Wertbestimmung von KI-Produkten und -Anwendungen

"Die Wertschöpfung durch KI-Technologien ist vielschichtig: Bei der monetären Bewertung ist zwischen internem und externem Aufwand sowie Nutzen zu differenzieren. Im Sinne der Transparenz und Vergleichbarkeit ist unternehmensweit eine einheitliche Berechnungslogik anzustreben." Daniela Rittmeier (Head of AI Hub, AI CoE BMW Group)

Aus der zunehmenden Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) ergeben sich für Unternehmen sowohl einzigartige Chancen als auch – wie die Erfahrung vom KI-Praktikern zeigt – einzigartige Herausforderungen.

In diesem Whitepaper und dem begleitenden, interaktiven Bewertungstool zeigt appliedAI gemeinsam mit verbundenen Industrie- und Technologiepartnern Wege zur Quantifizierung des Wertbeitrags von KI-Produkten und -Anwendungen auf.

Die Ermittlung des Return on AI (ROAI) basiert auf fünf zentralen internen und externen Renditetreibern, die bei der Berechnung des finanziellen Nutzens einer KI-Anwendung berücksichtigt werden sollten. Hinsichtlich der Investitionsausgaben wurden die relevantesten Kostenkategorien entlang des ML-Lebenszyklus ausdetailliert.

Die Autoren empfehlen eine strategische Perspektive, die darauf abzielt, die kurzfristigen KI-Wertpools zu erfassen und sich zugleich darauf vorzubereiten, das langfristige Wertpotenzial von KI vollumfänglich zu nutzen, indem freigesetzte Ressourcen reinvestiert und gesammelte Erfahrung angewandt wird, um den KI-Reifegrad des Unternehmens gesamthaft zu erhöhen.

Angesichts des beträchtlichen Mitteleinsatzes, die erforderlich sind, um signifikante Erträge aus KI zu erzielen, werden abschließend ROAI-Portfolioansätze sowie ein fünfstufiger Prozess für das operative KI-Portfoliomanagement auf Grundlage der Best Practices von appliedAI Partnerunternehmen präsentiert.


Autoren des Whitepapers

  • Jannik Seger, Senior AI Strategist at appliedAI
  • Dr. Philipp Hartmann, Director of AI Strategy at appliedAI
  • Dr. Andreas Liebl, Managing Director at appliedAI

Die Autoren danken Clara Laufenberg, Clara Mehler und Christian Wender für ihre unschätzbaren Beiträge beim Verfassen dieses Berichts und bei der Entwicklung des zugehörigen Tools, sowie Henrike Noack für die Gestaltung dieser Veröffentlichung.

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