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Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
In the course of the energy transition, both the energy sector and the logistics industry are facing radical changes. Providing renewable energy is subject to natural fluctuations, which leads to continuous over- and undersupply. Besides, the insufficiency of clarity concerning the requirements of renewable energy as well as the extent of charging networks poses a tremendous problem. Especially in terms of mobility, many questions remain unaddressed. Despite the immense benefits of electrification within the industrial freight transport, companies have serious concerns about converting their fleets. The lack of transparency regarding the current status of charging infrastructure as well as its possibilities to expand, causes the inadequate acceptance of electric mobility in multimodal logistic chains. In order to profit from the far-reaching potential of the energy sector, a synergistic interaction of the “energy” and “mobility” sectors has to be conceived.
Projekt iP4MoVE: Intelligente Plattform für E-Mobiltät und Vernetzung von Energieinformationen
(2020)
Mit dem Forschungsvorhaben iP4MoVE wird das Ziel verfolgt, eine Intelligente Plattform zur optimalen Kopplung der Sektoren Mobilität und Energie für eine smarte Mobilität zu konzeptionieren und zu entwickeln. Auf Basis dieser Entwicklung einer datenbasierten Plattform und einer kontextbasierten Applikation besteht das Kernelement aus der Vermittlung zwischen Energieangebot und -nachfrage (Energieinformationen) sowie der Realisierung eines echtzeitfähigen Austauschs zwischen Elektrofahrzeug und Quartier bzw. Ladestationen innerhalb und außerhalb des Quartiers. Mithilfe dieser Plattform und Applikation soll künftig der optimale Elektrifizierungsgrad (Lastverkehr) ermittelt werden. Hierbei wird der ressourcenoptimale Einsatz von Transporten und Logistikketten berücksichtigt. Auf diese Weise werden die Ergebnisse des Forschungsvorhabens einen Beitrag zur ökologischen und ökonomischen Gestaltung der Elektromobilität, insbesondere von Lastverkehren, und der nachhaltigen Quartiersbildung sowie zur Reduktion der Treibhausgasemissionen durch Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien leisten. Die prototypische Umsetzung im Projekt soll exemplarisch synergetische Potenziale, insbesondere am Standort NRW, aufzeigen und einen Baustein für eine smarte Mobilität (Mobilität 4.0) bilden. Das Vorhaben wird im Rahmen des Leitmarktwettbewerbs Mobilität & Logistik.NRW durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE.NRW) und die Landesregierung Nordrhein-Westfalen unter der Fördersumme EFRE-0801707 gefördert.