Diese Hausarbeit unternimmt, auf Basis des Artikels „Competing in the Age of Artificial Intelligence [AI]“ aus dem Harvard Business Review, eine Praxisableitung der Erkenntnisse auf ein fiktives Case, um die Implementierung der künstlichen Intelligenz proaktiv in die Wertschöpfung und das Wettbewerbsgefüge eines bestehenden Geschäftsmodells vorzubereiten.
Nach Iansiti und Lakhani ändert die Entwicklung der digitalen Technologien die Spielregeln und revolutioniert die Geschäftswelt. Dahingehend entstehen neue Generationen von Unternehmen wie die Ant Group, Zebra Technologies und Alphabet, welche primär Algorithmen und künstliche Intelligenz für digitale Automatisierung und Rationalisierung von bislang physischen bzw. analogen Unterstützungs- oder Kerngeschäftsprozessen nutzen. Die Kollision mit den bisherigen marktdominierenden Wettbewerbern erfolgt dann zumeist schlagartig, wenn Netzwerkeffekte einen kritischen Punkt überschritten haben. Technologiegiganten und Start-Ups fokussieren dahingehend in dieser datengetriebenen Ära zunehmend kooperative bzw. symbiotische Anbieter-Ökosysteme schneller zu skalieren, um die Entwicklungszeit zu überstehen und die Datensammlung sowie Verarbeitung noch umfassender zu gestalten. Dies äußert sich häufig in weiteren kurzfristig skalierbaren Geschäftsmodellen oder Betriebsarchitekturen, dank der unbegrenzten Lernfähigkeit, was letztendlich zu einer Verlagerung der Wettbewerbsfaktoren und strategischen Organisationsperspektiven führt. Diese, auch bei Technologiegiganten oft zentrale, AI-Fabrik ist meist essentiell in der neuen Unternehmensgeneration zur effizienten Entscheidungsfindung und Prozesssteuerung. Die Entscheidungsfindung erscheint äußerlich dabei oft wie eine Blackbox, basiert jedoch im Regelfall auf systematischer und wissenschaftlicher Datenanalyse um Erkenntnisse, Eintrittswahrscheinlichkeiten und damit Vorhersagen sowie Entscheidungen abzuleiten. Diese speziellen, und daher meist in sich komplexitätsreduzierten, Einzelaufgaben und Entscheidungen werden von schwachen KI’s übernommen, welche in Ihrer Gesamtheit eine Vielzahl von kritischen und komplexeren Aufgaben in der Operativen handhaben können. Diese digitale Automatisierung brachte bislang ein explosives Wachstum mit sich und basiert im Kern auf der stark erhöhten Reaktionsgeschwindigkeit.
Inhaltsverzeichnis
- ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
- EINLEITUNG
- MANAGEMENT BRIEFING
- CHANCEN
- HERAUSFORDERUNGEN
- HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN
- LITERATURVERZEICHNIS
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit analysiert den Artikel „Competing in the Age of Artificial Intelligence [AI]“ aus dem Harvard Business Review und überträgt die Erkenntnisse auf ein fiktives Unternehmen, die Westerwald-Tonwarenfabrik GmbH (WT GmbH). Der Fokus liegt auf der proaktiven Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in die Wertschöpfung und das Wettbewerbsgefüge eines traditionellen Geschäftsmodells.
- Die Bedeutung von KI im Wandel der Geschäftswelt
- Chancen und Herausforderungen der KI-Implementierung für traditionelle Unternehmen
- Entwicklung von Handlungsempfehlungen für die WT GmbH
- Der Einfluss von Datenpipelines, Algorithmen und digitalen Netzwerken auf KI-basierte Geschäftsmodelle
- Die Verbindung von Theorie und Praxis für strategische Planung und Entscheidungsfindung
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung
Die Einleitung stellt den Ausgangspunkt und die Zielsetzung der Hausarbeit vor. Sie beleuchtet die Entwicklung der digitalen Technologien und ihre Auswirkungen auf die Geschäftswelt, insbesondere durch den Einsatz von KI und Algorithmen. Der Fokus liegt auf den Herausforderungen, die sich für etablierte Unternehmen durch das Aufkommen von KI-gestützten Geschäftsmodellen ergeben.
Management Briefing
Das Management Briefing analysiert die Chancen und Herausforderungen, die sich aus dem Einsatz von KI für die WT GmbH ergeben. Es zeigt die Bedeutung von KI für die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und die Bewältigung der Energiekrise auf.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter dieser Arbeit sind: Künstliche Intelligenz (KI), digitale Transformation, Wertschöpfung, Geschäftsmodell, Wettbewerbsfähigkeit, Datenpipeline, Algorithmen, digitale Netzwerke, traditionelle Unternehmen, strategische Planung, Entscheidungsfindung.
- Quote paper
- Lars Brengmann (Author), 2024, Big Data und künstliche Intelligenz, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1489630
