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Messbarer Nutzen

KI-Anwendungen: gefühlter Mehrwert reicht nicht aus

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Wipro Limited, ZNL Deutschland Wipro Technologies GmbH

Inwiefern können die vorausschauenden Funktionen von KI Verluste vermeiden bzw. verringern?

K. Minnasandram: Durch die Analyse riesiger Mengen an historischen und Echtzeit-Daten können KI-Systeme Trends, Muster und potenzielle Risiken lange vor ihrer Realisierung identifizieren. In der Fertigung und der Schwerindustrie kann beispielsweise die KI-gestützte, vorausschauende Wartung anhand von Sensordaten und Nutzungsmustern Ausfälle von Geräten vorhersagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, rechtzeitig Reparaturen zu planen und unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden. KI-gestützte Modelle können ausserdem dabei helfen, Kunden zu identifizieren, die Gefahr laufen abzuwandern. Auf diese Weise können rechtzeitig Massnahmen zur Kundenbindung ergriffen werden, um Einnahmeströme zu sichern. Darüber hinaus trägt vorausschauende KI dazu bei, umfassendere Risiken wie Unterbrechungen der Lieferkette zu mindern, die durch externe Faktoren wie Wetterereignisse oder politische Instabilität verursacht werden können. Über frühzeitige Warnsignale und umsetzbare Erkenntnisse befähigt KI Unternehmen dazu, Abläufe, Beschaffungsstrategien und Produktionspläne weit im Voraus anzupassen. Letztendlich dienen prädiktive KI-Funktionen als strategisches Instrument zur Minimierung von Verlusten, Verbesserung der Effizienz und Stärkung der Widerstandsfähigkeit.

Bei allen Fortschritten, wo liegen aktuell die Grenzen bei der Messung von KI-Vorteilen?

K. Minnasandram: Eine nennenswerte Einschränkung liegt in der zeitlichen Verzögerung zwischen der Implementierung von KI und der Erzielung messbarer Ergebnisse. KI-Modelle, insbesondere solche, die in industriellen oder komplexen Umgebungen eingesetzt werden, erfordern oft längere Zeiträume für Training, Verfeinerung und Integration in bestehende Systeme, bevor sie erkennbare Vorteile bringen. Diese Verzögerung stellt Herausforderungen bei der kurzfristigen Evaluierung dar und kann zu einer Unterbewertung des langfristigen Potenzials von KI führen. Im Gegensatz zu traditionellen Investitionen fehlt Technologien auf Basis von künstlicher Intelligenz ein global anerkannter Rahmen zur Messung ihres Wertes jenseits finanzieller Kennzahlen. Strategische Aspekte wie Anpassungsfähigkeit, Lerngeschwindigkeit, Wachstum des intellektuellen Kapitals, Innovationskapazität, ethische Ausrichtung und Wettbewerbspositionierung bleiben unterbewertet, was Unternehmen daran hindert, das volle transformatorische Potenzial von KI auszuschöpfen. Auf die Herausforderungen durch veraltete Dateninfrastrukturen wurde bereits zuvor eingegangen. Nicht zu vernachlässigen sind ebenfalls unzureichende Feedback-Schleifen entlang der Wertschöpfungskette: KI-Vorteile werden oft in Silos gemessen, ohne integrierte Feedback-Schleifen zwischen Lieferanten, Partnern und Kunden zu schaffen. Diese Fragmentierung hindert Organisationen daran, den systemischen, durchgängigen Wert zu erfassen, den KI auf Ökosystemebene liefern kann.

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