Heute existiert kein klares Verständnis von KI-basierten Geschäftsmodellen, den Potenzialen, dem status quo sowie den Herausforderungen bei der Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle. Die Studie liefert auf Basis von Fallstudien, Experteninterviews und Umfragen Antworten auf drei Fragen: - Was sind KI-basierte Geschäftsmodelle? - Welche Potenziale besitzen KI-basierte Geschäftsmodelle und inwiefern werden diese bereits heute realisiert? - Was sind Barrieren bei der Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle?

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DIE FÜNF DIMENSIONEN ERFOLGREICHER INNOVATION
Relevanz und Status im Maschinen- und Anlagenbau
esentri research insights

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EXECUTIVE SUMMARY
> Heute fehlt ein klares Verständnis von KI-basierten Geschäftsmodellen, den Potenzialen, dem status quo sowie den Herausforderungen
bei der Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle.
> Bei einem KI-basiertes Geschäftsmodell basiert mindestens eine der vier Komponenten eines Geschäftsmodells Leistungsversprechen,
Schlüsselressourcen, Schlüsselprozessen und Ertragsmodell auf KI.
> Potenziale konnten in den Bereichen Kostenreduzierung auf Anbieterseite, Kostenreduzierung auf Kundenseite,
Wettbewerbsdifferenzierung, Umsatzwachstum, Vereinfachung von Produkten, Zeiteinsparung, Risikoreduktion, Personalisierung,
Skalierbarkeit und Schaffung von Transparenz identifiziert werden.
> Die Hebung des Potenzials steht am Anfang, so bewerten z. B. 91% das Potenzial zur Einsparung eigener Kosten mit bis zu 20%; 32%
bewerten die aktuellen Einsparungen jedoch mit 0%.
> Die Top drei Barrieren für die Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle sind eine fehlende ganzheitliche KI-Strategie, fehlendes KI
Know-how und unzureichendes Data labelling.

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RELEVANZ, ZIEL UND VORGEHEN DER STUDIE
Warum ist die Studie relevant? Was beantwortet die Studie? Wie wurde die Studie durchgeführt?
> KI-basierte Geschäftsmodelle
ermöglichen im Anlagen- und
Maschinenbau Wachstum zu
generieren, Kosten zu reduzieren
und sich vom Wettbewerb zu
differenzieren.
> Es fehlt ein klares Verständnis von
KI-basierten Geschäftsmodellen,
den Potenzialen, dem aktuellen
Status sowie den
Herausforderungen bei der
Entwicklung KI-basierter
Geschäftsmodelle.
> Was sind KI-basierte
Geschäftsmodelle, und was sind sie
nicht?
> Welche Potenziale besitzen KI-
basierte Geschäftsmodellen und
inwiefern werden diese heute
bereits gehoben?
> Welche Barrieren existieren bei der
Entwicklung KI-basierten
Geschäftsmodelle?
> Die Studie basiert auf
Experteninterviews aus dem
Maschinen- und Anlagenbau,
Fallstudien und einer quantitativen
(n = 33) Befragung.
> Dabei wurden Experten aus der
Unternehmensleitung sowie der
Projektumsetzung befragt.

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WAS SIND KI-BASIERTE GESCHÄFTSMODELLE?

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KI-BASIERTES GESCHÄFTSMODELL
> Ein Geschäftsmodell besteht aus den vier Komponenten
Leistungsversprechen, Schlüsselressourcen,
Schlüsselprozesse und Ertragsmodell.
> Geschäftsmodelle können in allgemeine, datengetriebene
und KI-basierte Geschäftsmodelle strukturiert werden.
> Heute ist faktisch jedes Geschäftsmodell im Maschinen-
und Anlagenbau datengetrieben (z. B. ERP, MES, CAD-
Systeme) und eine Wettbewerbsdifferenzierung schwer zu
erreichen.
> KI-basierte Geschäftsmodelle ermöglichen je nach
Anwendungsbereich (Leistungsversprechen, Ressourcen,
Prozesse oder Ertragsmodell) Umsatzwachstum,
Wettbewerbsdifferenzierung oder Kostenreduzierung.
Geschäfts-
modelle
Datengetriebene
Geschäftsmodelle
KI-basierte
Geschäftsmodelle
Geschäftsmodelle und KI-basierte Geschäftsmodelle Erläuterung
Abbildung: Arten von Geschäftsmodellen

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KI-BASIERTES GESCHÄFTSMODELL
z. B. eigene Algorithmen
Leistungs-
versprechen
Schlüssel-
ressourcen
Ertrags-
modell
Schlüssel-
prozesse
Geschäftsmodell
(KI-basierstes)
Leistungs-
versprechen
KI-basiertes Geschäftsmodell
Einsatz von KI in mindestens
einem Handlungsfeld des
Geschäftsmodells
(KI-basierste)
Schlüssel-
ressourcen
(KI-basierste)
Schlüssel-
prozesse
(KI-basierstes)
Ertrags-
modell

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FALLBEISPIEL KI-BASIERTE VALUE PROPOSITION
z. B. eigene Algorithmen
KI-basiertes Geschäftsmodell >>> Uptime <<<
Schlüssel-
ressourcen
Schlüssel-
prozesse
Ertrags-
modell
KI-basierstes
Leistungs-
versprechen
Fallstudie
Zielgruppe:
Instandhaltung von produzierende Unternehmen mit diskreten oder
kontinuierlichen Produktionsprozessen.
KI-Basiertes Leistungsversprechen:
Instandhaltungs- und Wartungszeiten werden bis zu 60% reduziert.
Ein digitaler Assistent liefert dem Instandhalter auf Basis historischer
Daten spezifische Handlungsempfehlungen und ermöglicht eine
effektivere und effizientere Instandhaltung und Wartung.
Anbieter:
Körber Digital GmbH
©Körber Digital GmbH
KI-basiert Nicht KI-basiert

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WEITERRE FALLBEISPIELE KI-BASIERTER GESCHÄFTSMODELLE
KI-basierte
Schlüssel-
ressourcen
KI-basierte
Schlüssel-
prozesse
KI-basiertes
Ertrags-
modell
KI-basierstes
Leistungs-
versprechen
Churn prediction &
Churn Prevention
Uptime Instandhaltung
Supply-Chain-Monitor
Patentanalyseklassifikator

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WELCHE POTENZIALE BESITZEN KI-BASIERTE
GESCHÄFTSMODELLE UND INWIEFERN WERDEN
DIESE BEREITS HEUTE REALISIERT?

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POTENZIALE VON KI-BASIERTEN GESCHÄFTSMODELLEN VS. REALITÄT
> 91% bewerten das Potenzial zur
Einsparung eigener Kosten mit
bis zu 20%; 32% bewerten die
Hebung dieses Potenzials mit
0%.
> 90% bewerten das Potenzial
zur Einsparung von Kosten auf
der Seite ihrer Kunden mit bis
zu 20%; 28% bewerten die
Hebung des Potenzials mit 0%.
> Das Potenzial für die
Wettbewerbsdifferenzierung
wird derzeit nicht gehoben.
ZusammenfassungPotenzial von KI-basierten Geschäftsmodellen
Außerdem wurden das Potenzial zur Generierung von Wachstum, Vereinfachung von Produkten, zur Zeiteinsparung, Risikoreduktion,
Personalisierung, Skalierbarkeit und zur Schaffung von Transparenz untersucht. Die Ergebnisse finden Sie in der Vollversion dieser Studie.
Weitere Potenziale
"Wie hoch bewerten Sie das Potenzial ihre Kosten
durch ein KI-basiertes Geschäftsmodell zu
reduzieren?“
0% 10% 20% 30% 40%
morethan 50%
up to40%
up to20%
0%
Kostenreduzierung auf der eigenen Seite Potenzial Status quo
"KI-basierte Geschäftsmodellen besitzen das
Potenzial, uns vom Wettbewerb zu Differenzieren.“
Do not agree Fully agree
Differenzierung
"Wie hoch bewerten Sie das Potenzial die Kosten Ihrer
Kunden durch ein KI-basiertes Geschäftsmodell zu
reduzieren?“
Kostenreduzierung auf der Kundenseite
0% 10% 20% 30% 40%
morethan 50%
up to40%
up to20%
0%

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WAS SIND DIE BARRIEREN BEI DER ENTWICKLUNG
KI-BASIERTER GESCHÄFTSMODELLE?

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BARRIEREN BEI DER ENTWICKLUNG KI-BASIERTER GESCHÄFTSMODELLE
0% 18% 35% 53% 70%
Too fewapplicants with AI know-how
Still in preparation phase toimplement AI
Different definitions of AI
Data protection issues
Too badly labeled data
Too fewor wrong data
Too high costs
Lack of AI investments
Lack of technologies for measuring
Missing methods, process models and tools
Missing data acquisition strategy
Missing cross-company AI strategy
Incompatibility with existingBMs
Lack of innovation coaching
Missing AI know-how
Unclear valueadded of AI
> Fehlende ganzheitliche KI-
Strategie
> Fehlendes KI Know-how
> Schlechtes Data labelling
> Die Erklärung zu den Barrieren
finden Sie in der Vollversion
dieser Studie.
Top 3 BarrierenBarrieren bei der Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle

13. This information is confidential and was prepared by esentri solely for the use of esentri’s client; it is not to be relied on by any 3rd party without esentri’s prior written consent
Simon Kneller ist KI Consultant in der Karlsruher Niederlassung der esentri. Bitte kontaktieren Sie ihn
unter simon.kneller@esentri.com.
Gustav N. Basedow ist Lead Venture Architect in der Karlsruher Niederlassung der esentri. Bitte
kontaktieren Sie ihn unter gustav.basedow@esentri.com.
Jan Schmid ist Principal Consultant in der Karlsruher Niederlassung der esentri. Bitte kontaktieren Sie ihn
unter jan.schmid@esentri.com.
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AUTOREN
esentri AG
„Wir erzeugen Ihren
digitalen Vorsprung.“
Die esentri AG
unterstützt
umsetzungsorientiert
und ganzheitlich
mittelständische
Maschinenbauer
(DACH) bei der
Erzeugung ihres
digitalen Vorsprungs.
Über die Autoren
Kontakt
Wenn Sie über die Studie diskutieren möchten, setzen Sie sich bitte mit einem der Autoren in Verbindung.
Danksagung
Für die wertvollen inhaltliche Diskussionen und Transparenz danken wir Tim Traunecker, unseren
Studienteilnehmern und Geschäftspartnern aus dem deutschen Anlagen- und Maschinenbau. Für Design,
Editing und Produktion bedanken wir uns bei Barbara Przeklasa und ihrem Team.