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-$) erwartet
werden. Schon diese Zahlen deuten an, dass es sich bei der Künstlichen
Intelligenz um einen Gamechanger im Prozess der Digitalisierung
handeln kann!
Abb.1
Um die globalen wirtschaftlichen Effekte zu erfassen, die mit
dem Einsatz der Künstlichen Intelligenz einhergehen werden, wird auf
eine entsprechende Studie von McKinsey (2018) zugegriffen. Zunächst
wird hier prognostiziert, dass bis zum Jahr 2030 ca. 70 % aller
Unternehmen mindestens eine Art von KI-Technologien einführen werden.
Weniger als die Hälfte aller großen Unternehmen werden die gesamte
Bandbreite der KI-Technologien einsetzen. Nach dieser Studie könnte
selbst bei Ausklammerung von Wettbewerbseffekten und Übergangskosten
die Künstliche Intelligenz bis 2030 eine zusätzliche
Wirtschaftsleistung von rund 13 Billionen US-$ 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
Literaturverzeichnis
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
