Lohnt es sich für Sie als Student, als Managerin, als Unternehmen oder als Land, sich intensiv mit den Entwicklungen rund um die Künstliche Intelligenz zu beschäftigen? Die Antwort liefern die Zahlen in Abb. 1. Hier wird deutlich, welche Umsätze mit Künstlicher Intelligenz weltweit von 2016 bis 2025 (in Mio. US-$) erwartet werden. Schon diese Zahlen deuten an, dass es sich bei der Künstlichen Intelligenz um einen Gamechanger im Prozess der Digitalisierung handeln kann!
Um die globalen wirtschaftlichen Effekte zu erfassen, die mit dem Einsatz der Künstlichen Intelligenz einhergehen werden, wird auf eine entsprechende Studie von McKinsey (2018) zugegriffen. Zunächst wird hier prognostiziert, dass bis zum Jahr 2030 ca. 70 % aller Unternehmen mindestens eine Art von KI-Technologien einführen werden. Weniger als die Hälfte aller großen Unternehmen werden die gesamte Bandbreite der KI-Technologien einsetzen. Nach dieser Studie könnte selbst bei Ausklammerung von Wettbewerbseffekten und Übergangskosten die Künstliche Intelligenz bis 2030 eine zusätzliche Wirtschaftsleistung von rund 13 Billionen US-$ liefern. Dadurch würde das globale Bruttosozialprodukt um etwa 1,2 % pro Jahr steigen (vgl. McKinsey, 2018, S. 2f.).
Selbst wenn diese Prognose etwas zu hoch greifen würde: Wir alle sollten sie aus Aufforderung verstehen, uns mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz intensiv auseinander zu setzen – lieber früher als später! Wichtig ist dabei der Hinweis, dass sich die wirtschaftlichen Auswirkungen des KI-Einsatzes zunächst langsam zeigen und erst in den Folgejahren an Fahrt aufnehmen werden. So wird die Nutzung der Künstlichen Intelligenz durch Unternehmen folgendermaßen verlaufen: Zunächst wird es einen vorsichtigen Start geben – bedingt durch die notwendigen Investitionen, die mit dem Lernen und dem Einsatz der Technologie verbunden sind. Dann wird eine Beschleunigung einsetzen, getrieben durch den zunehmenden Wettbewerb und die Steigerung der eigenen KI-bezogenen Kompetenzen in den Unternehmen. Folglich könnte der Wachstumsbeitrag der Künstlichen Intelligenz bis 2030 drei- oder mehrmal höher sein als in den nächsten fünf Jahren. Die relativ hohen initiale Investitionen in Personal und Systeme, die kontinuierliche Weiterentwicklung von Techniken und Anwendungen sowie die erhebliche Übergangskosten bei der Nutzung von KI-Systemen könnten die Akzeptanz durch kleinere Unternehmen einschränken und reduzieren gleichzeitig den Nettoeffekt des KI-Einsatzes insgesamt (vgl. McKinsey, 2018, S. 3).
Damit wird deutlich: alle mit Verantwortung im Management, alle Unternehmen müssen sich heute mit den Implikationen der künstlichen Intelligenz auseinandersetzen – selbst wenn die wirtschaftlichen Effekte sich erst später zeigen werden. Wer jetzt nicht einsteigt, dem werden in zwei oder drei Jahren die notwendigen Menschen mit Spezialkenntnissen fehlen, während andere Unternehmen schon erste Positiveffekte einfahren können (vgl. vertiefend Kreutzer/Sirrenberg, 2019).
Prof. Dr. Ralf T. Kreutzer – Autor mehrere Studienbriefe der DAM
Kreutzer, R./Sirrenberg, M. (2019): Künstliche Intelligenz, Grundlagen – Use-Cases – KI-Journey, Wiesbaden
McKinsey (2018a): Notes from the AI frontier, Modeling the Impact of AI on the world economy, San Francisco
Statista (2018): Künstliche Intelligenz, https://de-statista-com.ezproxy.hwr-berlin.de/statistik/studie/id/38585/dokument/kuenstliche-intelligenz-statista-dossier/ , Zugegriffen 4.7.2019
