In allen Branchen hat sich künstliche Intelligenz (KI) als wertvolles Tool für die Transformation von Kundenerlebnissen, die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und die Förderung des Geschäftswachstums herausgestellt. Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens können die Kosten für den Aufbau und die Wartung von KI-Technologien eine Herausforderung darstellen.

Einer der wichtigsten Schritte bei der Einführung von KI-Lösungen ist die Auswahl des richtigen Preismodells. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten. Deshalb kann die Auswahl des richtigen Preismodells, das Ihre aktuellen Bedürfnisse, zukünftigen Bestrebungen und Ihr Budget miteinander in Einklang bringt, zu einem Balanceakt werden. Um eine kluge Entscheidung zu treffen, ist es entscheidend, die Stärken und Schwächen der einzelnen Preismodelle zu verstehen.

Sehen wir uns die sechs gängigsten KI-Preismodelle an – Lizenzbasiert, Verbrauchsbasiert, Abonnementbasiert, Freemium, Einnahmebeteiligung und Ergebnisbasiert –, um Ihnen bei der Einschätzung der Kosten für künstliche Intelligenz zu helfen. Ganz gleich, ob Sie gerade erst mit KI beginnen oder Ihre bestehende Strategie und Fähigkeiten verfeinern möchten, diese Erkenntnisse helfen Ihnen dabei, die Wirtschaftlichkeit sicherzustellen und gleichzeitig das volle Potenzial von KI-Tools zu nutzen, um wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen.

KI-Preismodelle: Welches ist am besten für die Kostenkontrolle?

Jedes der grundlegenden Preismodelle, die KI-Dienstleister anbieten, hat seine eigenen Stärken und Grenzen. Bevor Sie mit Ihrem nächsten KI-Projekt beginnen, sollten Sie sich genauer ansehen, wie sich diese in Bezug auf das Kostenmanagement verhalten.

1. Lizenzbasiert: Vorhersehbar, aber hohe Anfangskosten

Bei lizenzbasierten KI-Modellen wird eine einmalige Gebühr für den Zugriff auf KI-Software über einen festgelegten Zeitraum erhoben. Dieser Ansatz bietet Planungssicherheit, da die Kosten während der gesamten Lizenzlaufzeit konstant bleiben. Die hohen Vorabinvestitionen können jedoch für kleinere Unternehmen oder diejenigen, die Flexibilität benötigen, ein Ausschlusskriterium sein. Lizenzbasierte Preismodelle sind am besten für Unternehmen mit klar definierten, langfristigen KI-Anforderungen geeignet.

2. Verbrauchsbasiert: Flexibel, aber variabel

Diese Art von KI-Modell wird oft als Pay-per-Use bezeichnet. Die Gebühren werden gemäß einer bestimmten Art der Nutzung, wie API-Aufrufe oder verarbeitete Datenvolumen, erhoben. Die verbrauchsorientierte Preisgestaltung bietet Skalierbarkeit und Flexibilität, sodass Unternehmen ihre Nutzung von KI-Systemen bei schwankender Nachfrage anpassen können. Ideal für Unternehmen mit saisonalen oder variablen Bedürfnissen, erfordert jedoch einen flexiblen Ansatz für die Finanzplanung. Für Unternehmen, die Anpassungsfähigkeit in Echtzeit oder einfach die Freiheit zum Experimentieren suchen, kann dieses Modell ein gutes Gleichgewicht zwischen Kontrolle und Kosteneffizienz darstellen.

3. Abonnementbasiert: Gleichmäßig, aber starr

Bei abonnementbasierten Preismodellen zahlen Unternehmen eine wiederkehrende monatliche oder jährliche Gebühr für den kontinuierlichen Zugriff auf KI-Services. Dieses Modell vereinfacht die Finanzplanung dank gleichbleibender Zahlungen, wodurch es für Unternehmen mit konstanter KI-Nutzung attraktiv ist. Da der Preis fixiert ist, könnten Sie jedoch für Kapazitäten bezahlen, die Sie in ruhigeren Zeiten nicht vollständig nutzen, oder für Benutzer, die die Tools nur selten nutzen. Dies kann dazu führen, dass ein SaaS-Preismodell (Software as a Service) möglicherweise ineffizient ist.

4. Freemium: Geringes Risiko, aber potenziell teuer

Freemium-Modelle sind eine Einstiegsmöglichkeit mit geringem Risiko und bieten grundlegende KI-Funktionen kostenlos. Wenn Unternehmen wachsen, können sie erweiterte Funktionen freischalten oder die Nutzung ausbauen, indem sie auf einen kostenpflichtigen Tarif umsteigen. Dies ist zwar eine einfache Möglichkeit, KI-Lösungen zu testen, doch können die Kosten schnell in die Höhe steigen, wenn sich der Bedarf erhöht. Freemium ist ideal für Unternehmen, die ihre KI-Optionen ausloten möchten, erfordert aber eine sorgfältige Überwachung, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Zudem werden mit diesem Modell nicht immer erweiterte Funktionen angeboten.

5. Einnahmebeteiligung: Gemeinsame Ziele, aber komplex

Bei der Einnahmebeteiligung hängt die Vergütung des Anbieters von den finanziellen Ergebnissen, die die KI-Funktionen generieren, ab. Dies reduziert die Anfangskosten und macht den Erfolg des KI-Anbieters von Ihrem eigenen Erfolg abhängig, sodass dieser einen Ansporn hat, etwas für Ihren Erfolg zu tun. Da KI-gestützte Geschäftsabläufe jedoch ein immer größeres Ausmaß annehmen, kann es schwierig werden, die Einnahmen direkt auf die KI-Lösung zurückzuführen. Das führt potenziell zu unnötiger Komplexität und Undurchschaubarkeit bei der Finanzverwaltung.

6. Ergebnisbasiert: Ergebnisorientiert, aber schwer zu erfassen

Die ergebnisbasierte Preisgestaltung verknüpft die Bezahlung mit bestimmten Ergebnissen, z. B. dem Erreichen vordefinierter Geschäftsziele. Dies minimiert zwar das finanzielle Risiko, indem sichergestellt wird, dass Sie den KI-Anbieter nur für messbaren Erfolg bezahlen, es kann jedoch schwierig sein, klare Leistungskennzahlen zu definieren und zu vereinbaren. Projekte können aufgrund von Uneinigkeiten hinsichtlich der Erfolgsmessung an Fahrt verlieren. Die effektive Umsetzung dieses Modells ist schwierig.

Warum Tokenisierung für die KI‑Preisgestaltung sinnvoll ist

Wir bei Genesys glauben, dass die KI-Preisgestaltung flexibel und kosteneffizient sein sollte. Aus diesem Grund haben wir ein verbrauchsbasiertes Modell auf der Grundlage von Genesys AI Experience Tokens eingeführt. Die Tokenisierung für KI ist eine Möglichkeit, den KI-Einsatz in Echtzeit zu verfolgen, indem den Nutzungskosten feste messbare Einheiten zugewiesen werden. Dies kann Unternehmen jeder Größe dabei helfen, Ressourcen dynamisch und effizient zuzuweisen. Da Sie nur für die tatsächlich verwendeten KI-Funktionen bezahlen, ist Tokenisierung eine skalierbare, kosteneffiziente Möglichkeit, KI in Ihre Betriebsabläufe zu integrieren.

Erfolg im echten Leben: Kosteneffiziente KI-Integration bei Virgin Atlantic

Eine kosteneffiziente KI-Einführung muss nicht mit großen Investitionen beginnen. Viele Unternehmen werden erfolgreich, indem sie klein anfangen und strategisch skalieren. Virgin Atlantic beispielsweise machte seine erste Erfahrung mit KI mit dem vorausschauenden Routing von Genesys, einer erschwinglichen Lösung, die durch eine deutliche Verbesserung des Kundenservice schnelle Rendite lieferte.

Neben schnelleren Lösungen durch die Verbindung der Kunden mit dem am besten geeigneten Mitarbeiter verbesserte das vorausschauende Routing das Mitarbeiterengagement, da die Mitarbeiter im Contact Center die Aufgaben erhielten, die ihren Stärken entsprachen und die sie am besten lösen konnten. „Unsere Mitarbeiter haben jetzt das Gefühl, dass sie der richtigen Person zum richtigen Zeitpunkt einen großartigen Service bieten, und sie gestalten die Kundenbeziehungen, um eine wahre Bindung herzustellen“, sagte Louise Phillips, VP of Customer Centres bei Virgin Atlantic und Virgin Atlantic Holidays. „Dies hat die Arbeitsmoral der Mitarbeiter verbessert. Dadurch können sie einen besseren Service bieten und sie sind stolz auf ihre Leistung.“

Als sich der Nutzen von KI erwiesen hatte, beschloss Virgin Atlantic, längerfristig mit Genesys zusammenzuarbeiten, um seine KI-Funktionen zu erweitern.

Die Herangehensweise von Virgin Atlantic zeigt, dass es vorteilhaft sein kann, mit einer zielorientierten Lösung zu beginnen, bevor man skaliert. Bei der Bewertung einer KI-Implementierung ist es wichtig, nicht nur die Anfangskosten zu berücksichtigen.

Denken Sie an die Gesamtbetriebskosten, darunter laufende KI-Wartungskosten, die Skalierbarkeit und – was besonders wichtig ist – wie schnell Sie einen potenziellen ROI erwarten können. Indem Sie in einen Anwendungsfall investieren, der mit hoher Wahrscheinlichkeit einen klaren Nutzen für das Unternehmen bringt, sind Sie gut aufgestellt, um weitere KI-Strategien zu verfolgen. Eine überraschend schnelle Rendite kann helfen, um weitere Investitionen zu rechtfertigen.

Beginnen Sie klein und skalieren Sie klug mit KI

KI hat das Potenzial, das Kundenerlebnis und die Geschäftsabläufe zu transformieren, aber die Verwaltung der Kosten ist eine Schlüsselkomponente bei der Erschließung ihres vollen Wertes. Wenn Sie die Stärken und Schwachstellen der verschiedenen KI-Lizenzmodelle kennen, können Sie eine Strategie wählen, die auf Ihre Ziele und Ihr Budget abgestimmt ist.

Genesys AI Experience Tokens bieten einen skalierbaren Ansatz, der sich an Ihre individuellen Anforderungen anpasst. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder expandieren möchten, dieses flexible Modell ermöglicht es Unternehmen, risikolos Neuerungen einzuführen und gleichzeitig die Ressourcen zu optimieren.

Laden Sie unser E-Book herunter, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie mit diesem Modell eine kosteneffiziente KI-Integration und ein nachhaltiges Wachstum innerhalb des Contact Centers und darüber hinaus erzielen können.