Künstliche Intelligenz (KI) ist schnell zu einem vertrauten Bestandteil unseres Lebens und unserer Arbeit geworden und wird heute täglich von Unternehmen und Einzelpersonen genutzt. Immer mehr Unternehmen möchten nun über bestehende KI-Dienste hinausgehen und Systeme entwickeln, die auf ihre eigenen Abläufe und Dienstleistungen zugeschnitten sind.

Damit die KI-Entwicklung im geschäftlichen Umfeld erfolgreich ist, sollten Sie die technische Machbarkeit, den Betrieb nach der Entwicklung, die Kosten und die Monetarisierung berücksichtigen. Insbesondere bei KI-Produkten können je nach Aktivitätsniveau schwankende Kosten für Anwendungsschnittstellen (API) und Rechenleistung anfallen. Entwerfen Sie daher ein Abrechnungsmodell, das auf die Funktionen des Dienstes abgestimmt ist.

In diesem Artikel erklären wir die Methoden der KI-Entwicklung und die wichtigsten Faktoren, die es zu beachten gilt, sowie Möglichkeiten, diese Produkte effizient zu monetarisieren und dabei die Trends auf dem japanischen KI-Markt zu berücksichtigen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Die Entwicklung mit KI bezieht sich auf die Erstellung von Systemen und Diensten, die maschinelles Lernen, generative KI und andere Technologien anwenden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Inhalte zu generieren.
  
• Die KI-Entwicklung verläuft in Phasen: von der Definition der Ziele und des Return on Investment (ROI) über die Validierung des Proof of Concept (PoC) bis hin zur Implementierung und zum vollständigen Betrieb.
  
• Achten Sie bei der KI-Entwicklung auf Genauigkeit, Datenmanagement, Sicherheit, Betriebskosten sowie japanische Gesetze und Richtlinien.
  
• Um KI-Produkte zu monetarisieren, müssen Sie eine Preisstruktur festlegen, die auf der Nutzungshäufigkeit und den Betriebskosten basiert, und ein System einrichten, das eine einfache Verwaltung der Abrechnung und Rechnungsstellung ermöglicht, wenn Ihre Nutzerbasis wächst.
  

Entwicklung mit KI-Tools

Die Entwicklung mit KI bedeutet die Nutzung von Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI zur Erstellung von Systemen und Diensten, die Geschäftsprozesse automatisieren, Daten analysieren sowie Text und Bilder generieren. Der Bereich umfasst KI-gestützte Apps, aber auch Systeme zur Nachfrageprognose, Empfehlungsfunktionen, Chatbots, KI-Agenten und Tools, die interne Abläufe unterstützen.

Wenn sie den Begriff „KI-Entwicklung“ hören, stellen sich einige Personen vielleicht vor, ein KI-Modell von Grund auf neu zu entwickeln. Heute bieten verfügbare Modelle, APIs, Cloud-Dienste und No-Code- oder Low-Code-Tools andere Möglichkeiten, Anwendungen zu entwickeln. Dadurch können auch Personen mit begrenzter professioneller Entwicklungserfahrung KI-Produkte entwickeln, indem sie vorgefertigte Technologien und Plattformen kombinieren.

Die Fertigstellung eines Systems ist nicht das Endziel der KI-Entwicklung. Um eine fortlaufende Nutzung zu gewährleisten, müssen Sie es ständig verbessern und gleichzeitig seine Genauigkeit, Sicherheit, Betriebskosten und Aktivitätsniveaus überwachen. Wenn Sie planen, ein KI-Produkt kommerziell anzubieten, müssen Sie auch die Monetarisierung und Abrechnung bereits in der Entwicklungsphase planen.

Der grundlegende Prozess der KI-Entwicklung

Die KI-Entwicklung verläuft in Phasen: Konzeptualisierung, PoC, Implementierung und Betrieb.

Die Konzeptphase zur Bestimmung der Richtung der KI-Entwicklung

Der erste Schritt besteht darin, das beabsichtigte Ergebnis klar zu definieren. Bevor Sie sich für das KI-Modell und die einzusetzenden Entwicklungstools entscheiden, sollten Sie die folgenden Punkte berücksichtigen:

• Wer wird es nutzen?
  Identifizieren Sie die Zielnutzer/innen des KI-Produkts, wie etwa Einzelpersonen oder geschäftliche Nutzer/innen.
  
• Welche Probleme wird es lösen?
  Identifizieren Sie die Probleme, mit denen die Nutzer/innen konfrontiert sind, und klären Sie den Wert, den das KI-Produkt bieten wird.
  
• Was wird es erreichen?
  Definieren Sie die Geschäftsergebnisse, die Sie erreichen möchten, wie beispielsweise die Erhöhung der Anzahl der Nutzer/innen, die Verbesserung der Konversionsraten oder die Förderung der kontinuierlichen Nutzung.
  

Legen Sie bei der Entwicklung eines KI-Dienstes für Kundinnen und Kunden beispielsweise spezifische Ziele fest, wie etwa den Nutzer/innen zu helfen, Aufgaben schneller zu erledigen, oder Funktionen bereitzustellen, die eine kontinuierliche Nutzung fördern, anstatt einfach nur das Ziel zu verfolgen, „einen Dienst aufzubauen, der KI nutzt“.

Sie müssen auch den ROI bewerten, indem Sie die Entwicklungs- und Betriebskosten mit dem Umsatz oder der Nutzung vergleichen, die das Produkt voraussichtlich generieren wird. Die Bewertung der kommerziellen Machbarkeit in der Planungsphase kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob Sie mit dem PoC und der vollständigen Entwicklung fortfahren möchten.

Die PoC-Phase zur Überprüfung der Machbarkeit

Sobald die Ziele und Ideen in der Konzeptphase geklärt wurden, besteht der nächste Schritt in der Durchführung eines PoC. In dieser Phase hilft eine Validierung in kleinem Maßstab, festzustellen, ob die geplanten KI-Funktionen machbar sind und ausreichende Präzision sowie Wirksamkeit bieten, bevor mit der vollständigen Entwicklung fortgefahren wird.

Wenn Sie beispielsweise eine KI zur Nachfrageprognose entwickeln, testen Sie, wie genau sie die tatsächliche Nachfrage basierend auf historischen Daten vorhersagt. Wenn die KI so konzipiert ist, dass sie auf Kundenanfragen reagiert, prüfen Sie, ob sie angemessene Antworten auf erwartete Fragen liefert und die Zeit reduziert, die die Mitarbeitenden für die Beantwortung von Anfragen aufwenden.

Überprüfen Sie anhand der PoC-Ergebnisse bei Bedarf die Funktionen, Daten und die Entwicklungsstrategie und entscheiden Sie, ob das Projekt für die vollständige Implementierung bereit ist.

Die Implementierungsphase zum Aufbau eines KI-Produkts

Sobald Sie bestätigt haben, was der PoC leisten kann, bauen Sie ein KI-Produkt, das in einer Produktionsumgebung ausgeführt werden kann. In dieser Phase integrieren Sie KI-Modelle und APIs und entwickeln gleichzeitig die für den realen Einsatz erforderlichen Funktionen, einschließlich einer Benutzeroberfläche, einer Datenbank, Authentifizierungsfunktionen und der Integration in bestehende Systeme.

Um einen stabilen Betrieb bei steigender Anzahl der Nutzer/innen zu gewährleisten, berücksichtigen Sie die Verarbeitungsgeschwindigkeit, Sicherheit, Datenverwaltung und Betriebskosten. KI-APIs und Cloud-Plattformen können mit zunehmender Aktivität teurer werden. Bauen Sie das System daher mit Blick auf die tatsächliche Nutzung auf.

Testen Sie nach der Implementierung die Antworten der KI, die Vorhersageergebnisse, die Benutzerfreundlichkeit des Systems und die Gesamtleistung, bevor Sie sie bereitstellen und zum vollständigen Betrieb übergehen.

Die Betriebsphase der kontinuierlichen Verbesserung

KI-Produkte erfordern nach der Veröffentlichung eine kontinuierliche Verbesserung durch die Überwachung von Aktivitätsmustern und der Ausgabequalität. Überprüfen Sie anhand von Nutzungsmetriken und dem Feedback der Nutzer/innen die Antwortgenauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit, um die Benutzerfreundlichkeit aus Sicht der Nutzer/innen zu verbessern.

Wenn die eingesetzten KI-Modelle oder externen Dienste aktualisiert werden, können sich darüber hinaus die Inhalte und die Genauigkeit der Antworten auf dieselbe Frage ändern. Bestätigen Sie regelmäßig, dass das System nach der Einführung weiterhin ordnungsgemäß funktioniert, und passen Sie die Einstellungen oder Funktionen bei Bedarf an.

Die für die KI-Entwicklung erforderlichen Technologien und Umgebungen

Die für die KI-Entwicklung erforderlichen Technologien und Umgebungen unterscheiden sich je nach Größe des Produkts und den implementierten Funktionen. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten technischen Komponenten und Konfigurationen behandelt, die verwendet werden:

Programmiersprachen

In der KI-Entwicklung werden Programmiersprachen verwendet, um KI-Modelle zu erstellen und Daten zu verarbeiten. Python ist aufgrund seiner Fülle an Bibliotheken für maschinelles Lernen und Datenanalyse für diese Arbeit weit verbreitet.

Wenn Sie ein KI-Produkt durchgängig entwickeln, können Sie je nach Anwendung auch andere Sprachen verwenden. Zur Veranschaulichung: JavaScript wird für Webservice-Schnittstellen verwendet, während C++ in Systemen üblich ist, die eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung erfordern.

Entwicklungsumgebungen und Rechenressourcen

Die KI-Entwicklung kann in lokalen Umgebungen, Cloud-Infrastrukturen, dedizierten Servern und auf anderen Ressourcen stattfinden. Für relativ kleine Entwicklungen ist ein PC ausreichend. Projekte, die große Datensätze oder die Zusammenarbeit mit mehreren Personen umfassen, profitieren häufig von einer Cloud-Konfiguration.

KI-Training und Datenverarbeitung erfordern außerdem Rechenressourcen wie CPUs, GPUs, Arbeitsspeicher und Speicherplatz. Insbesondere für das Training benutzerdefinierter Modelle und die Verarbeitung großer Datenmengen werden leistungsstarke GPUs empfohlen. Im Gegensatz dazu machen es bestehende KI-APIs überflüssig, das Modell intern auszuführen, was den Bedarf an umfangreicher Rechenleistung verringern kann.

Frameworks und Bibliotheken

Frameworks und Bibliotheken unterstützen Aufgaben wie Modellerstellung, Training und Datenverarbeitung in der KI-Entwicklung. Häufig genutzte Funktionen sind bereits verfügbar, sodass keine Programme von Grund auf neu geschrieben werden müssen.

Repräsentative Beispiele sind PyTorch und TensorFlow für maschinelles Lernen und Deep Learning sowie Pandas und NumPy für die Datenanalyse. Für generative KI verlassen sich Entwicklerinnen und Entwickler in der Regel auf Software Development Kits (SDKs) für KI-APIs sowie auf Frameworks, die die Entwicklung von KI-Agenten unterstützen, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und LangChain, die externe Quellen abrufen und in Antworten integrieren.

Der wachsende KI-Markt und seine Nutzung durch Unternehmen in Japan

Es wird erwartet, dass japanische Unternehmen weiterhin in die Entwicklung von KI-Technologien investieren.

Gemäß dem Weißbuch für Information und Kommunikation 2025 des Ministeriums für Innere Angelegenheiten und Kommunikation erreichte der heimische Markt für KI-Systeme im Jahr 2024 einen Wert von 1,34 Billionen ¥, was einem Anstieg von 56,5 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Es wird erwartet, dass der Markt weiter wächst und bis 2029 voraussichtlich 4,19 Billionen ¥ erreichen wird.

Unternehmen nutzen generative KI zunehmend für eine Vielzahl von Aufgaben, darunter Programmierung, Textzusammenfassung, Marketing und Kundensupport. Während sich viele bisherige Initiativen auf die Behebung des Arbeitskräftemangels und die Verbesserung der betrieblichen Effizienz konzentriert haben, könnten im Land neue KI-gestützte Dienste an Dynamik gewinnen.

Wichtige Punkte bei der KI-Entwicklung

Achten Sie bei der KI-Entwicklung neben technischen Aspekten auch auf den Umgang mit Daten, die Systemausgabe und japanische Vorschriften.

Ermitteln Sie, ob KI notwendig ist

Obwohl KI praktisch ist, ist sie nicht für jede Herausforderung die perfekte Lösung. Wenn einfache bedingte Verzweigungen oder bestehende Systeme ausreichen, kann die Einführung von KI die Entwicklung und den Betrieb komplexer machen.

Bevor Sie sich für einen Entwicklungsansatz entscheiden, sollten Sie ermitteln, ob das Produkt, das Sie entwickeln, Genauigkeit und Flexibilität erfordert oder ob ein herkömmliches System ausreicht.

Achten Sie auf Datenqualität und Datenmanagement

Die Genauigkeit von KI-Prognosen und -Analysen hängt stark von der Qualität der Trainingsdaten ab. Wenn der Trainingsdatensatz veraltete, ungenaue oder voreingenommene Informationen enthält, kann sich dies negativ auf die Ausgabe und Entscheidungsfindung der KI auswirken.

Beschränken Sie die Verarbeitung von Kundeninformationen oder internen Daten auf das absolute Minimum und legen Sie Speichermethoden und Zugriffsberechtigungen im Voraus fest. Legen Sie frühzeitig in der Entwicklung fest, welche Eingaben der KI zur Verfügung gestellt und wie sie verwaltet werden.

Vertrauen Sie den Antworten der KI nicht blind

KI ist gut darin, plausibel klingenden Text zu generieren, aber der Inhalt ist nicht immer korrekt. Ihre Antworten können nicht faktische Informationen enthalten, oder die Antwort kann variieren, je nachdem, wie die Frage formuliert ist.

Es ist besonders riskant, Entscheidungen ausschließlich auf der Grundlage von KI-generierten Antworten in Bereichen wie Verträgen, Finanzen und dem Gesundheitswesen zu treffen, in denen Genauigkeit ein wichtiges Anliegen ist. Legen Sie im Voraus fest, welche Aufgaben Sie der KI überlassen und welche eine menschliche Überprüfung erfordern.

Prüfen Sie japanische Gesetze, Vorschriften und KI-bezogene Richtlinien

Wenn Sie KI in Japan entwickeln und bereitstellen, prüfen Sie zunächst die Gesetze und Vorschriften, die für die beteiligten Daten und Dienste relevant sind, wie beispielsweise das Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten und das Urheberrechtsgesetz.

Das KI-Gesetz trat 2025 in Kraft, um die KI-Forschung, -Entwicklung und -Nutzung zu fördern und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken anzugehen. Für Unternehmen, die KI nutzen, wurden außerdem die KI-Richtlinien für Unternehmen veröffentlicht. Wenn Sie KI-gestützte Dienste anbieten, sollten Sie über diese japanischen Regeln und Richtlinien auf dem Laufenden bleiben:

Monetarisierung von KI-Produkten

Um ein KI-Produkt als Unternehmen aufrechtzuerhalten, müssen Sie Entwicklung, Preisgestaltung und Umsatz gemeinsam berücksichtigen. Da API-Gebühren und KI-Verarbeitungskosten mit der Nutzung steigen können, sollten Sie einen Preisansatz wählen, der zu Ihrem Produkt passt.

Abonnements

Ein Abonnement ist eine Abrechnungsmethode, bei der eine feste Gebühr festgelegt wird, beispielsweise eine monatliche oder jährliche Zahlung. Es eignet sich gut für KI-Schreibwerkzeuge und Business-Support-Dienste, die fortlaufend genutzt werden. Da sich dadurch Einnahmen leichter prognostizieren lassen, können Sie den laufenden Betrieb effektiver planen.

Ohne Nutzungslimits können Intensivnutzerinnen und -nutzer jedoch höhere API-bezogene Ausgaben verursachen und die Gewinne unter Druck setzen. Implementieren Sie bei Bedarf Maßnahmen wie Nutzungsobergrenzen oder zusätzliche Gebühren oberhalb eines definierten Schwellenwerts.

Nutzungsbasierte Abrechnung

Die nutzungsbasierte Abrechnung ist eine Methode, bei der Sie nach Verbrauch bezahlen. Die Preisgestaltung wird durch Faktoren wie die Anzahl der KI-API-Anfragen, Token, generierten Bilder und das verarbeitete Datenvolumen bestimmt.

Bei Produkten, bei denen KI-APIs und Rechenkosten mit der Nutzung steigen, kann dieser Preisansatz helfen, die Ausgaben genauer zu verwalten. Ein Nachteil ist, dass monatliche Zahlungen für Nutzerinnen und Nutzer schwerer vorhersehbar sein können, da die Gebühren schwanken.

Pay-per-Use

Wie der Name schon sagt, ist Pay-per-Use eine Zahlungsmethode, bei der Sie bei jeder Nutzung des Dienstes bezahlen. Dies ist ideal für Dienste, die nur zeitweise benötigt werden, wie etwa die Erstellung von KI-Berichten, die Generierung von Bildern und die Datenanalyse. Für Produkte, die nicht auf einer wiederkehrenden Abrechnung basieren, ist dies ein unkomplizierter Preisansatz.

Hybride Abrechnung

Das Hybridmodell kombiniert mehrere Abrechnungsmethoden. Sie könnten beispielsweise eine monatliche Gebühr als Grundtarif festlegen und eine zusätzliche Gebühr für Aktivitäten berechnen, die über einen bestimmten Schwellenwert hinausgehen.

Da sie eine stabile monatliche Einnahmequelle gewährleistet und gleichzeitig ermöglicht, dass der Umsatz mit zunehmender Nutzung wächst, eignet sich diese Abrechnungsmethode gut für KI-Produkte.

So wählen Sie das richtige Abrechnungsmodell für Ihr KI-Produkt

Die Eignung der verschiedenen Abrechnungsmethoden für KI-Produkte hängt von der Art der Dienstleistung, der Art der Kostenentstehung und den Nutzungsmustern ab. Hier ist ein Überblick über die wichtigsten Punkte, die Sie bei der Auswahl eines Abrechnungsmodells berücksichtigen sollten:

Richten Sie sich nach der Kostenstruktur des Produkts

Für Dienstleistungen, die KI-APIs und Rechenprozesse umfassen und bei denen die Kosten mit dem Verbrauch steigen, ist eine nutzungsbasierte oder hybride Abrechnung angemessen. Für Dienstleistungen, bei denen die mit der Aktivität verbundenen Kostenschwankungen minimal sind, eignet sich ein Abonnement mit Festpreis besser.

Sehen wir uns die Ausgaben an, die mit dem Anbieten von KI-Produkten verbunden sind:

Einfache Budgetverwaltung für Kundinnen und Kunden

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Abrechnungsmodells die Geschäftskosten und wie klar die Nutzer/innen die Gebühren verstehen können. Wenn sie nicht klar verstehen, wie viel die Dienstleistung kosten wird, vermeiden sie möglicherweise deren Nutzung oder zögern, sie überhaupt erst einzuführen.

Insbesondere bei B2B-KI-Produkten erleichtert eine klare Preisgestaltung die Sicherung der internen Finanzierung und senkt die Kaufbarriere.

Da die Zahlungsmethoden, die für die Nutzer/innen am einfachsten sind, von Person zu Person unterschiedlich sind, ist es ein wichtiger Aspekt, mehrere Preisoptionen anzubieten und die Nutzer/innen wählen zu lassen.

Vereinfachung der Abrechnung und Rechnungsstellung für KI-Produkte

Wenn KI-Produkte wachsen, steigt auch der Aufwand für die Verwaltung von Plänen, die Verfolgung der Nutzung, die Berechnung von Gebühren und die Ausstellung von Rechnungen. Insbesondere bei der nutzungsbasierten und hybriden Abrechnung kann die manuelle Verwaltung kompliziert werden, da Rechnungsbeträge nach Verbrauch berechnet werden müssen.

Spezialisierte Tools wie Stripe Billing können den administrativen Aufwand für die Abrechnung und Rechnungsstellung erheblich reduzieren.

So kann Stripe Billing Sie unterstützen

Mit Stripe Billing können Sie die Abrechnung und Verwaltung Ihrer Kundinnen und Kunden ganz nach Belieben gestalten – von der einfachen wiederkehrenden Abrechnung über die nutzungsbasierte Abrechnung bis hin zu individuell verhandelten Verträgen. Akzeptieren Sie wiederkehrende Zahlungen global in wenigen Minuten. Hierzu ist kein Code erforderlich. Oder erstellen Sie über die API eine individuelle Integration.

Mit Stripe Billing können Sie Folgendes umsetzen:

• Angebot flexibler Preise: Reagieren Sie mit flexiblen Preismodellen, wie nutzungsbasierten oder gestaffelten Preisen, Pauschalgebühren plus Mehrverbrauch und weiteren Angeboten schneller auf die Nutzernachfrage. Die Unterstützung für Gutscheine, kostenlose Testangebote, anteilmäßige Verrechnungen und Add-ons ist integriert.

• Globale Expansion: Steigern Sie die Konversionsrate, indem Sie die bevorzugten Zahlungsmethoden Ihrer Kundinnen und Kunden anbieten. Stripe unterstützt mehr als 125 lokale Zahlungsmethoden und über 130 Währungen.

• Umsatzsteigerung und Verringerung der Abwanderung: Erhöhen Sie Ihre Umsatzrealisierung und reduzieren Sie unfreiwillige Abwanderungen durch Smart Retries und automatisierte Workflows für Zahlungserinnerungen und -einzüge. Mit den Wiederherstellungs-Tools von Stripe konnten Nutzer/innen im Jahr 2025 über 8,2 Milliarden USD an Umsatz zurückgewinnen.

• Effizienzsteigerung: Nutzen Sie die modularen Werkzeuge von Stripe für Steuern, Umsatzberichte und Daten, um mehrere Umsatzsysteme in einem einzigen System zu konsolidieren. Profitieren Sie von der einfachen Integration der Software von Drittanbietern.

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