KI-gestützte Plattform-Ökosysteme: Der Schlüssel zur digitalen Transformation traditioneller Unternehmen

Einleitung: Die digitale Transformation hat eine neue Generation von Geschäftsmodellen hervorgebracht, bei denen mehrseitige Plattformen eine zentrale Rolle spielen. Diese Plattformen, ursprünglich von Digital Natives wie Facebook oder Uber etabliert, ermöglichen heute auch traditionellen Unternehmen den Aufbau florierender digitaler Ökosysteme. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz können sie Dienstleistungen effizient koordinieren, Kundenbedürfnisse präzise erfassen und nahtlose Nutzererlebnisse schaffen. Der Erfolg dieser Transformation zeigt sich in bemerkenswerten Bewertungen, die die traditioneller Geschäftsmodelle um das Vierfache übersteigen.

Das Wachstum der künstlichen Intelligenz hat eine Vielzahl neuer Strategien und Geschäftsmodelle ermöglicht, darunter die programmatische Anzeigenausrichtung, die Sharing Economy sowie die Metaverse. Die Unternehmen, die diese Modelle am erfolgreichsten implementiert haben, waren „mehrseitige Plattformen“. Hierbei handelt es sich um Unternehmen, die im Zentrum eines Ökosystems oder Geschäftsnetzwerks Dienstleistungen koordinieren und dadurch Reibungsverluste für die Kunden reduzieren. Die Unternehmen, die diese Modelle am erfolgreichsten umgesetzt haben, waren fast ausschließlich Digital Natives. Die führenden Plattformunternehmen, zu denen unter anderem Facebook, Apple, Airbnb, Amazon, Google, Uber, Alibaba, Tencent und andere gehören, haben in erstaunlichem Tempo Werte geschaffen.

Related Post: GenAI durch bifokale Linsen: Wie Unternehmen heute und morgen profitieren können

Dies ist kein Zufall. Studien belegen, dass mehrseitige Plattformen die höchsten Bewertungen der dominierenden alternativen Geschäftsmodelle aufweisen. Dabei übersteigen die jährlichen Umsatzmultiplikatoren mehrseitiger Plattformen diejenigen traditioneller Geschäftsmodelle um mehr als das Vierfache. Dies ist darauf zurückzuführen, dass sie sich durch ein rasantes Wachstum auszeichnen und selbst über nur wenige Vermögenswerte verfügen müssen.

In der Regel generieren Plattform-Geschäftsmodelle große Datenmengen von allen Teilnehmern des Ökosystems. Um diese Datenmengen adäquat verarbeiten zu können, ist der Einsatz von KI erforderlich. Die Anwendung maschinellen Lernens ermöglicht die Zusammenführung von Kunden und Produkten bzw. Dienstleistungen, die den jeweiligen Kundenbedürfnissen entsprechen. Zudem wird ein nahtloses Erlebnis im gesamten Ökosystem gewährleistet. Die Millionen von Kunden, die Plattformen nutzen, benötigen einen hocheffizienten Kundenservice, der durch intelligente Agenten und Chatbots gewährleistet werden kann. Folglich ist es nicht verwunderlich, dass die zuvor genannten führenden Plattformunternehmen auch weltweit führend bei der Anwendung von KI in ihren Unternehmen sind.

Related Post: Wie Generative KI die Wettbewerbsanalyse revolutioniert: Verborgene Informationen strategisch nutzen

Es besteht jedoch auch für traditionelle Unternehmen die Möglichkeit, mehrseitige Plattformen zu organisieren. Auch sie können Daten und KI-Modelle nutzen, um Dienstleistungen für Kunden in einem Ökosystem von Unternehmen zu koordinieren. Dies bedingt die Entwicklung neuer Strategien, Technologien und Geschäftsbeziehungen. Bei erfolgreicher Bewältigung des Übergangs können Unternehmen das schnelle Wachstum und die Kundenbindung erreichen, die mit digitalen Plattformen assoziiert werden.

Es lassen sich Indizien dafür finden, dass traditionellere Unternehmen, die KI in großem Umfang nutzen, einen Ökosystem-Ansatz (und möglicherweise zu einem späteren Zeitpunkt einen plattformbasierten Ansatz) verfolgen. In der Deloitte-Umfrage „State of AI in the Enterprise“ aus dem Jahr 2021 zeigte sich, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die beiden Gruppen mit den besten Ergebnissen bei den KI-Nutzern in der Umfrage zwei oder mehr Ökosystem-Beziehungen hatten, signifikant höher war (83 % bei den beiden höchsten Gruppen gegenüber 70 % und 59 % bei den beiden niedrigsten Gruppen). Es konnte nachgewiesen werden, dass Unternehmen mit vielfältigeren Ökosystemen eine 1,4-mal so hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, KI auf eine Weise zu nutzen, die sie von ihren Mitbewerbern unterscheidet. Des Weiteren wiesen Organisationen mit diversen Ökosystemen eine signifikant höhere Wahrscheinlichkeit auf, eine transformative Vision für KI zu besitzen, unternehmensweite KI-Strategien zu verfolgen sowie KI als strategisches Unterscheidungsmerkmal zu nutzen.

Related Post: Die Demokratisierung des maschinellen Lernens: Chancen und Herausforderungen für die Zukunft

Diese Unternehmen verfügen zwar möglicherweise nicht über vollwertige Plattform-Geschäftsmodelle, jedoch stellt der Aufbau breiterer Ökosystem-Beziehungen einen ersten Schritt in Richtung KI-fähiger Plattformen dar. Des Weiteren wird dargelegt, auf welche Weise Unternehmen mittels KI zu Plattformen transformiert werden können.

Dies gilt nicht nur für Unternehmen, die sich als „Digital Natives“ bezeichnen lassen. Auch einige „Traditionsunternehmen“ haben bereits KI-fähige Plattformmodelle entwickelt. Die Generierung von Kunden, die wiederum Daten liefern, führt zu einer Verbesserung der Modelle, was letztlich zu einer Optimierung der Kundenangebote führt. Dieser Prozess kann als positiver Kreislauf bezeichnet werden. Andere Unternehmen befinden sich noch in einer früheren Phase der Entwicklung, wobei sie darauf hoffen, zu einem späteren Zeitpunkt das gleiche Ergebnis zu erzielen.

Related Post: Wie Unternehmen durch KI kollektive Intelligenz nutzen und fördern können

Ein exemplarisches Beispiel für den positiven Kreislauf von Plattformen ist Ping An in China, ein 1988 als Versicherungsunternehmen gegründetes Unternehmen, das sich heute als fünf Ökosysteme beschreibt: Zu den genannten Bereichen zählen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Smart Cities, Automobile und Immobilien, welche jeweils eine Plattform darstellen. Ein Beispiel für die Anwendung der Plattform von Ping An im Gesundheitswesen ist die Verbindung von Regierung, Patienten, medizinischen Dienstleistern, Krankenversicherern und Technologie. Das System „Ping An Good Doctor“ bietet sowohl Online- als auch persönliche Beratungen an und nutzt KI, um Mitgliedern mit Mobilgeräten medizinische Ratschläge zu erteilen.

Die Größe des Ökosystems ist in der Tat atemberaubend. Es bietet Diagnose und Behandlung für mehr als 3.000 häufige Krankheiten, hat fast 350 Millionen Nutzer, mehr als 1.800 Ärzte und Krankenpfleger sowie fast 10.000 Gesundheitsexperten in ganz China. Darüber hinaus kooperiert das Unternehmen mit 110.000 Apotheken, 49.000 Kliniken sowie mehr als 2.000 medizinischen Untersuchungszentren. Im Jahr 2020 wurden täglich mehr als 830.000 medizinische Transaktionen durchgeführt. Die dargestellten Zahlen veranschaulichen sowohl die Größe der chinesischen Bevölkerung als auch die schnelle Skalierung, die mit einem plattformbasierten Geschäftsmodell möglich ist.

Der primäre Nutzen der Plattform besteht in der Expansion des Geschäfts und der Bereitstellung einer effektiven Gesundheitsversorgung. Darüber hinaus stellt sie eine wertvolle Ressource für die Gewinnung von Erkenntnissen für die Schulung von KI-Modellen dar. Das PingAn-Gesundheitsökosystem hat Zugriff auf eine Vielzahl von Daten, darunter Daten zu Ansprüchen und Zahlungen von Kostenträgern, Behandlungsdaten von Leistungserbringern, Verschreibungsdaten von Apotheken, Symptomdaten von Patienten sowie weitere Daten von anderen Mitgliedern des Ökosystems. Bis zum Jahr 2020 hatte Ping An Daten zu mehr als 30.000 Krankheiten und über einer Milliarde Aufzeichnungen über medizinische Konsultationen gesammelt.

Auch andere KI-gestützte Unternehmen, darunter Skywise von Airbus, Shell, Anthem und SOMPO in Japan, verfolgen die Idee eines Ökosystems, befinden sich jedoch in einem früheren Stadium als Ping An. Derzeit werden Geschäfts- und Ertragsmodelle eruiert, wobei Ansätze zur gemeinsamen Nutzung und Integration von Daten verfolgt und erste Schritte hinsichtlich der Entwicklung von KI-Anwendungen zur Datenanalyse unternommen werden.

Die Fähigkeit zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit ist jedoch nicht allein Großunternehmen mit umfangreichen Forschungs- und Entwicklungsetats vorbehalten. Das 1980 gegründete Unternehmen CCC Intelligent Solutions demonstriert, dass auch mittelständische Unternehmen mithilfe eines KI-gestützten Plattformmodells effektiv im Wettbewerb bestehen können. Die Plattform des Unternehmens fokussiert sich auf die Digitalisierung der Kfz-Versicherungswirtschaft sowie die Erleichterung von Schadensmeldungen und -reparaturen für Millionen von Fahrern pro Jahr. Aufgrund seiner Beziehungen zu mehr als 300 Versicherern, mehr als 27.000 Reparaturwerkstätten, mehr als 4.000 Ersatzteilzulieferern sowie zu allen großen Automobilherstellern verfügt das Unternehmen über eine Fülle an Daten, welche historische Schadensfälle, Bilder, Informationen zu Autoteilen, Reparaturwerkstätten, Unfallverletzungen, Vorschriften, Telematik und zahlreiche weitere Einheiten umfassen. Insgesamt beläuft sich die Datenmenge auf über eine Billion US-Dollar. Analog zu den zuvor erwähnten Ökosystemen bietet jedes neu hinzukommende Mitglied einen Mehrwert für das Netzwerk und führt zu einer Erweiterung der Datenbasis, was wiederum die Entwicklung verbesserter KI-Modelle fördert.

Die von CCC gesammelten Daten werden auf der Plattform aggregiert und unterstützen zunehmend KI-gestützte Entscheidungen, um die Bearbeitung von Schadensmeldungen für den Endnutzer zu beschleunigen und zu optimieren. Die daraus resultierenden Transaktionen werden in der Cloud durchgeführt, welche 30.000 Unternehmen, 500.000 einzelne Nutzer sowie 100 Milliarden US-Dollar an kommerziellen Transaktionen miteinander verbindet.

In den vergangenen Jahren hat CCC ein „berührungsloses“ Schadensregulierungsangebot entwickelt, welches von der USAA sowie weiteren führenden Versicherungsunternehmen genutzt wird. Im Falle eines Unfalls können versicherte Kundinnen und Kunden mit ihrem Mobilgerät Fotos mit Anleitung aufnehmen, diese an ihren Versicherer senden und innerhalb von Sekunden einen automatischen Kostenvoranschlag erhalten. Die Realisierung einer KI-gestützten Innovation bedingte eine langjährige technologische Verfeinerung sowie die Kooperation mit Mitgliedern des Ökosystems, um die Funktion in die Schadens- und Reparaturprozesse zu integrieren.

Erfolgreiche Implementierung von KI-basierten Plattformen
Die zuvor genannten Unternehmen weisen unterschiedliche Geschäftsanforderungen sowie ein divergentes Dienstleistungsportfolio auf. Gleichwohl lassen sich Gemeinsamkeiten in der Vorgehensweise bei der Realisierung der Plattform-Pivots identifizieren. Unternehmen, die eine KI-basierte Plattform entwickeln und damit erfolgreich sein wollen, müssen eine Reihe von Schritten durchführen. Zu den erforderlichen Maßnahmen zählt:

Es ist erforderlich, eine Strategie zu entwickeln, welche die Verbesserung der Angebote durch die Einbeziehung von Beziehungen innerhalb des Ökosystems zum Ziel hat. Zudem ist es notwendig, nach geeigneten Partnerschaften zu suchen. Die Geschäftsstrategie definiert die erforderlichen Plattformen für das Unternehmen und die daraus resultierenden Verbesserungen der Produkte und Dienstleistungen. Die Implementierung der Strategie kann die Entwicklung oder den Erwerb neuer Kompetenzen erforderlich machen. Ein Beispiel für eine solche Strategie ist das Unternehmen Ping An, welches sich dazu entschied, nicht länger nur Versicherungsdienstleistungen anzubieten, sondern einen sogenannten Finanzsupermarkt für Kunden aufzubauen. Das Unternehmen verfügte bereits über einige Kernkompetenzen, baute jedoch ein Angebot im Bereich der Vermögensverwaltung (Lufax) auf und erwarb ein Automobilportal (Autohome). Es ist sicherzustellen, dass die Beziehung Daten beinhaltet. Ein wesentlicher Bestandteil des Wertes der Plattform stellt der Zugang zu den Daten der Partner dar. Daher ist sicherzustellen, dass die Partnerschaftsvereinbarungen den Zugang zu den erforderlichen Daten sowie die Möglichkeit ihrer Verwendung in KI-Modellen, beispielsweise im Rahmen von Kunden- und Angebotsabgleichen sowie Empfehlungen, beinhalten. Es wird empfohlen, eine IT-Service-Architektur zu entwickeln, die auf einer API basiert. Es ist sicherzustellen, dass die Partner des Ökosystems einfachen Zugriff auf die von KI-Systemen erstellten Daten und Entscheidungen haben. Dies lässt sich am effektivsten mittels einer API-Architektur (Application Programming Interface) realisieren. Ein Beispiel für eine gelungene Umsetzung ist das cloudbasierte API-Netzwerk von CCC, welches es Anbietern erlaubt, mit geringem Aufwand eine Schnittstelle zum Unternehmen zu etablieren. Im Rahmen der Ermittlung der wesentlichen Entscheidungen, welche durch KI getroffen werden müssen, erfolgt eine Sammlung der Daten, welche für das Training der Modelle erforderlich sind. In den meisten Fällen findet ein Einsatz von KI statt, um eine Entscheidung zu treffen. Die Kernfunktionen der Gesundheitsplattform von Ping An umfassen die Diagnoseunterstützung, die Empfehlung geeigneter Behandlungen sowie die Entscheidung, ob eine ärztliche Konsultation erforderlich ist. Zu den durch die CCC-Plattform erleichterten Entscheidungen gehören die genaue Schadenshöhe an einem Fahrzeug, die Kosten für die Wiederherstellung, die Partner des Ökosystems, die an der Reparatur beteiligt werden müssen, sowie die erforderlichen Dienstleistungen. Es ist erforderlich, einen nahtlosen Prozess aus der Perspektive des Kunden zu entwerfen. Ein wesentlicher Aspekt der Attraktivität eines Plattformmodells für Kunden besteht in der Beseitigung von Reibungsverlusten, sodass keine Notwendigkeit besteht, alle Beteiligten und die Komplexität einer Lösung zu verstehen. Dies kann beispielsweise bei einer medizinischen Behandlung, einer Unfallreparatur oder einer Flugzeugwartung der Fall sein. Die Erstellung einer Plattform erfordert die Zusammenarbeit mit Partnern, um einen reibungslosen und nahtlosen Prozess zu entwerfen und umzusetzen, der den Kundenbedürfnissen entspricht. Die Verwendung von Daten aus dem gesamten Ökosystem ermöglicht die kontinuierliche Verbesserung von Modellen und Angeboten. Die den Entscheidungen der Plattform zugrunde liegenden maschinellen Lernmodelle stellen kein statisches Konstrukt dar, sondern unterliegen einer kontinuierlichen Weiterentwicklung. Die Fähigkeit, adäquate Vorhersagen zu treffen oder Empfehlungen auszusprechen, verbessert sich mit der Zeit, sofern die zugrundeliegenden Modelle mit neuen Daten trainiert werden. Ein kontinuierliches Training ist erforderlich, sobald neue, relevante Datenquellen verfügbar werden, oder wenn die Leistungsfähigkeit der Modelle zur Entscheidungsfindung nachlässt.

Die von uns untersuchten Unternehmen für digitale Plattformen sowie die etablierten Unternehmen demonstrieren, dass ein KI-gestütztes Plattform-Geschäftsmodell für Unternehmen und ihre Kunden von großem Wert ist. Ein Netzwerk enger Geschäftspartner ist eine wesentliche Voraussetzung für ein schnelles Unternehmenswachstum. Die Analyse und Interpretation von Daten stellt eine Herausforderung dar, insbesondere ohne den Einsatz von KI. Die Bereitstellung eines Mehrwerts für alle Beteiligten ist ebenfalls eine anspruchsvolle Aufgabe, die ohne KI nur schwer zu bewältigen ist. Es ist zu erwarten, dass sich die Anzahl derartiger Plattformen in Zukunft signifikant erhöhen wird.

Fazit: Die Entwicklung KI-gestützter Plattform-Ökosysteme stellt für traditionelle Unternehmen eine vielversprechende Chance dar, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und neue Wertschöpfungspotenziale zu erschließen. Wie die Beispiele von Ping An und CCC Intelligent Solutions zeigen, ist der Erfolg nicht auf Digital Natives beschränkt. Entscheidend sind vielmehr eine klare strategische Ausrichtung, die effektive Nutzung von Partnerschaften und Daten sowie der Aufbau einer robusten technischen Infrastruktur. Diese Transformation wird in Zukunft für immer mehr Unternehmen zum strategischen Imperativ, um im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben.

FAQs:

1. Was unterscheidet mehrseitige Plattformen von traditionellen Geschäftsmodellen? Mehrseitige Plattformen koordinieren Dienstleistungen im Zentrum eines Ökosystems, reduzieren Reibungsverluste und zeichnen sich durch minimalen Bedarf an eigenen Vermögenswerten aus. Sie ermöglichen ein schnelleres Wachstum und erzielen höhere Bewertungen als traditionelle Geschäftsmodelle.
2. Welche Rolle spielt KI bei der Entwicklung von Plattform-Ökosystemen? KI ist essentiell für die Verarbeitung großer Datenmengen, das Matching von Kunden mit Produkten und die Gewährleistung eines effizienten Kundenservice. Sie ermöglicht die kontinuierliche Verbesserung der Dienste durch Analyse der Nutzerdaten und automatisierte Entscheidungsfindung.
3. Wie können traditionelle Unternehmen den Übergang zu einer Plattform gestalten? Der Übergang erfordert die Entwicklung einer klaren Plattformstrategie, den Aufbau von Partnerschaften, die Implementation einer API-basierten IT-Architektur und die systematische Nutzung von Daten für KI-gestützte Entscheidungen.
4. Welche Erfolgsfaktoren sind für KI-basierte Plattformen entscheidend? Zentrale Erfolgsfaktoren sind der Zugang zu relevanten Daten, enge Partnerschaften im Ökosystem, eine nahtlose Kundenexperience, kontinuierliche Modellverbesserung und eine effektive technische Infrastruktur.
5. Wie zeigt sich der Erfolg von Plattform-Transformationen in der Praxis? Beispiele wie Ping An im Gesundheitswesen und CCC in der Kfz-Versicherung demonstrieren, dass auch traditionelle Unternehmen durch Plattform-Transformation erhebliche Skalierungseffekte und Wettbewerbsvorteile erzielen können.
6. Warum ist der Aufbau eines Ökosystems von Partnern so wichtig? Partner im Ökosystem liefern wertvolle Daten, erweitern das Dienstleistungsangebot und ermöglichen Netzwerkeffekte. Jedes neue Mitglied steigert den Wert der Plattform und verbessert die Grundlage für KI-gestützte Innovationen.

Quellenangaben:

• Harvard Business Review: The Importance of Data in Decision Making
• Forbes: How AI is Transforming Businesses
• McKinsey & Company: How to Build a Successful Platform Business
• Gartner: Data Analytics Definition
• Boston Consulting Group: How AI is Changing the Game for Industry
• PwC: Data and Analytics Services
• Deloitte: State of AI in the Enterprise