KI in Business-Modellen

Ein «AI-driven business model» ist einer gängigen Definition zufolge eine Geschäftsstrategie, die Künstliche Intelligenz verwendet, um mindestens einen von drei zentralen Bereichen zu verbessern: Wertschöpfung (Value Creation), Erbringung des Kundennutzens (Value Delivery) oder Ertragsmechanismus (Value Capture).

Dabei kann Künstliche Intelligenz verschiedene Rollen oder Schwerpunkte einnehmen. Von einer eher peripheren, unterstützenden Bedeutung bis hin zum Kern des Business beziehungsweise einer ganz neuen, auf KI basierenden Geschäftsidee.

Im ersten Fall kann die KI beispielsweise ein bereits bestehendes Geschäftsmodell unterstützen und Prozesse optimieren, sodass die Wertschöpfung oder der Kundennutzen grösser wird. Prozessinnovationen dieser Art stellen die unterste Stufe eines KI-basierten Geschäftsmodells dar. Dem stehen im zweiten Fall reine KI-getriebene Modelle gegenüber, die im Kern auf KI basieren und ohne KI gar nicht möglich wären. Im Extremfall kann ein Unternehmen oder Start-up sein Business-Modell zur Gänze auf KI aufbauen. Oft führt dies zur Entwicklung eines Geschäftsmodells in Form eines reinen Datendienstes oder eines digital aufgeladenen physischen Produkts.

Nizar Abdelkafi und Marija Radić vom Fraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie (IMW) differenzieren KI-basierte Geschäftsmodell­innovationen in vier Kategorien: Im ersten Fall bringt KI eine nur marginale Veränderung des Geschäftsmodells durch Prozessoptimierung. Im zweiten Fall erfolgt eine wesentliche Veränderung des Geschäftsmodells durch die Anwendung von KI. Der dritte Fall ist eine Erweiterung des Geschäftsmodells durch komplementäre KI-Dienstleistungen. Und der vierte und letzte Fall umfasst die KI-bedingte Evolution zu einem komplett neuen digitalen Geschäftsmodell.

Die Entwicklung dorthin ist eher inkrementell. Während in den ersten beiden Fällen nur eine Verbesserung des aktuellen Geschäftsmodells durch die Anwendung von KI erfolgt, führen die dritten und vierten Fälle zu einer für das Unternehmen neuen Geschäftslogik.

Die ersten beiden Fälle von Innovationen werden vor allem von etablierten Unternehmen abgedeckt. Sie nutzen KI, um Wertversprechen und Ertragsmechanismen zu verbessern und integrieren KI mehr oder weniger in ihr Kerngeschäftsmodell. Populäre Beispiele dafür sind Streaming-Anbieter wie Netflix oder Spotify.

Bei Musik-Streaming-Diensten wie Spotify ist der Kundennutzen eine breite Auswahl von Musik, die via Internet-Streaming personalisiert ausgeliefert wird. Mittels KI wertet Spotify die Hörgewohnheiten der Kunden aus und stellt jedem Nutzer einen eigenen, persönlichen Mix zusammen. Der Service lernt mit Machine-Learning Verfahren, welcher Mix dem Hörer vorzuschlagen ist. Ähnlich verfährt Netflix und bietet seinen Kunden ein personalisiertes Erlebnis an Filmen. Solche Personalisierungsfunktionen sind nicht zentral für das Wertversprechen, sie sind aber geeignet, um die Kundenbindung und Produktnutzung zu erhöhen.

Chatbots sind ein anderes Beispiel, wie KI dazu beitragen kann, Dienstleistungen zu unterstützen oder zu erweitern. Ein KI-basierter Chatbot kann Unternehmen beispielsweise helfen, ein kundenorientiertes Dienstleistungsangebot zu geringen Kosten rund um die Uhr zur Verfügung zu stellen. Viele Dienstleister wie TK-Unternehmen gestalten ihre Kunden-Channels heute hybrid. Simple Anfragen werden von einem Chatbot beantwortet, komplexe Probleme weiterhin durch Menschen. Hier hilft KI vor allem, die Ertragsmechanismen zu verbessern.

Andererseits kann KI auch tiefer in die Unternehmensstruktur eingreifen und mehrere Aspekte gleichzeitig verbessern. Der E-Commerce-Händler Zalando nutzt KI, um viele Kernprozesse zu optimieren. Dazu gehören unter anderem demografische Prognosen, Preis- und Umsatzprognosen sowie eine erweiterte Betrugserkennung. In Zukunft sollen Algorithmen auch neue Modedesigns entwickeln.