischen Fragen
▪ Unterschätzung nichttechnischer Faktoren bedingt langsame KI-Adaption
▪ Nichttechnische Faktoren (=Enabling Faktoren) in vier Bereichen, die beim Implementieren von KI berücksichtigt werden müssen:
Center of Excellence (CoE)
• Organisiert die Implementierung von KI
• Strategische Steuerung: z.B.
Unternehmenszusammenschlüsse und
-käufe, KI-Anwendung in den
Geschäftseinheiten
• Ausbildung von Mitarbeitern
• Entstehung von funktionsübergreifende
KI-Projektteams (KI-Experten aus CoE
+ Domänexperten) z.B. auch für
Business Development, Marketing und
Legal zuständig
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
• KI verändert berufliche Profile:
Umsetzung von KI-Geschäfts-
modellinnovationen erfordert neue
Rollen, Kompetenzprofile und
spezifische Expertise in den
Unternehmen
• Kulturwandel durch KI im Unternehmen:
− Aufbau von Vertrauen in KI-Systeme
− Enge Zusammenarbeit zwischen
Fachabteilungen
Technologie
• Proof of Concept (PoC) steht am
Beginn der Entwicklung von KI-
Systemen
• Grundbedingungen für KI-
Geschäftsmodellinnovationen: solider
technischer Unterbau, digitalisierte
Prozesse
• Grundlagen für die Schaffung von
Werten mit KI: Kulturwandel, Vertrauen
in KI, Datenstrategie (u.a.
Datenrichtlinien, -sicherheit, -qualität und -
schutz)
Ökosystem
• Implementierung von KI im
Unternehmen: Selbstentwicklung
des Produkts (intern), externe
Lösungen oder kooperative Ansätze
(z.B. AIaaS, akademische Kooperation,
KI-Anbieter Akquise)
KI implementieren: technische und nichttechnische Faktoren
Leitfaden: Auf dem Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung
21
1. Klarheit über die Ziele gewinnen
2. Die Möglichkeiten von KI verstehen
3. Eine KI-Vision entwickeln
4. Portfolio von KI-Anwendungsfällen
und Voraussetzungen formulieren
5. Instandhaltung garantieren
Ziele
Vision
Instandhaltung
Möglichkeiten
Portfolio
22
1.Isolierte KI-Anwendungsfälle ohne Mehrwert: Viele Unternehmen implementieren KI, ohne Anwendungsfall vor dem Hintergrund der
Organisationsziele zu reflektieren
Wichtige Analyse, wie KI-Lösungen einen Mehrwert erzeugen oder neue Geschäftsmodelle ermöglichen
2. Nicht skalierbare Anwendungsfälle: Erfolgreiche Skalierung von KI-Pilotprojekten scheitert oft an der Datenverwaltung, die teilweise in der
Pilotphase gänzlich fehlt
Neue KI-basierte Geschäftsmodelle müssen daher auf einer soliden digitalen Infrastruktur aufgebaut werden
3. Fehlende Ressourcen und Kapazitäten: Unternehmen mangelt es häufig an Talenten und der nötigen Infrastruktur, um Anwendungsfälle intern
zu entwickeln – und Potenziale für neue Geschäftsmodelle zu heben
4. Mangelndes Verständnis von Anwendungsfällen: Hohe Investitionen in die Infrastruktur sind kein Allheilmittel
Für erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovation muss die geeignete Hardware mit der damit verbundenen Organisation und
Prozessen abgestimmt werden
5. Fehlende Wartungsstrategie: Laufende Anpassungen und Aktualisierungen von vorläufigen Datensätzen und ursprünglichen Modellen sind
nötig, wenn das Modell schon in der Produktion ist – weil sich etwa das Kundenverhalten ändert
Ein KI-basiertes Geschäftsmodell muss laufend gepflegt und weiterentwickelt werden, da die Qualität von KI-Anwendungen über die Zeit
degradieren kann
Digitale Technologien und KI: Stolpersteine in der Praxis
Gestaltungsoptionen
23
KI bietet Chancen und Herausforderungen: Sie setzt einen Wandel in Gang, der zum Wohle aller gestaltet werden sollte:
▪ Entfaltung des wirtschaftlichen Potenzials von KI, insbesondere in Form innovativer Geschäftsmodelle
▪ KI als Instrument, um Gesellschaft und ihren Pfeiler soziale Marktwirtschaft erfolgreich in das digitale Zeitalter zu führen
Aus Sicht der AG Geschäftsmodellinnovationen sind dabei sechs Gestaltungsbereiche besonders wichtig
Gestaltungsoptionen sind Impulse für Debatte innerhalb der Plattform Lernende Systeme als auch in der Öffentlichkeit:
Spitzentechnologie als Voraussetzung
Finanzierung gewährleisten
Daten verantwortungsvoll nutzen
Unternehmerische Verantwortung beweisen und rechtliche Rahmenbedingungen schaffen
Wertschöpfungsnetzwerke etablieren
Kompetenzen aufbauen, Akzeptanz und Teilhabe gewährleisten
Gestaltungsoptionen
1. Spitzentechnologie als Voraussetzung
▪ Flächendeckende und bedarfsgerechte Gigabit-Infrastrukturen ausbauen (5G-Ausbau)
▪ Unternehmensweite Cloud-Strategie definieren, die Geschwindigkeit, Verlässlichkeit, Skalierbarkeit, Schnittstellen und Datensicherheit
absichert (Multi-Cloud-Strategie); Schaffung eines verteilten europäischen Hyperscalers (Project Gaia-X)
▪ Bei nächsten Generation der Cloud-Infrastruktur Führung anstreben (Quantum Computing)
24
2. Finanzierung gewährleisten
▪ Regulatorische Rahmenbedingungen schaffen für leichtere Beteiligung deutscher / europäischer Kapital-Akkumulatoren (z.B. Pensionsfunds
oder Versicherungen) an Wachstumsunternehmen (Venture Capital)
▪ Zusammenarbeit von etablierten Unternehmen mit Startups / Wachstumsunternehmen ausbauen inkl. Corporate Venture Capital
▪ Öffentliche Förderung von Startups / Wachstumsunternehmen vs. etablierter Unternehmen
3. Daten verantwortungsvoll nutzen
▪ Datenschutzgrundverordnung sinnvoll auslegen, um Innovation im KI-Bereich bzw. deren Geschäftsmodell nicht zu gefährden (DGSVO-
Umsetzungsverordnung)
▪ Entwicklung von Standards für verantwortungsvollen Umgang mit KI und Daten einbeziehen auf europäischer Ebene
▪ Unternehmen unterstützen durch anerkannte Verfahren zur Anonymisierung und Pseudonymisierung
Gestaltungsoptionen
4. Unternehmerische Verantwortung beweisen und rechtliche Rahmenbedingungen schaffen
▪ Klare und verbindliche KI-Kodizes in Unternehmen formulieren und umsetzen
▪ Die Regulierung zu Transparenz-, Haftungs- und Rechenschaftspflichten ausgestalten
▪ Das Wettbewerbsrecht für die Anforderungen KI-basierter Geschäftsmodelle weiterentwickeln
▪ Die Bürokratie- und Steuerbelastung für Start-ups reduzieren
25
6. Kompetenzen aufbauen, Akzeptanz und Teilhabe gewährleisten
▪ Universitäre und schulische KI-Ausbildung stärken und menschliche Stärken fördern
▪ Betriebliche Qualifizierungs- und Weiterbildungsprogramme für KI auf- und ausbauen (für Data Scientists, Informatiker, Ingenieure und
nichttechnisches Personal)
▪ Know-How-Communities zwischen Unternehmen und wissenschaftlichen Partnern ausbauen (z.B. DFKI, Fraunhofer, Universitäten)
5. Wertschöpfungsnetzwerke etablieren
▪ Wissenstransfer zwischen Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen stärken und ausbauen
▪ Allianzen aus etablierten Unternehmen oder Organisationen und KI-Start-ups bilden, die neue Technologien und disruptive
Geschäftsmodelle entwickeln
▪ Kritische Masse, etwa an Daten, bündeln – auch unter Inkaufnahme von „Co-opetition“ mit Wettbewerbern
26
Unternehmen
▪ Anwenderunternehmen sollten Datensicherheit, Datenhoheit und Kontrolle gewährleisten und ungünstige Lock-in-Effekte mit einzelnen
Anbietern vermeiden
▪ Geschwindigkeit, Verlässlichkeit, Skalierbarkeit, Schnittstellen und Datensicherheit absichern
▪ Leistungsspektrum und Preis wettbewerbsfähiger gestalten: Allianzen eingehen, um Skalenvorteile in Konzeption, Aufbau und Betrieb zu
erzielen
1. Spitzentechnologie als Voraussetzung:
Politik
▪ Die technische Souveränität Deutschlands sicherstellen
▪ Flächendeckende und bedarfsgerechte Gigabit-Infrastrukturen ausbauen
Forschung
▪ Förderprogramme für die Spitzenforschung erweitern
▪ Spitzentechnologien der nächsten Generation fördern
▪ Transfer von der Forschung in die Wirtschaft stärken
Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
27
Unternehmen und Politik
▪ Mit regulatorischer Rahmensetzung Anreize für zusätzliche Wachstumsfinanzierung in Deutschland und Europa schaffen
▪ Eigenkapital langfristiger in Wachstumsunternehmen investieren
▪ Die Zusammenarbeit von Wachstumsunternehmen, etablierten Unternehmen, Universitäten sowie außeruniversitären
Forschungseinrichtungen ausbauen
2. Finanzierung gewährleisten:
Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
28
Unternehmen
▪ Exzellenten Datenschutz als Alleinstellungsmerkmal im globalen Wettbewerb erarbeiten
▪ Interaktion von Mensch und KI transparent gestalten
3. Daten verantwortungsvoll nutzen:
Politik
▪ Verfahren zur Anonymisierung, Pseudonymisierung sowie Simulierung von Daten fördern
▪ Datenschutzgrundverordnung sinnvoll auslegen
▪ Trust-Strukturen und Plattformen entwickeln und ausbauen
Kommunikation
▪ Dialoge fördern
▪ Kennzeichnungspflicht und Auskunftspflicht einführen
Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
29
Unternehmen
▪ Vertrauen schaffen
▪ KI-Kodizes gestalten
4. Unternehmerische Verantwortung und rechtliche Rahmenbedingungen:
Politik
▪ Transparenz-, Haftungs- und Rechenschaftspflichten ausgestalten
▪ Bei der Regulierung zwischen B2B- und B2C-Plattformen differenzieren
▪ Kartellrecht aktualisieren
▪ Bürokratie- und Steuerbelastung für Start-ups reduzieren
▪ Gesellschaftliche Auswirkungen von KI beständig beobachten
▪ Mitbestimmung in Betrieben und in der Verwaltung weiterentwickeln
▪ Regulierungen weiter- statt neu entwickeln
Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
30
Unternehmen
▪ Auf Handeln in globalen und digitalisierten Wertschöpfungsnetzwerken vorbereiten
▪ Sich strategisch in unternehmens- und branchenübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken positionieren
▪ Daten für Start-ups und Wachstumsunternehmen aus dem KI-Umfeld bereitstellen
▪ Gemeinsam mit Start-ups neue Technologien und disruptive Geschäftsmodelle entwickeln
▪ Unternehmensinterne KI-Debatte führen
5. Wertschöpfungsnetzwerke etablieren:
Politik
▪ Rechte von Individuen und KMU in einem Plattformökosystem stärken
▪ Wissenstransfer zwischen Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen wahren
Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
31
Politik und Unternehmen
▪ Nützlichkeitsszenarien entwickeln und aufbereiten
▪ Betriebliche Qualifizierungs- und Weiterbildungsprogramme für KI aufbauen
▪ Know-how-Communitys mit Partnern wie DFKI, Fraunhofer, Universitäten etc. aufbauen
▪ Kompetenzaufbau fördern
6. Kompetenzen aufbauen, Akzeptanz und Teilhabe gewährleisten:
Forschung
▪ Beschäftigungs- und Qualifikationsbedarfe wissenschaftlich untersuchen
▪ Neue Arbeitsmodelle in Forschungs- und Transferprojekten erproben
Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
Weblinks
32
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Neue Geschäftsmodelle mit Künstlicher Intelligenz

  • 1. Executive Summary: Neue Geschäftsmodelle mit Künstlicher Intelligenz Zusammenfassung des Berichts der AG Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernenden Systeme Die Originalversion der Publikation ist online verfügbar: https://www.plattform-lernende-systeme.de/publikationen.html Stand: Oktober 2019
  • 2. Über diesen Bericht Dieser Bericht wurde von der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme erstellt. Als eine von insgesamt sieben Arbeitsgruppen identifiziert und analysiert sie neue Geschäftsmodelle auf Basis von Künstlicher Intelligenz sowie das wirtschaftliche Potenzial Lernender Systeme. Sie untersucht, wie Lernende Systeme die Kostenstrukturen in Unternehmen und Wirtschaft verändern und welche Erlösstrukturen durch neue Arten der Kundenbindung und Wertschöpfung bei smarten Produkten und Dienstleistungen entstehen. Die AG-Mitglieder diskutieren darüber, wie KI-basierte Geschäftsmodelle erfolgreich und zum Wohle der Gesellschaft entwickelt werden können. Geleitet durch Prof. Dr. Susanne Boll, OFFIS / Universität Oldenburg Dr. Wolfgang Faisst, SAP Als Mitglieder der Arbeitsgruppe haben mitgewirkt: Prof. Dr. Irene Bertschek Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (ZEW) Prof. Dr. Michael Dowling Universität Regensburg Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM Prof. Dr. Svenja Falk Accenture Stephanie Fischer datanizing GmbH Dr. Christian Friege Cewe Stiftung & Co. KGaA Dr. Andreas Liebl UnternehmerTUM GmbH (applied.AI) Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover Prof. Dr. Alexander Pflaum Fraunhofer SCS Prof. Dr. Frank Thomas Piller RWTH Aachen Dr. Uwe Riss FHS St. Gallen – Hochschule für Angewandte Wissenschaften Fabian Schmidt Software AG Dr. Markus Schnell Infineon Technologies AG Lothar Schröder Vereinte Dienstleistungsgewerkschaft (ver.di) Prof. Dr. Orestis Terzidis Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Iris Wolf IG BCE – Industriegewerkschaft Bergbau, Chemie, Energie
  • 3. Vorwort: Veränderungen von Geschäftsmodellen durch KI ▪ Folge der Digitalisierung: Etablierung neuer Geschäftsmodelle in vielen Wirtschaftszweigen ▪ Veränderungen von Geschäftsmodellen durch zunehmende Verbreitung Lernender Systeme und Künstlicher Intelligenz (KI) ▪ Mehr Effektivität durch Smart Service: Produkte und Dienstleistungen werden künftig durch KI-Komponenten effektiver. Smart Services können proaktiv individuelle Kundenwünsche berücksichtigen, dazu ist die Interpretation von Daten durch KI- Anwendungen nötig. Hierdurch sind KI-Anwendungen eng mit der Datenwirtschaft verknüpft: Entwicklung neuer Geschäftsmodelle für das Sammeln und Lernen aus Daten: Unternehmen arbeiten dafür zunehmend mit Partnern zusammen, die auf das Verwerten von Daten und Informationen spezialisiert sind. Externe Kooperationen: Verstärkte Zusammenarbeit mit externen Partnern, gemeinsame Suche nach Innovationen. Veränderung der Zusammenarbeit zwischen großen und kleinen Unternehmen in der digitalen Wirtschaft. Einfluss von KI-Anwendungen auf die Wirtschaft: In der Praxis stellt sich die Frage, wie Unternehmen das Thema systematisch bearbeiten und wie sie Geschäftsmodellinnovationen in ihre Überlegungen einbeziehen können. 3
  • 4. Neue Formen der Vernetzung: • Neue Geschäftsmodelle führen zu neuen Formen der vernetzten Kooperation von Unternehmen • Unternehmen: Angebot von Produkten und Dienstleistungen, Nutzung von Daten und Wissen anderer Unternehmen, Veredelung eigener Daten als Angebot an andere Unternehmen Smarte Produkte und Dienstleistungen: • Nahezu alle Objekte (z.B. Fahrzeug, Fitnessarmband, Windkraftrad) sind digital anschlussfähig und erheben im Betrieb/während ihrer Nutzung laufend Daten Kundenorientierung: • Im Zentrum der neuen Geschäftsmodelle stehen zunehmend die Nutzer von Produkten und Diensten mit ihren persönlichen Bedürfnissen und Vorlieben 4 KI verändert die Wirtschaft in Schlüsselbereichen Neue Formen der Vernetzung Smarte Produkte und Dienstleistungen Klare Kundenorientierung
  • 5. Neue Formen der Arbeitsorganisation: • Innovation entsteht zunehmend in flexiblen Teams: Mitarbeiter wechseln ihren Arbeitgeber häufiger als früher, freie Mitarbeit nimmt zu. • KI erfordert z.T. Änderungen in der Arbeitsorganisationen, ermöglicht aber auch Vorteile für Arbeitnehmer. Neue Freiheitsgrade für das Geschäftsmodelldesign: • Ökonomie digitaler Güter unterscheidet sich von der klassischen Ökonomie physischer Güte, die aufgrund ihrer Materialität limitiert sind. • Unternehmen verschenken digitale Güter häufig an bestimmte Gruppen, um diese zu einer langfristigen Nutzung zu motivieren, Daten zu generieren und/oder Werbung besser zu platzieren. Veränderte Geschäftsmodelle durch Künstliche Intelligenz: • Grundlage veränderter und innovativer Geschäftsmodelle: Extraktion von Wissen und Generierung neuer Erkenntnisse aus umfangreichen und komplexen Daten durch Lernende Systeme und Methoden der KI. 5 KI verändert die Wirtschaft in Schlüsselbereichen Neue Freiheitsgrade für das Design von Geschäftsmodellen Neue Formen der Arbeitsorganisation Veränderte Geschäftsmodelle durch Künstliche Intelligenz
  • 6. Unternehmensübergreifende Geschäftsmodelle: • Bsp. für unternehmensübergreifende Geschäftsmodelle: Mobilitäts- Apps, die Reiserouten optimieren • Berücksichtigung individueller Vorlieben für Verkehrsmittel und -wege, Berechnung der schnellsten und günstigsten Transportmittel über verschiedene Anbieter. Ticketbereitstellung und anbieterübergreifende Abrechnung. Plattformen und Ökosysteme: • Umfangreiche Trainingsdaten, auf denen KI-basierte Geschäftsmodelle gründen, stammen häufig von Datenplattformen • In digitalen Plattformen arbeiten Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Größe zusammen (digitale Ökosysteme) Leadership – Herausforderungen für die Unternehmensführung: • Für die Transformation in Richtung KI benötigen Unternehmer Mut, Risikobereitschaft und Durchhaltevermögen. • KI-Algorithmen brauchen Zeit und Daten, bis durch sie Wertschöpfung generiert werden kann. • KI-Geschäftsmodelle bewirken z.T. auch eine Disruption des Bestandsgeschäfts. 6 KI verändert die Wirtschaft in Schlüsselbereichen Geschäftsmodelle über Unternehmensgrenzen hinweg Plattformen und Ökosystem Leadership
  • 7. Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030 Die Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen ist überzeugt, dass Digitalisierung und Künstliche Intelligenz die Wirtschaft grundlegend umgestalten und sich nur dann positiv auf Wirtschaft und Gesellschaft auswirkt, wenn sich auch der einzelne Mensch mit diesen Veränderungen identifiziert. Daher wurde ausgehend vom Ziel einer am Menschenwohl orientierten KI-Wirtschaft ein Zukunftsbild entwickelt, das eine ambitionierte, aber realistische Vision für das Jahr 2030 entwirft: 7 ▪ Systematische Auseinandersetzung mit Fragen rund um KI in Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft ▪ Handlungsmaxime: Vorausschauende Stimulation der Wirtschaft und umsichtiger Umgang mit KI-Systemen ▪ Verbindung von technischem Fortschritt, innovativen Geschäftsmodellen und gesellschaftlicher Entwicklung: KI-getriebene deutsche und europäische Wirtschaftserfolge, Beschäftigungsbilanzen, Ethikprinzipien und Normen als beispielgebend ▪ Maßgebende Rahmenbedingungen (Europäische Richtlinien zu Datenschutz und -sicherheit, Fragen der Haftung) haben das Vertrauen von Wirtschaft und Gesellschaft in KI gestärkt ▪ Weltweite Anerkennung, dass es Deutschland und Europa gelang, im Dialog die Prinzipien der sozialen Marktwirtschaft für die Erfordernisse der digitalen Wirtschaft zu übersetzen, um der Bedeutung Lernender Systeme als Wirtschaftsfaktor gerecht zu werden ▪ KI wird in Deutschland zur Verbesserung von existierenden und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle genutzt – quer durch alle Branchen und Unternehmensgrößen (Start-ups, mittelständische Firmen, Großunternehmen) ▪ Schaffung von mehr Beschäftigungsverhältnissen: KI hat dem Menschen einige Tätigkeiten abgenommen, gleichzeitig sind neue Tätigkeitsfelder für den Menschen hinzugekommen
  • 8. Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030 KI in der Anwendung ▪ Wirtschaft und Technologie sind für den Menschen da, nicht umgekehrt ▪ Geschäftsmodelle als Instrument, um technologische Innovationen zu Kunden zu bringen ▪ Sinnvoller Einsatz von KI: Entscheider in Unternehmen haben intensiven Lernprozess durchlaufen Zukunft der Arbeit ▪ Digitale Transformation als große Herausforderung für Arbeitgeber und -nehmer ▪ Fortwährende Herausforderung in vielen Branchen: Mitwirkung von Gewerkschaften und Unternehmen an der Verwendung von durch KI-Systeme entstandenen Produktivitätsgewinnen zum Wohl der gesamten Gesellschaft ▪ Zunahme der Souveränität von Verbrauchern und Beschäftigten Privatheit und IT-Sicherheit ▪ Zentrale Leitgedanken für den Umgang mit KI: Wahrung von Souveränität und Privatsphäre der Menschen, Gewährleistung von Datensicherheit ▪ Relativierung von Euphorie und Ängsten vor autonomen Maschinen: Konsumenten wissen, wie sie in Eigenverantwortung damit umgehen müssen Bildung und Weiterbildung ▪ Anpassung des Bildungssystems an die veränderten Anforderungen mit KI ▪ Stetige Justierung der Curricula an Schulen, Hochschulen und beruflicher Bildung zur besseren Vorbereitung junger Menschen für die Arbeit in einer digitalen Gesellschaft ▪ Unumstrittene öffentliche Pflichtaufgabe: Bereitstellung einer digitalen Infrastruktur und Anpassung der Lerninhalte ▪ Öffentliche Haushalte planen die erforderlichen Bildungsetats ein Politische Rahmenbedingungen ▪ Bürger haben 2030 ihre Sensibilität beim Umgang mit Künstlicher Intelligenz erhalten und kultiviert ▪ Produktivitätsgewinne durch KI haben den Ausbau von Systemen sozialer Sicherheit ermöglicht ▪ Viele gesellschaftliche Gruppen engagieren sich für die Definition von Haltepunkten, damit Lernende Systeme sich nicht ins Unbeherrschbare entwickeln ▪ Deutschland setzt EU-Richtlinie um, die das KI-Zukunftsbild bis 2030 zum Leitthema wirtschaftlicher und sozial verträglicher Entwicklung macht
  • 9. Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030 9 Das Zukunftsbild auf einen Blick ▪ Erforschung und Anwendung der Künstlichen Intelligenz (KI) in Deutschland stellt den Menschen in den Mittelpunkt ▪ KI trägt zu Wettbewerbsfähigkeit, Wohlstand und Verbesserung von Lebensqualität aller Bürger bei ▪ KI unterstützt und ermöglicht exponentielle Innovationssprünge in Gesundheit, Arbeit, Bildung, Chancengleichheit und Teilhabe ▪ KI-basierte Innovationen in Wirtschaft und Wissenschaft werden gezielt und in Partnerschaft vorangetrieben ▪ Geschäftsmodellinnovationen, Anwendung und Transfer funktionieren reibungslos ▪ Transformation in den Leitindustrien wird mit unternehmerischer Schnelligkeit, Experimentierfreude, Risiko- und Investitionsbereitschaft vorangetrieben ▪ Politische Entscheider, Unternehmen, die Zivilgesellschaft sowie Bürger gehen als selbstbewusste Akteure mit den neuen technologischen Möglichkeiten um und wissen Chancen und Risiken einzuschätzen ▪ Entscheidend für die Realisierung der Potenziale: Fähigkeit, den bevorstehenden Wandel proaktiv auf eine ethische, verantwortungsvolle und nachhaltige Weise zu steuern
  • 10. Zukunftsbild – KI in Deutschland 2030 Zukunftsbild realisieren – was heute bereits in der Wirtschaft passiert ▪ Schlüsseltechnologien der KI in industriellen Anwendungen (z.B. Mobilität, Gesundheitswesen) ▪ Aktuelle Marktdaten verdeutlichen: die nächsten fünf Jahre werden entscheidend sein, um Deutschland den erhofften Platz in der ersten Reihe zu verschaffen ▪ Seit März 2017 haben 20 Länder KI-Strategien formuliert, Mittel allokiert und Governancestrukturen etabliert ▪ Unterschiedliche Strategien: Schwerpunkte reichen von Forschungs- und Wirtschaftsförderung über Bildung und Arbeit bis hin zur Verwaltungsmodernisierung ▪ Vielerorts wurden Gremien zu regulativen, ethischen und handelspolitischen Fragestellungen aufgesetzt ▪ Deutschland hat die Chance, seine „Stärken zu stärken“ und wichtiger Spieler in einer sich transformierenden Weltwirtschaft zu werden 10 Zukunftsbild realisieren – die nächsten Schritte in der Wirtschaft ▪ Deutschland ist in der Grundlagenforschung zwar exzellent aufgestellt, aber wir müssen weiterdenken ▪ Entscheidende Faktoren für die digitale Führung unserer Leitindustrien: Anwendung der KI; Fähigkeit, große Datenbestände mit KI nahezu in Echtzeit verarbeiten zu können und damit neue Leistungsversprechen für Endnutzer zu ermöglichen ▪ Wettbewerbsentscheidend: Zugriff auf große Datenmengen durch Machine Learning trainierte Algorithmen ▪ Deutschland kann in kurzer Zeit den weltweit größten Datenpool an Maschinen- und Betriebsdaten aufbauen ▪ Deutsche Unternehmen fertigen eine Vielzahl intelligenter Produkte und verkauften sie in die ganze Welt: Möglichkeit der Anbindung von Produkten an Datenplattformen zum Aufbau eines Trusted- open-data-Ökosystem, das weltweit einzigartig ist und neue Dienstleistungen generiert ▪ Entscheidende Voraussetzung: nachprüfbare, vertrauenswürdige und vom Datengeber steuerbare Datenverarbeitung – zum Beispiel durch International Data Space (IDS)
  • 11. Die KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme Plattform Lernende Systeme: KI-Anwendungen und Praxisbeispiele wissenschaftlicher Einrichtungen und Unternehmen in Deutschland www.ki-landkarte.de veranschaulichen mehr als 600 Beispiele „KI made in Germany“ – über sämtliche Branchen, Einsatzfelder und Unternehmensgrößen hinweg (Stand: September 2019) ▪ Beispiele: Von Industrierobotern über die KI-basierte Erkennung von Verkehrszeichen bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen in der Gesundheitsversorgung ▪ Landkarte macht sichtbar, wie KI die Wirtschaft und den Alltag heute und künftig transformiert ▪ Inspiration für Unternehmen, die Digitalisierung ihrer Prozesse voranzutreiben und neue Geschäftsideen zu entwickeln ▪ Sukzessive Erweiterung der KI-Landkarte um Anwendungsbeispiele aus Forschung und Praxis ▪ Information über dt. Forschungsinstitutionen und deren Schwerpunkte sowie über KI-Strategien der Bundesländer 11
  • 12. 12 Quelle: Plattform Lernende Systeme, Basis für alle Grafiken: 626 KI-Anwendungen, nicht-repräsentative Ergebnisse. KI-Landkarte: KI-Anwendungen im Überblick KI-Anwendungen nach Technologiefeld KI-Anwendungen nach Organisationsform
  • 13. KI-Landkarte: KI-Anwendungen im Überblick 13 Quelle: Plattform Lernende Systeme, Basis für alle Grafiken: 626 KI-Anwendungen, nicht-repräsentative Ergebnisse.
  • 14. Innovative KI-basierte Geschäftsmodelle: Fallbeispiele 14 ▪ Wertversprechen: 3-D-Bewegung von Menschen auf Basis von Kamerabildern verstehen, z.B. im Fußball ▪ Wertschöpfungsarchitektur: Kunden stellen Kameras bereit, SIMI die Algorithmen ▪ Wertschöpfungsnetzwerk: Diverse Partner, z.B. Uni Hannover ▪ Wertschöpfungsfinanzen: Cloud-Service-Verträge, Verkauf von Komplettsystemen, Entwicklungsaufträge Uni Hannover SIMI
  • 15. Innovative KI-basierte Geschäftsmodelle: Fallbeispiele 15 ▪ Wertversprechen: KI-basierte Bildanalyse vereinfacht für KundInnen Bildorganisation, z.B. Sortierung nach „Strand/Berge“ beim CEWE-Fotobuch ▪ Wertschöpfungsarchitektur: Für die Realisierung hat CEWE den Mobile Artificial Intelligence Campus (MAIC) gegründet ▪ Wertschöpfungsnetzwerk: Der MAIC ist Bindeglied zu wichtigen Partnern, u.a. dem OFFIS- Institut ▪ Wertschöpfungsfinanzen: KI-Lösungen erlauben es, bestehende Prozesse, Dienste und Produkte zu verbessern, langfristig aber neue Produkte anzubieten OFFIS-Institut CEWE
  • 16. Geschäftsmodell – Ein Überblick 16 Abb.: V4 Modell nach Al-Debei und Avison (2010) Organisatorische und technische Infrastruktur, die die Bereitstellung von Produkten und Diensten ermöglicht Primär auf das Angebot von Produkten und Dienstleistungen bezogen, die die Kundenbedürfnisse erfüllen Preisstrukturen, Umsätze, Kosten und Profitabilität sowie Investitionen und die Bereitstellung von Kapital Beschreibt die Koordination und Zusammenarbeit mit anderen Organisationen
  • 17. Geschäftsmodell – Ein Überblick 17 Abb.: Business Model Canvas nach Osterwalder und Pigneur (2011)
  • 18. Innovative KI-Geschäftsmodelle systematisch entwickeln 18 Das Entwickeln innovativer KI-Geschäftsmodelle lässt sich anhand von vier Dimensionen beschreiben: Wertversprechen • Ideenfindungsprozess für mögliche Anwendungen: Neue Möglichkeiten beruhen auf Erzeugung und Verarbeitung von Daten und nutzen spezifische Technologien Wertschöpfungsarchitektur • Analysiert die für die Realisierung des Werteversprechens notwendigen Aufbauorganisation, Wertschöpfungs- prozesse und Ressourcen • Datengetriebenen und KI-basierte Geschäftsmodelle: Beschaffung, Generierung, Kuratieren, Speicherung, Auswertung und Verwertung von Daten • Wichtig: technische Ressourcen und Input von Fachkräften Wertschöpfungsnetzwerk • KI-basierte Lösungen basieren auf unterschiedlichsten Kernkompetenzen und Systembausteinen • Ein Unternehmen allein verfügt meist nicht über alle notwendigen Elemente • Anbieter datengetriebener und KI- basierter Lösungen als Bestandteil digitaler Ökosysteme • KI-basierte Lösungen müssen kontinuierlich kalibriert und weiterentwickelt werden Wertschöpfungsfinanzen • Analyse der Wertschätzung und Zahlungsbereitschaft der Kunden gegenüber KI-Innovationen • Schnelle Skalierungseffekte möglich: Daten können kostenneutral kopiert und verwertet werden (=Unterschied zu physischen Produkten)
  • 19. Digitale Geschäftsmodelle und KI: Plattformen 19 ▪ Zunehmende Verschiebung von Wertschöpfungsanteilen von der Produktion materieller Güter zu datenbasierten Dienstleistungen ▪ Bedeutungsgewinn von Daten und Dienstleistungen (Smart Services) in der Wertschöpfung ▪ Unternehmen müssen tradierte Geschäftsmodelle reflektieren und ihre Zukunftsfähigkeit überprüfen ▪ Wettbewerb zwischen Unternehmen wird zunehmend über innovative Geschäftsmodelle ausgetragen (Gassmann, Frankenberger und Czik 2013) ▪ Simples Plattform-Geschäftsmodell: Branchenfremde Unternehmen schieben sich zwischen Angebot und Nachfrage, besetzen die Schnittstelle zu Kunden und etablieren sich dadurch als Monopolist oder Quasi-Monopolist ▪ 2018: 7 der 10 wertvollsten Unternehmen nach Marktkapitalisierung waren Plattformunternehmen. Zur Wertschöpfung mittels KI bedarf es Plattformen und Ökosysteme KI im Handel • Umsatzerhöhung (z.B. durch verbessertes maschinelles Lernsystem bei Übersetzungen auf Handelsplattform eBay) • Kostensenkung durch personalisierte Kundenansprache, Prozessoptimierung, Entscheidungsunterstützung (AI Everythink 2019) (Laut Capgemini Research Institute sind Einsparungen von 300 Milliarden Dollar möglich) KI in der Produktion • Potenzial von KI: Erhöhung der zukünftigen Wertschöpfung in der Produktion • Bis 2023 wird eine zusätzliche Bruttowertschöpfung in Höhe von rund 31,8 Milliarden Euro prognostiziert • Im Kern der industriellen Produktion analysiert und interpretiert KI Sensordaten Datenmarktplätze • Plattformbasierte Geschäftsmodelle folgen einer anderen Logik: Vielzahl von Wertschöpfungs- netzwerken anstelle klar identifizierbarer Monopole • Als intermediäre zwischen Datenanbietern und - käufern ermöglichen sie sicheren Datenaustausch und die Grundlage für Service Design • Beispiel: Ein Lösungsansatz ist der vom BMBF geförderte International Data Space
  • 20. 20 ▪ Implementierung von KI: Fokus der Unternehmen v.a. auf technischen Fragen ▪ Unterschätzung nichttechnischer Faktoren bedingt langsame KI-Adaption ▪ Nichttechnische Faktoren (=Enabling Faktoren) in vier Bereichen, die beim Implementieren von KI berücksichtigt werden müssen: Center of Excellence (CoE) • Organisiert die Implementierung von KI • Strategische Steuerung: z.B. Unternehmenszusammenschlüsse und -käufe, KI-Anwendung in den Geschäftseinheiten • Ausbildung von Mitarbeitern • Entstehung von funktionsübergreifende KI-Projektteams (KI-Experten aus CoE + Domänexperten) z.B. auch für Business Development, Marketing und Legal zuständig Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter • KI verändert berufliche Profile: Umsetzung von KI-Geschäfts- modellinnovationen erfordert neue Rollen, Kompetenzprofile und spezifische Expertise in den Unternehmen • Kulturwandel durch KI im Unternehmen: − Aufbau von Vertrauen in KI-Systeme − Enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen Technologie • Proof of Concept (PoC) steht am Beginn der Entwicklung von KI- Systemen • Grundbedingungen für KI- Geschäftsmodellinnovationen: solider technischer Unterbau, digitalisierte Prozesse • Grundlagen für die Schaffung von Werten mit KI: Kulturwandel, Vertrauen in KI, Datenstrategie (u.a. Datenrichtlinien, -sicherheit, -qualität und - schutz) Ökosystem • Implementierung von KI im Unternehmen: Selbstentwicklung des Produkts (intern), externe Lösungen oder kooperative Ansätze (z.B. AIaaS, akademische Kooperation, KI-Anbieter Akquise) KI implementieren: technische und nichttechnische Faktoren
  • 21. Leitfaden: Auf dem Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung 21 1. Klarheit über die Ziele gewinnen 2. Die Möglichkeiten von KI verstehen 3. Eine KI-Vision entwickeln 4. Portfolio von KI-Anwendungsfällen und Voraussetzungen formulieren 5. Instandhaltung garantieren Ziele Vision Instandhaltung Möglichkeiten Portfolio
  • 22. 22 1.Isolierte KI-Anwendungsfälle ohne Mehrwert: Viele Unternehmen implementieren KI, ohne Anwendungsfall vor dem Hintergrund der Organisationsziele zu reflektieren Wichtige Analyse, wie KI-Lösungen einen Mehrwert erzeugen oder neue Geschäftsmodelle ermöglichen 2. Nicht skalierbare Anwendungsfälle: Erfolgreiche Skalierung von KI-Pilotprojekten scheitert oft an der Datenverwaltung, die teilweise in der Pilotphase gänzlich fehlt Neue KI-basierte Geschäftsmodelle müssen daher auf einer soliden digitalen Infrastruktur aufgebaut werden 3. Fehlende Ressourcen und Kapazitäten: Unternehmen mangelt es häufig an Talenten und der nötigen Infrastruktur, um Anwendungsfälle intern zu entwickeln – und Potenziale für neue Geschäftsmodelle zu heben 4. Mangelndes Verständnis von Anwendungsfällen: Hohe Investitionen in die Infrastruktur sind kein Allheilmittel Für erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovation muss die geeignete Hardware mit der damit verbundenen Organisation und Prozessen abgestimmt werden 5. Fehlende Wartungsstrategie: Laufende Anpassungen und Aktualisierungen von vorläufigen Datensätzen und ursprünglichen Modellen sind nötig, wenn das Modell schon in der Produktion ist – weil sich etwa das Kundenverhalten ändert Ein KI-basiertes Geschäftsmodell muss laufend gepflegt und weiterentwickelt werden, da die Qualität von KI-Anwendungen über die Zeit degradieren kann Digitale Technologien und KI: Stolpersteine in der Praxis
  • 23. Gestaltungsoptionen 23 KI bietet Chancen und Herausforderungen: Sie setzt einen Wandel in Gang, der zum Wohle aller gestaltet werden sollte: ▪ Entfaltung des wirtschaftlichen Potenzials von KI, insbesondere in Form innovativer Geschäftsmodelle ▪ KI als Instrument, um Gesellschaft und ihren Pfeiler soziale Marktwirtschaft erfolgreich in das digitale Zeitalter zu führen Aus Sicht der AG Geschäftsmodellinnovationen sind dabei sechs Gestaltungsbereiche besonders wichtig Gestaltungsoptionen sind Impulse für Debatte innerhalb der Plattform Lernende Systeme als auch in der Öffentlichkeit: Spitzentechnologie als Voraussetzung Finanzierung gewährleisten Daten verantwortungsvoll nutzen Unternehmerische Verantwortung beweisen und rechtliche Rahmenbedingungen schaffen Wertschöpfungsnetzwerke etablieren Kompetenzen aufbauen, Akzeptanz und Teilhabe gewährleisten
  • 24. Gestaltungsoptionen 1. Spitzentechnologie als Voraussetzung ▪ Flächendeckende und bedarfsgerechte Gigabit-Infrastrukturen ausbauen (5G-Ausbau) ▪ Unternehmensweite Cloud-Strategie definieren, die Geschwindigkeit, Verlässlichkeit, Skalierbarkeit, Schnittstellen und Datensicherheit absichert (Multi-Cloud-Strategie); Schaffung eines verteilten europäischen Hyperscalers (Project Gaia-X) ▪ Bei nächsten Generation der Cloud-Infrastruktur Führung anstreben (Quantum Computing) 24 2. Finanzierung gewährleisten ▪ Regulatorische Rahmenbedingungen schaffen für leichtere Beteiligung deutscher / europäischer Kapital-Akkumulatoren (z.B. Pensionsfunds oder Versicherungen) an Wachstumsunternehmen (Venture Capital) ▪ Zusammenarbeit von etablierten Unternehmen mit Startups / Wachstumsunternehmen ausbauen inkl. Corporate Venture Capital ▪ Öffentliche Förderung von Startups / Wachstumsunternehmen vs. etablierter Unternehmen 3. Daten verantwortungsvoll nutzen ▪ Datenschutzgrundverordnung sinnvoll auslegen, um Innovation im KI-Bereich bzw. deren Geschäftsmodell nicht zu gefährden (DGSVO- Umsetzungsverordnung) ▪ Entwicklung von Standards für verantwortungsvollen Umgang mit KI und Daten einbeziehen auf europäischer Ebene ▪ Unternehmen unterstützen durch anerkannte Verfahren zur Anonymisierung und Pseudonymisierung
  • 25. Gestaltungsoptionen 4. Unternehmerische Verantwortung beweisen und rechtliche Rahmenbedingungen schaffen ▪ Klare und verbindliche KI-Kodizes in Unternehmen formulieren und umsetzen ▪ Die Regulierung zu Transparenz-, Haftungs- und Rechenschaftspflichten ausgestalten ▪ Das Wettbewerbsrecht für die Anforderungen KI-basierter Geschäftsmodelle weiterentwickeln ▪ Die Bürokratie- und Steuerbelastung für Start-ups reduzieren 25 6. Kompetenzen aufbauen, Akzeptanz und Teilhabe gewährleisten ▪ Universitäre und schulische KI-Ausbildung stärken und menschliche Stärken fördern ▪ Betriebliche Qualifizierungs- und Weiterbildungsprogramme für KI auf- und ausbauen (für Data Scientists, Informatiker, Ingenieure und nichttechnisches Personal) ▪ Know-How-Communities zwischen Unternehmen und wissenschaftlichen Partnern ausbauen (z.B. DFKI, Fraunhofer, Universitäten) 5. Wertschöpfungsnetzwerke etablieren ▪ Wissenstransfer zwischen Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen stärken und ausbauen ▪ Allianzen aus etablierten Unternehmen oder Organisationen und KI-Start-ups bilden, die neue Technologien und disruptive Geschäftsmodelle entwickeln ▪ Kritische Masse, etwa an Daten, bündeln – auch unter Inkaufnahme von „Co-opetition“ mit Wettbewerbern
  • 26. 26 Unternehmen ▪ Anwenderunternehmen sollten Datensicherheit, Datenhoheit und Kontrolle gewährleisten und ungünstige Lock-in-Effekte mit einzelnen Anbietern vermeiden ▪ Geschwindigkeit, Verlässlichkeit, Skalierbarkeit, Schnittstellen und Datensicherheit absichern ▪ Leistungsspektrum und Preis wettbewerbsfähiger gestalten: Allianzen eingehen, um Skalenvorteile in Konzeption, Aufbau und Betrieb zu erzielen 1. Spitzentechnologie als Voraussetzung: Politik ▪ Die technische Souveränität Deutschlands sicherstellen ▪ Flächendeckende und bedarfsgerechte Gigabit-Infrastrukturen ausbauen Forschung ▪ Förderprogramme für die Spitzenforschung erweitern ▪ Spitzentechnologien der nächsten Generation fördern ▪ Transfer von der Forschung in die Wirtschaft stärken Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
  • 27. 27 Unternehmen und Politik ▪ Mit regulatorischer Rahmensetzung Anreize für zusätzliche Wachstumsfinanzierung in Deutschland und Europa schaffen ▪ Eigenkapital langfristiger in Wachstumsunternehmen investieren ▪ Die Zusammenarbeit von Wachstumsunternehmen, etablierten Unternehmen, Universitäten sowie außeruniversitären Forschungseinrichtungen ausbauen 2. Finanzierung gewährleisten: Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
  • 28. 28 Unternehmen ▪ Exzellenten Datenschutz als Alleinstellungsmerkmal im globalen Wettbewerb erarbeiten ▪ Interaktion von Mensch und KI transparent gestalten 3. Daten verantwortungsvoll nutzen: Politik ▪ Verfahren zur Anonymisierung, Pseudonymisierung sowie Simulierung von Daten fördern ▪ Datenschutzgrundverordnung sinnvoll auslegen ▪ Trust-Strukturen und Plattformen entwickeln und ausbauen Kommunikation ▪ Dialoge fördern ▪ Kennzeichnungspflicht und Auskunftspflicht einführen Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
  • 29. 29 Unternehmen ▪ Vertrauen schaffen ▪ KI-Kodizes gestalten 4. Unternehmerische Verantwortung und rechtliche Rahmenbedingungen: Politik ▪ Transparenz-, Haftungs- und Rechenschaftspflichten ausgestalten ▪ Bei der Regulierung zwischen B2B- und B2C-Plattformen differenzieren ▪ Kartellrecht aktualisieren ▪ Bürokratie- und Steuerbelastung für Start-ups reduzieren ▪ Gesellschaftliche Auswirkungen von KI beständig beobachten ▪ Mitbestimmung in Betrieben und in der Verwaltung weiterentwickeln ▪ Regulierungen weiter- statt neu entwickeln Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
  • 30. 30 Unternehmen ▪ Auf Handeln in globalen und digitalisierten Wertschöpfungsnetzwerken vorbereiten ▪ Sich strategisch in unternehmens- und branchenübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken positionieren ▪ Daten für Start-ups und Wachstumsunternehmen aus dem KI-Umfeld bereitstellen ▪ Gemeinsam mit Start-ups neue Technologien und disruptive Geschäftsmodelle entwickeln ▪ Unternehmensinterne KI-Debatte führen 5. Wertschöpfungsnetzwerke etablieren: Politik ▪ Rechte von Individuen und KMU in einem Plattformökosystem stärken ▪ Wissenstransfer zwischen Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen wahren Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
  • 31. 31 Politik und Unternehmen ▪ Nützlichkeitsszenarien entwickeln und aufbereiten ▪ Betriebliche Qualifizierungs- und Weiterbildungsprogramme für KI aufbauen ▪ Know-how-Communitys mit Partnern wie DFKI, Fraunhofer, Universitäten etc. aufbauen ▪ Kompetenzaufbau fördern 6. Kompetenzen aufbauen, Akzeptanz und Teilhabe gewährleisten: Forschung ▪ Beschäftigungs- und Qualifikationsbedarfe wissenschaftlich untersuchen ▪ Neue Arbeitsmodelle in Forschungs- und Transferprojekten erproben Gestaltungsoptionen für wettbewerbsfähige Unternehmen
  • 32. Weblinks 32 Besuchen Sie unsere Webseite www.plattform-lernende-systeme.de Folgen Sie uns auf Twitter: @LernendeSysteme