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Schulung KI-Geschäftsmodelle: Neue Wertschöpfung mit Künstlicher Intelligenz
Erlösmodelle, Pricing und Transformation: KI als Produkt, Service und Wettbewerbsvorteil
2 Tage / S6744
Neues SeminarSchulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid
Beschreibung
Künstliche Intelligenz ist weit mehr als ein technologisches Upgrade - sie ist ein Katalysator für radikal neue Erlösmodelle. Dieses Fachseminar führt Entscheider und Produktverantwortliche durch die Landschaft der KI-Geschäftsmodelle und beantwortet die zentrale Frage: Wie verdient unser Unternehmen mit KI Geld?
Wir analysieren den Weg von interner Effizienzsteigerung über KI-Features in bestehenden Produkten bis hin zu KI-nativen Produkten und autonomen Agenten-Systemen . An konkreten Fallstudien - vom Maschinenbauer, der zum Predictive-Maintenance-Anbieter wird, über das SaaS-Unternehmen, das KI-Features als Premium-Upgrade monetarisiert, bis zum Beratungshaus, das sein Wissen in ein skalierbares KI-Tool gießt - erleben Sie, wie verschiedene Branchen KI-Geschäftsmodelle umsetzen.
Sie lernen die Pricing-Modelle für KI-Produkte (token-basiert, seat-basiert, outcome-basiert, Freemium), kalkulieren Unit Economics unter Berücksichtigung von API-Kosten und Infrastruktur und bewerten Risiken von Vendor Lock-in bis EU AI Act . Im Praxis-Workshop entwickeln Sie ein KI-Geschäftsmodell für Ihr Unternehmen - mit Lean Canvas, Wirtschaftlichkeitsrechnung und Go-to-Market-Skizze.
Unternehmen profitieren von einer klaren Orientierung im KI-Markt, der Vermeidung teurer Fehlinvestitionen und einer fundierten Entscheidungsgrundlage für die nächste KI-Initiative.
Wir analysieren den Weg von interner Effizienzsteigerung über KI-Features in bestehenden Produkten bis hin zu KI-nativen Produkten und autonomen Agenten-Systemen . An konkreten Fallstudien - vom Maschinenbauer, der zum Predictive-Maintenance-Anbieter wird, über das SaaS-Unternehmen, das KI-Features als Premium-Upgrade monetarisiert, bis zum Beratungshaus, das sein Wissen in ein skalierbares KI-Tool gießt - erleben Sie, wie verschiedene Branchen KI-Geschäftsmodelle umsetzen.
Sie lernen die Pricing-Modelle für KI-Produkte (token-basiert, seat-basiert, outcome-basiert, Freemium), kalkulieren Unit Economics unter Berücksichtigung von API-Kosten und Infrastruktur und bewerten Risiken von Vendor Lock-in bis EU AI Act . Im Praxis-Workshop entwickeln Sie ein KI-Geschäftsmodell für Ihr Unternehmen - mit Lean Canvas, Wirtschaftlichkeitsrechnung und Go-to-Market-Skizze.
Unternehmen profitieren von einer klaren Orientierung im KI-Markt, der Vermeidung teurer Fehlinvestitionen und einer fundierten Entscheidungsgrundlage für die nächste KI-Initiative.
Erweitern Sie Ihr Wissen mit einem weiteren KI Training.
Schulungsziel
Die Teilnehmenden erlernen die systematische Entwicklung, Bewertung und Wirtschaftlichkeitsberechnung von KI-Geschäftsmodellen. Ziel ist die Fähigkeit, KI-basierte Erlösmodelle (AI-as-a-Service, Copilot-Modell, Agent-as-a-Service, Outcome-based Pricing) für das eigene Unternehmen zu bewerten, die Unit Economics unter Einbeziehung von API-Kosten, Datenaufbereitung und Infrastruktur zu kalkulieren und eine priorisierte Roadmap für die vielversprechendste KI-Initiative zu erstellen.
Details
Inhalt
Tag 1: KI-Geschäftsmodell-Muster verstehen und bewerten
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- 1. Die vier Wellen der KI-Wertschöpfung: Wo steht Ihr Unternehmen?
- Welle 1 - Interne Effizienz: KI automatisiert bestehende Prozesse (Dokumentenverarbeitung, Kundenanfragen-Triage, Datenbereinigung) - Kostensenkung, aber kein neues Geschäftsmodell.
- Welle 2 - KI-Features: Bestehende Produkte werden durch KI-Funktionen aufgewertet (Smart Search, Empfehlungslogik, Auto-Kategorisierung) - Differenzierung und Premium-Pricing.
- Welle 3 - KI-native Produkte: Neue Lösungen, die ohne KI nicht existieren würden (Sprach-KI, Bild-Generierung, autonome Analyse) - neue Märkte und Kundensegmente.
- Welle 4 - Autonome Agenten: KI als handelndes Subjekt, das Aufgaben Ende-zu-Ende erledigt (Booking-Agents, Research-Agents, Code-Agents) - Disruption bestehender Dienstleistungen.
- Selbsteinschätzung: Wo steht Ihr Unternehmen auf der Wellen-Skala? Welche Welle ist realistisch im nächsten Jahr?
- 2. KI als Produkt: Erlösmodelle für KI-basierte Angebote
- AI-as-a-Service (AIaaS): Eigene trainierte Modelle für Dritte via API monetarisieren - das DeepL-Modell (Übersetzungs-API), das Stripe-Radar-Modell (Betrugserkennung-API).
- Vertical AI / Branchen-KI: Spezialisierte KI-Lösungen für Nischenmärkte (Legal AI: Vertragsprüfung, Med AI: Befund-Assistenz, Construction AI: Baufortschritts-Erkennung) - höhere Marge durch Domain-Expertise.
- Copilot-Modell: Fachbereichs-Assistenten als Abonnement (Marketing-Copilot, HR-Copilot, Finance-Copilot) - Microsoft hat das Muster etabliert, jede Branche folgt.
- Agent-as-a-Service: Autonome KI-Agenten, die ganze Aufgaben übernehmen (Termin-Booking, Recherche, Datenanalyse) - Verkauf von „digitalen Mitarbeitern" statt Software-Lizenzen.
- Content-at-Scale: Geschäftsmodelle basierend auf KI-generierten Inhalten (personalisierte Lernmaterialien, automatisierte Reportings, dynamische Produktbeschreibungen).
- Fallstudie: DeepL - vom Forschungsprojekt zum europäischen KI-Champion mit Freemium-Modell und Enterprise-API.
- 3. KI als Transformationshebel: Vom Produkt zum Service
- Servitization mit KI: Maschinenbauer werden zu Service-Anbietern - Kaeser (Druckluft-as-a-Service), Rolls-Royce (Power-by-the-Hour), Heidelberger Druckmaschinen (Print-as-a-Service). IoT-Daten + KI = Predictive Maintenance + Outcome-based Pricing.
- Outcome-based Pricing: Bezahlung für das Ergebnis statt für das Produkt - Erntemenge, Maschinenverfügbarkeit, Energieeinsparung. KI ermöglicht die Messung und Vorhersage dieser Outcomes.
- Consulting-as-a-Software: Beratungswissen in KI-Tools überführen - was heute ein dreitägiges Beratungsprojekt ist, wird morgen ein Self-Service-Tool mit KI-Analyse.
- Plattform-Effekte: Mehr Nutzer -> mehr Daten -> besseres Modell -> mehr Nutzer. Das Daten-Flywheel als stärkster Wettbewerbsvorteil.
- Fallstudie: Ein mittelständischer Maschinenbauer (anonymisiert) - vom Sondermaschinenbau zur datengetriebenen Service-Plattform.
- 4. KI-Prozessoptimierung: Marge steigern ohne neues Produkt
- Kosten-Fokus: Reduktion operativer Kosten durch intelligente Automatisierung - Dokumentenverarbeitung (80 % schneller), Kundenanfragen-Klassifikation (60 % weniger manuelle Triage), Qualitätskontrolle (Null-Fehler durch Vision AI).
- Qualitäts-Fokus: Premium-Pricing durch KI-gestützte Qualität - fehlerfreie Übersetzungen, personalisierte Empfehlungen, präzisere Prognosen.
- Speed-Fokus: Time-to-Market drastisch verkürzen - KI-gestützte Produktentwicklung, automatisierte Tests, beschleunigte Datenanalyse.
- Quick-Win-Analyse: Wo liegen die größten Effizienzpotenziale in Ihrem Unternehmen? Strukturierte Bewertung mit Aufwand-Impact-Matrix.
- 5. Pricing-Modelle für KI-Produkte
- Token-/Usage-basiert: Pay-per-Use wie OpenAI und Anthropic (Preis pro 1 Mio. Token) - transparent, skalierbar, aber schwer planbar für Kunden.
- Seat-basiert: Fixpreis pro Nutzer und Monat wie Microsoft Copilot planbar, aber Risiko der Unter-/Übernutzung.
- Outcome-basiert: Bezahlung für messbare Ergebnisse (pro klassifiziertem Dokument, pro identifiziertem Fehler, pro generiertem Lead) - höchste Kundenakzeptanz, aber komplexe Messung.
- Freemium -> Premium: Kostenlose Basis-KI + kostenpflichtige Pro-Features (mehr Kontext, bessere Modelle, Team-Funktionen, API-Zugang) - Adoption maximieren, dann monetarisieren.
- Hybrid: Grundgebühr + verbrauchsbasierte Komponente - Planbarkeit für den Kunden, Upside für den Anbieter.
- Kalkulations-Übung: Was kostet es, einen KI-basierten Service zu betreiben? API-Kosten, Infrastruktur, Datenaufbereitung, Support - und was muss der Preis sein, um profitabel zu sein?
- 6. Bewertungsframework: Wo schafft KI in Ihrem Unternehmen Wert?
- Value Proposition Check: Löst die KI ein echtes Kundenproblem besser als die bestehende Lösung? Der „10x besser"-Test: KI muss mindestens 10× schneller, günstiger oder genauer sein, damit Kunden wechseln.
- Daten-Audit: Haben wir die nötigen Daten? Qualität, Menge, Zugänglichkeit, Exklusivität. Proprietäre Daten als „Unfair Advantage" - wenn Ihre Daten einzigartig sind, ist Ihre KI einzigartig.
- Wettbewerbsanalyse für KI-Märkte: Data Moat (schwer replizierbare Daten), Integration Moat (tief in Kundenworkflows eingebettet), Switching Cost Moat (Kunden haben ihre Daten in Ihrem System), Regulatory Moat (Zulassung als Markteintrittsbarriere).
- Timing: Zu früh (Markt existiert nicht, Technologie unreif), zu spät (Commodity, Margen sinken) oder genau richtig (Problem erkannt, Technologie reif, Zahlungsbereitschaft vorhanden).
- 7. Unit Economics: KI-Geschäftsmodelle durchrechnen
- Kostenstruktur: LLM-API-Kosten (GPT: ~5 $/1 Mio. Input-Token, Haiku: ~0,25 $), GPU-Compute für eigene Modelle (NVIDIA H100: ~2 $/Stunde Cloud), Datenaufbereitung und -pflege (oft der größte Posten!), Personal (Prompt Engineering, ML Engineering, Domain-Experten).
- Erlösmodell durchrechnen: Erwartetes Nutzungsvolumen × Preis pro Einheit: variable Kosten = Deckungsbeitrag. Break-Even-Analyse: Ab wie vielen Kunden/Transaktionen wird es profitabel?
- Skalierungseffekte: KI-Produkte haben oft hohe Fixkosten (Entwicklung, Daten) und niedrige Grenzkosten (ein API-Call mehr kostet fast nichts) - das ist das Attraktive, aber der Weg bis zum Break-Even kann lang sein.
- Kalkulations-Übung: Teilnehmende rechnen ein konkretes Szenario durch - „Was kostet es, 10.000 Kundenanfragen pro Monat KI-gestützt zu beantworten, und was darf der Service kosten?"
- 8. Build vs. Buy vs. Partner: Die richtige Umsetzungsstrategie
- Build (Eigenentwicklung): Wann lohnt sich eine eigene KI-Lösung? Strategisch kritisch, proprietäre Daten, langfristiger Wettbewerbsvorteil. Risiko: hohe Investition, Talent-Bedarf, Time-to-Market.
- Buy/SaaS: Bestehende KI-Plattformen nutzen (OpenAI API, AWS Bedrock, Azure AI) - schneller Start, geringeres Risiko, aber Abhängigkeit und begrenzte Differenzierung.
- Partner: Kooperation mit KI-Startups, Forschungseinrichtungen oder Systemintegratoren - Domain-Expertise trifft KI-Expertise. Partnerschaftsmodelle: Revenue Share, Joint Venture, Lizenzierung.
- Entscheidungsmatrix: Strategische Bedeutung × Datenverfügbarkeit × Time-to-Market × Budget = Build/Buy/Partner-Empfehlung.
- 9. Go-to-Market für KI-Produkte
- Vertrauensaufbau: Kunden vertrauen KI-Entscheidungen nicht blind - wie baut man Vertrauen auf? Transparenz (Erklärbarkeit der Ergebnisse), Garantien (menschliche Überprüfung), Referenzen (Pilotprojekte mit messbaren Ergebnissen).
- Pilotprojekt als Vertriebsinstrument: POC -> Pilot -> Rollout statt klassischer Software-Vertrieb. Der Pilot muss schnell Wert zeigen (Time-to-Value < 4 Wochen), sonst stirbt die Initiative.
- Adoption-Hürden: Nutzer müssen ihre Arbeitsweise ändern - Change Management ist bei KI-Produkten Teil des Produkts, nicht Beiwerk.
- Datenzugang als Vertriebshürde: Kunden müssen Daten teilen -> Datenschutz-Bedenken, IT-Security-Freigabe, Betriebsrat. Architektur-Optionen: On-Premises-Deployment, Private Cloud, anonymisierte Verarbeitung.
- 10. Risiken und Regulierung: Der EU AI Act für KI-Geschäftsmodelle
- Vendor Lock-in: Die Abhängigkeit von OpenAI, Google oder Anthropic - was passiert, wenn der Anbieter die Preise verdoppelt, die API ändert oder den Dienst einstellt? Multi-Provider-Strategien, Open-Source-Alternativen als Fallback.
- Halluzinationen und Haftung: Wer haftet, wenn die KI eine falsche Empfehlung gibt? Produkthaftung, vertragliche Haftungsbeschränkung, Disclamer-Strategien, Human-in-the-Loop als Absicherung.
- IP und Datenrechte: Wem gehören die Trainingsdaten? Wem gehört das trainierte Modell? Wem gehören die generierten Outputs? Vertragliche Regelungen mit KI-Anbietern und Kunden.
- EU AI Act: Einstufung der eigenen KI-Geschäftsmodelle in Risikoklassen (Minimal, Limited, High Risk, Unacceptable), Compliance-Kosten für High-Risk-Systeme, Regulatorik als Qualitätssiegel und Markteintrittsbarriere („Trusted AI made in Europe").
- Ethik und Akzeptanz: Gesellschaftliche Akzeptanz als Geschäftsrisiko - KI in Recruiting, Kreditvergabe, Gesundheit: wo sind die Grenzen?
- 11. Praxis-Workshop: „Your AI Business Case"
- Phase 1 - KI-Opportunity-Scan (45 Min):
- Strukturierte Analyse des eigenen Unternehmens entlang der vier Wellen: Wo gibt es KI-Potenziale? Intern (Effizienz), im bestehenden Produkt (Features), als neues Produkt (KI-nativ), als Agent?
- Priorisierung: Impact × Machbarkeit × Zeithorizont -> Top-3-Opportunities.
- Phase 2 - Lean Canvas für die Top-Opportunity (60 Min):
- Problem: Welches Kundenproblem lösen wir?
- Kundensegment: Wer zahlt dafür?
- Lösung: Was ist das KI-basierte Angebot?
- Unfair Advantage: Proprietäre Daten, Domain-Expertise, Kundenbeziehung?
- Erlösmodell: Welches Pricing-Modell? (Topic 5)
- Kostenstruktur: API-Kosten, Infrastruktur, Personal?
- Key Metrics: Woran messen wir Erfolg?
- Phase 3 - Unit Economics und Wirtschaftlichkeit (45 Min):
- Kalkulation: Kosten pro Transaktion, erwartetes Volumen, Preispunkt, Break-Even.
- Szenario-Analyse: Best Case, Base Case, Worst Case.
- Investitionsbedarf: Was brauchen wir für den Pilot? (Budget, Team, Daten, Zeitrahmen)
- Phase 4 - Risiko-Assessment und Go-to-Market (30 Min):
- Top-3-Risiken identifizieren (technisch, regulatorisch, marktbezogen) und Mitigationsstrategien skizzieren.
- Go-to-Market-Skizze: Wer ist der erste Pilotkunde? Wie sieht der POC aus? Was ist der Timeline?
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Geschäftsführer und Vorstände: Zur strategischen Bewertung von KI als Erlösquelle und Transformationshebel.
- Produktmanager und Product Owner: Zur Entwicklung KI-gestützter Produktfeatures und neuer Produktlinien.
- Business Development und Innovationsmanager: Zur Identifikation neuer KI-basierter Marktsegmente und Partnerschaften.
- CTO und IT-Leiter: Zum Verständnis der technischen Machbarkeit, Kostenstrukturen und Build-vs.-Buy-Entscheidungen.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Inhouse-/Firmenschulung
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid
FAQ für Inhouse Schulungen
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen