14.06.2023

Mehr als das BIP von UK: GenAI mit Produktivitätsplus von (bis zu) 4,4 Billionen US-Dollar

Generative KI (GenAI) hat, laut einer Studie, das Potential, einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zu ermöglichen. Und könne damit das BIP des Vereinigten Königreichs übertreffen.
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GenAI, BIP UK, BIP Österreich
(c) McKinsey - Martin Wrulich, Senior Partner und Managing Director des Wiener McKinsey-Büros.

Um zu verstehen, was vor uns liegt, muss man die “Breakthroughs” in Betracht ziehen, die den Aufstieg der generativen KI (GenAI) ermöglicht haben. ChatGPT, GitHub Copilot, Stable Diffusion und andere generative KI-Tools, die derzeit die Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit auf sich ziehen, sind das Ergebnis enormer Investitionen in den letzten Jahren, die zum Ziel hatten, maschinelles Lernen und Deep Learning voranzutreiben.

GenAI anders als AlphaGo

Diese Investitionen bilden die Grundlage für KI-Anwendungen, die in viele der Produkte und Dienstleistungen eingebettet sind und die wir tagtäglich nutzen. Aber da KI unser Leben schrittweise durchdrungen hat – von der Technologie, die die Smartphones antreibt, über autonom fahrende Autos bis hin zu den Werkzeugen, mit denen Einzelhändler:innen ihre Kunden betreuen – waren bisherige Fortschritte fast unmerklich.

Meilensteine wie der Sieg von AlphaGo, einem von DeepMind entwickelten KI-basierten Programm, gegen einen Go-Weltmeister im Jahr 2016 wurden gefeiert, verschwanden dann aber schnell wieder aus dem Bewusstsein der Öffentlichkeit.

ChatGPT und seine Konkurrenten indes haben die Fantasie der Menschen auf der ganzen Welt in einer Weise beflügelt, wie es AlphaGo nicht getan hat, und zwar dank ihrer breiten Nutzbarkeit – fast jeder kann damit kommunizieren und kreativ sein – sowie ihrer bemerkenswerten Fähigkeit, ein Gespräch mit Nutzern zu führen.

Routine und Kunst

Neueste generativen KI-Anwendungen können eine Reihe von Routineaufgaben ausführen, wie z. B. die Reorganisation und Klassifizierung von Daten. Aber es ist ihre Fähigkeit, Texte zu schreiben, Musik zu komponieren und digitale Kunst zu schaffen, die für Schlagzeilen sorgt und Verbraucher und Haushalte dazu bringt, selbst zu experimentieren. Dies hat dazu geführt, dass sich ein breiterer Kreis von Akteur:innen mit den Auswirkungen der generativen KI auf Wirtschaft und Gesellschaft auseinandersetzt.

So wie auch das McKinsey Global Institute (MGI), das die Möglichkeiten von GenAI in der Studie “The economic potential of generative AI” durchleuchtet hat. Und herausfand, dass Generative KI einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen kann (zum Vergleich: Die Größenordnung des Bruttoinlandsprodukts des Vereinigten Königreichs im Jahr 2021 betrug rund 3,1 Billionen US-Dollar).

Steigerung von 10 bis 40 Prozent

Im Vergleich zu bisherigen Ausprägungen von Künstlicher Intelligenz und Analytik würde dies eine zusätzliche Steigerung um zehn bis 40 Prozent bedeuten. Die tatsächlichen Auswirkungen könnten sogar höher ausfallen, würde GenAI in Software wie etwa Textverarbeitungsprogramme oder Chatbots integriert, so die Erkenntnis.

“In Verbindung mit anderen Technologien haben die derzeitigen Möglichkeiten von GenAI das Potenzial, jene Arbeitstätigkeiten zu automatisieren, die heute 60 bis 70 Prozent der Arbeitszeit von Arbeitnehmenden in Anspruch nehmen. Dadurch werden andere Tätigkeiten in den Fokus der Mitarbeiter:innen rücken und ein neues Bild von Produktivität etablieren”, erklärt Martin Wrulich, Senior Partner und Managing Director des Wiener McKinsey-Büros.

Etwa 75 Prozent des geschätzten Wertes würden durch GenAI in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung geschaffen – und damit in Feldern, die stark wissens- und menschenbasiert seien.

GenAI in verschiedenen Branchen

Eine Analyse von 63 Anwendungsfällen in 16 Geschäftsbereichen hat zudem spezifische Herausforderungen identifiziert, die durch diese Technologie gelöst werden können. Beispiele sind die Unterstützung der Interaktion mit Kunden, die Erstellung von Inhalten und die autonome Generierung von Softwarecode auf der Grundlage von Anweisungen in natürlicher Sprache.

Branchen wie Finanzdienstleistungen, Hightech, Medien und Biowissenschaften könnten im Vergleich jedoch den größten Nutzen aus GenAI ziehen: “So könnte der Einsatz von GenAI im Bankensektor jährlich einen Wertzuwachs von 200 bis 340 Milliarden Dollar erzielen. Auch im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie ist das Potenzial mit zusätzlichen 400 bis 660 Milliarden Dollar pro Jahr beträchtlich”, heißt es in der Studie.

“Die zunehmende Entwicklung von GenAI eröffnet eine neue Ära der technologischen Innovation. GenAI ist ein Werkzeug, um die Produktivität zu steigern und das globale Wirtschaftswachstum voranzutreiben”, sagt Gérard Richter, Senior Partner im Frankfurter Büro von McKinsey und Leiter von McKinsey Digital in Deutschland und Europa.


Anmerkung: Für die Bewertung des ökonomischen Potenzials von GenAI haben die Studienautor:innen neben der Analyse möglicher Anwendungsszenarien auch über 100 Branchenexperten befragt.

Anhand der globalen Wirtschaftsstruktur im Jahr 2022 wurde dann der potenzielle jährliche Wert dieser GenAI-Anwendungsfälle errechnet. Dabei handelt es sich um eine konservative Abschätzung: Unberücksichtigt bleibt das Wertschöpfungspotenzial, sollte GenAI völlig neue Produkt- oder Dienstleistungskategorien hervorbringen.

Um zu ermitteln, welche Berufe, Tätigkeiten und Qualifikationslevel am meisten Potenzial haben, hat die Studie 850 Berufe (Verkäufer, Lehrer, Krankenpfleger) sowie 2.100 konkrete Tätigkeiten innerhalb dieser Berufe (Begrüßung von Kunden, Reinigungstätigkeiten, Zahlungen) analysiert.


GenAI fördert Arbeitsproduktivität in Hochlohnländern wie Österreich

Ein weiteres Studienergebnis ist, dass die aktuelle Entwicklung von GenAI die Veränderungen in der Arbeitswelt beschleunigen werde. Die Technologie habe das Potenzial, Arbeitsschritte zu automatisieren, Menschen von Routinearbeiten zu entlasten und so neue Freiräume für kreative Arbeit und Innovation zu schaffen.

Damit wäre es auch möglich, so die Studie, das insgesamt verlangsamte Produktivitätswachstum der letzten Jahrzehnte auszugleichen. Die Automatisierung von Arbeitstätigkeiten durch KI und weiteren Technologien der globalen Wirtschaft könne zudem von 2023 bis 2040 einen jährlichen Produktivitätsschub von 0,2 bis 3,3 Prozent erreichen.

“GenAI allein könnte zu einem Wachstum von 0,1 bis 0,6 Prozent beitragen. Dies setzt voraus, dass die von der Technologie betroffenen Personen in Arbeitsbereiche wechseln, die zumindest ihrem aktuellen Produktivitätsniveau entsprechen”, heißt es konkret in der Untersuchung.

Hochqualifizierte Arbeitsbereiche im Fokus

Anders als bei bisherigen Technologiesprüngen würden bei GenAI im Kern nicht physische Prozesse im Mittelpunkt stehen, sondern die komplexen, hochqualifizierten und hochbezahlten Arbeitsbereiche. Das größte Automatisierungspotenzial erfahren Arbeitsbereiche, die einen Bachelor- oder Masterabschluss und eine Promotion erfordern.

“Das Bild, dass nur manuelle Tätigkeiten automatisiert werden, dreht sich gerade. GenAI könnte potenziell den Unterschied bei der Einführung und Nutzung von Automatisierungstechnologien zwischen Gruppen mit hohen und niedrigen Löhnen einebnen”, präzisiert Christoph Sporleder, Partner im Frankfurter McKinsey-Büro und einer der Leiter von QuantumBlack in Deutschland, der KI-Beratung von McKinsey & Company.

Ein Blick auf konkrete Berufsfelder zeigt vor allem für Lehrberufe (38 Prozentpunkte) ein signifikantes Automatisierungspotenzial durch GenAI. Mit den verbesserten Fähigkeiten der generativen KI im Bereich der natürlichen Sprache könnte z.B. die Entwicklung von Arbeitsaufgaben von Maschinen übernommen werden.

“Vielleicht zunächst nur zur Erstellung eines ersten Entwurfs, der von den Lehrkräften bearbeitet wird, aber perspektivisch auch mit weitaus weniger menschlichem Bearbeitungsaufwand. Dadurch könnten die Lehrkräfte mehr Zeit für andere Tätigkeiten aufwenden, z. B. für die Leitung von Klassendiskussionen oder die Betreuung von Schülern, die zusätzliche Unterstützung benötigen. Besonders hohes Automatisierungspotenzial besteht zudem bei IT-Berufen (31 Prozentpunkte) gefolgt von Kreativberufen (24 Prozent). Demgegenüber wird für den physisch ausgerichteten Beruf des Bauarbeiters ein Potenzial von lediglich fünf Prozentpunkten ermittelt”, so in der Studie weiter.

Risiken von GenAI

Abschließend weisen die Forscher:innen der Studie auf die Risiken der GenAI hin. Und appellieren, sie von Anfang an mitzudenken und aktiv anzugehen. Folgende Punkte machen sie dabei aus.

Fairness: Modelle können aufgrund von unvollkommenen Trainingsdaten oder Entscheidungen der Ingenieure, die die Modelle entwickeln, zu algorithmischen Verzerrungen führen.

Geistiges Eigentum (IP): Trainingsdaten und Modellergebnisse können erhebliche IP-Risiken mit sich bringen, einschließlich der Verletzung von urheberrechtlich geschützten, markenrechtlich geschützten, patentierten oder anderweitig rechtlich geschützten Materialien. Selbst bei der Verwendung eines generativen KI-Tools eines Anbieters müssen Unternehmen verstehen, welche Daten in das Training eingeflossen sind und wie sie in den Tool-Outputs verwendet werden.

Datenschutz: Datenschutzbedenken könnten aufkommen, wenn Benutzer Informationen eingeben, die später in den Modellergebnissen in einer Form auftauchen, die Personen identifizierbar macht. Generative KI könnte auch dazu verwendet werden, bösartige Inhalte wie Desinformationen, Deepfakes und Hassreden zu erstellen und zu verbreiten.

Sicherheit: Generative KI kann von böswilligen Akteuren eingesetzt werden, um die Raffinesse und Geschwindigkeit von Cyberangriffen zu erhöhen. Sie kann auch manipuliert werden, um bösartige Ergebnisse zu liefern. Mit einer Technik namens Prompt Injection gibt ein Dritter einem Modell neue Anweisungen, die das Modell dazu bringen, eine Ausgabe zu liefern, die vom Hersteller des Modells und dem Endbenutzer nicht beabsichtigt war.

Erklärbarkeit: Die generative KI stützt sich auf neuronale Netze mit Milliarden von Parametern, was unsere Fähigkeit, zu erklären, wie eine bestimmte Antwort zustande kommt, infrage stellt.

Verlässlichkeit: Modelle können auf dieselben Aufforderungen unterschiedliche Antworten geben, was es dem Benutzer erschwert, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu beurteilen.

Organisatorische Auswirkungen: Generative KI kann erhebliche Auswirkungen auf die Belegschaft haben, und die Auswirkungen auf bestimmte Gruppen und lokale Gemeinschaften könnten unverhältnismäßig negativ sein.

Soziale und ökologische Auswirkungen: Die Entwicklung und das Training von Basismodellen kann schädliche soziale und ökologische Folgen haben, einschließlich eines Anstiegs der Kohlendioxidemissionen (beispielsweise kann das Training eines großen Sprachmodells etwa 315 Tonnen Kohlendioxid ausstoßen).

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Im Wiener Museumsquartier lud das AIT zu den Technology Talks. Hier im aws-Workshop mit (v.l.n.r.) Moderator Dejan Jovicevic, Georg Kopetz, Birgit Hochenegger-Stoirer, Markus Wanko, Anna Pölzl, Manon Sarah Littek und Bernhard Sagmeister (c) Tanja Spennlingwimmer, aws

Alle Jahre wieder versammeln sich heimische und internationale Köpfe der Tech- und Wirtschaftsbranche zu den Technology Talks des Austrian Institute of Technology (AIT). Heuer allerdings mit einem besonderen Pivot: Die Technologiegespräche luden in das Wiener Museumsquartier.

Das Highlight der diesjährigen Gespräche: Die Panels und Workshop-Sessions mit heimischen und internationalen Innovationspionieren. Thematisch bewegte man sich nicht nur im makroökonomischen Innovationsfeld auf internationaler Ebene, sondern richtete auch einen gezielten Blick auf treibende Kräfte des heimischen Ökosystems.

So lud die Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws) im Rahmen einer zweiteiligen Workshop-Session Key Player der heimischen und internationalen Startup-, Spinoff- und VC-Szene zur Diskussion auf die Bühne. Unter dem Titel “Startups und Spinoffs: Von der Gründer:innen-Idee zur VC-Finanzierung” wurde in zwei 90-minütigen Sessions über folgende Fragestellung diskutiert:

Warum bleibt Österreich im internationalen Gründungswettlauf zurück? Was braucht es, um ein starkes Ökosystem für akademische Spinoffs zu schaffen und Anforderungen von Risikokapitalgeber:innen gerecht zu werden? Und: Wie kann der Wirtschaftsstandort Europa im internationalen Wettbewerb mithalten? Die nahezu einstimmige Antwort: Länder- und branchenübergreifender Zusammenarbeit sowie mehr Mut zum Risiko.

Die Workshop Session 2 mit (v.l.n.r.) Moderator Dejan Jovicevic, Patrik Cesky, Christian Hoffmann, Dorothea Pittrich, Alexander Svejkovsky, Doris Agneter, Birgit Mitter und Johannes Bintinger (c) Tanja Spennlingwimmer, aws

Zur Workshop-Session geladen wurden Bernhard Sagmeister, Geschäftsführer der Austria Wirtschaftsservice GmbH, sowie Patrik Cesky, Geschäftsführer des aws Gründungsfonds. Außerdem zu Gast waren Doris Agneter, Geschäftsführerin von tecnet equity, Helmut Schönenberger, CEO der UnternehmerTUM GmbH der TU München, Birgit Hochenegger-Stoirer, Vizerektorin der Medizinischen Universität Innsbruck, Manon Sarah Littek des Green Generation Fund, Georg Kopetz, Geschäftsführer von TTTech, Christian Hoffmann der TU Wien sowie Alexander Svejkovsky, Managing Director des AIT.

Die Startup- und Spinoff-Szene wurde unter anderem von Anna Pölzl, Co-Founderin und CEO von nista.io, Markus Wanko von xISTA, Dorothea Pittrich von CellEctric, Birgit Mitter, Co-Founderin von Ensemo und Johannes Bintinger, CEO von n-Ink, vertreten.

“Wenn wir stehen bleiben, haben wir schon verloren”

“Lauft einfach los und macht. Wir müssen ständig rennen. Wenn wir stehen bleiben, haben wir schon verloren.” Klare Worte von Helmut Schönenberger, CEO der UnternehmerTUM GmbH der TU München, des Zentrums für Entrepreneurship in der Academia. Zum Start der Workshop-Reihe appelliert der CEO an mehr Tatendrang in der Universitätslandschaft: Ausgründungen und die Möglichkeit auf Entrepreneurship während oder nach der Ausbildung sollten in universitären Curricula noch breiteren Einklang finden. Erkenntnisse aus akademischer Forschung bringen großes Potenzial für Wirtschaft und Industrie.

Dennoch sieht Schönenberger eine Hürde im komplikationsfreien Zusammenspiel zwischen Academia und Entrepreneurship: Zugänge zu Risikokapital brauchen mehr Niederschwelligkeit und deutlich mehr Risikobereitschaft. Nicht zuletzt in ähnlicher Weise, wie sie in der US-amerikanischen VC-Landschaft präsent ist. Belegen lässt sich eine Disbalance investierter VC-Summen auch statistisch: Schönenberger zufolge käme das “meiste Geld aus den USA”.

Startups und Spinoffs noch besser “pushen”

Die zentrale Herausforderung: Startups und Spinoffs im Ökosystem noch besser zu pushen. Hier setzt als einer der wichtigsten heimischen Key Player die Austria Wirtschaftsservice (aws) an. Mit ihren Pre-Seed- und Seed-Förderprogrammen unterstützt sie Ausgründungen mehrdimensional. Strategisch und finanziell wird Unterstützung in der Frühphase geboten.

So half man unter anderem dem Tullner Startup und AIT Spinoff Ensemo rund um Birgit Mitter. Die Founderin sprach auch im Rahmen des Workshops über die Unterstützung durch die aws-Pre-Seed-Förderung und des niederösterreichischen Inkubators accent.

Inwiefern sich die Situation allerdings vonseiten der Founder:innen – teils frisch aus Universitäten und unbewusst dessen, welche Möglichkeiten im Startup- und Spinoff-Feld warten – gestaltet, wurde weiter im Rahmen der Workshop-Session diskutiert.

“Das Gründen war wenig auf meinem Radar”

Eine wichtige Stimme war dabei die nista.io-Founderin Anna Pölzl: Die TU-Absolventin hat ein Spinoff gegründet, ohne “im Studium je das Wort Startup gehört zu haben”. “Ich bin vor fünf Jahren auf der TU fertig geworden und habe meinen Co-Founder aus Zufall kennengelernt. Davor hab ich im Studium im Grunde nichts von Startups mitbekommen. Das Gründen war dementsprechend wenig auf meinem Radar”, erinnert sich die Founderin.

Schließlich kam es doch zur Gründung ihres EnergyTech-Startups. Allerdings sprang sie dabei “naiv ins kalte Wasser” – mangels Vorwissen. In ähnlicher Situation befand sich auch Birgit Mitter mit ihrem AIT-Spinoff Ensemo. Auch hierbei halfen Inkubatoren und die Pre-Seed-Förderung durch die aws dabei, sich vom “klassischen Wissenschaftsdenken und der akademischen Detailverliebtheit” zu lösen und unternehmerische Skills aufzubauen.

Eine nicht unwesentliche Rolle schreibt Mitter auch der Unterstützung des Startup Centers des AIT Austrian Institute of Technology zu: “Abgesehen von der tollen Unterstützung vonseiten des AITs sowie heimischer Inkubatoren was Betriebswirtschaft, Führung und unseren Proof of Concept anbelangt, haben wir vor allem eines gelernt: Gewisse Dinge brauchen Zeit. Und das Wichtigste ist, dass unser Produkt funktioniert. Wie und warum, das ist den Kunden egal. Hauptsache, es funktioniert.”

Mittlerweile hat sich auch Anna Pölzl zu einer der wichtigsten Startup-Founder:innen unseres Landes entwickelt. Mit einigen Jahren Erfahrung im Gepäck spricht die CEO die “verängstigte VC-Mentalität” in Österreich an: “Hierzulande sind wir schon sehr vorsichtig und von Angst getrieben – was in der VC-Szene ja durchaus ein Vorteil sein kann. Allerdings merken wir – gerade in puncto Fehlerkultur und Optimismus – viel mehr Potenzial, wenn wir über die Grenzen hinaus schauen.”

“Denkt ihr überhaupt groß genug?”

Aus Erfahrung verrät Pölzl einen “Geheimtrick” heimischer Startup-Founder:innen für Pitches vor ausländischen Investor:innen: “Unter österreichischen Gründer:innen ist das so ein Ding, dass man zwei Pitch Decks vorbereitet: Einmal für heimische und einmal für internationale Pitches. Hierzulande haben wir nämlich die Erfahrung gemacht: Wenn man zu hohe Summen fordert, wird man schief angeschaut. International wird man für dieselbe Summe allerdings auch schief angeschaut – weil die geforderte Summe zu niedrig ist. Dann hört man meistens: ‘Denkt ihr überhaupt groß genug?’”

Was Pölzl anspricht, könnte dem heimischen Ökosystem langfristig zum Verhängnis werden: Startups wandern ab, wenn sie anstreben, zu wachsen. Das liegt schlichtweg daran, dass es hierzulande an Wachstums- und Expansionskapital für Scaleups mangelt. Die Risiko- und Investitionsbereitschaft sei Übersee höher – sprich: In den USA und China, mit Großbritannien als Sprungbrett.

Das Problem, das im Zuge der Workshops aufgegriffen wird, ist kein neues. Dennoch muss darüber gesprochen und aktiv Maßnahmen gesetzt werden, um das Abwandern heimischer Scaleups zu verhindern, Innovation in Europa zu beheimaten und fortan auch Fachkräfte anzuziehen, um dem Wirtschaftskontinent Europa jenen Status zu verleihen, den er verdient hat. Nämlich: Eine Vorreiterrolle.

Viele Vorreiter befänden sich aktuell allerdings vermehrt in China und den USA. Unter anderem aufgrund höherer Risikobereitschaft, unter anderem aber auch aufgrund flexiblerer Regulierungen.

Mehr Verständnis in der Gesellschaft

Auch dazu brauche es hierzulande deutlich mehr Innovationsaffinität – vor allem in puncto Bio- und HealthTec. Und ein breites Verständnis für branchen- und sektorübergreifende Datenanalysen wie jener von anonymisierten Gesundheitsdaten. Dazu ergänzt Bernhard Sagmeister, Geschäftsführer der aws: „Wir alle sollten durch konsequente Kommunikation überzeugender Beispiele in der Breite der Gesellschaft mehr Verständnis für Innovation als den Treiber bzw. die Garantie unseres Wohlstandes erzeugen.”

Ähnlicher Ansicht ist Birgit Hochenegger-Stoirer, Vizerektorin für Finanzen und Digitalisierung an der Medizinischen Universität Innsbruck:

“Wir sind uns bewusst, dass der Umgang mit Gesundheitsdaten ein kritisches Thema ist. Auf der anderen Seite muss dieses Thema großflächig kommuniziert und Verständnis dafür geschaffen werden. Gesundheitsdaten werden anonymisiert und verantwortungsvoll gehandhabt – und können die Zukunft unseres Innovationssystems deutlich mitgestalten. Anonymisierte Daten müssen nach einer klar definierten Governance an die Industrie weitergegeben werden, um Austausch, Forschungsfortschritt und Innovation zu schaffen. Die universitäre Grundlagenforschung muss sich in Richtung klinische Forschung entwickeln. Und dafür ist ein Rechtsrahmen notwendig, den es aktuell noch nicht gibt.”

“Wir müssen das Rad nicht neu erfinden”

Unis und Institute können den Schritt allerdings nicht alleine schaffen, sondern: Es braucht Hilfe vonseiten Politik und heimischer Wirtschaftstreiber. “Gerade Europa hat ein regulatorisches Mindset. Startups, Industrie und Universitäten müssen stärker zusammenarbeiten, denn BioTech wird immer wichtiger und endet nicht vor dem Krankenbett.”

Ein wesentlicher Appell der Vizerektorin: “Ich würde davor warnen, dass wir jetzt alle glauben, wir müssen das Rad neu erfinden. Wir dürfen keine Aliens produzieren, die für die Industrie unverwertbar sind. Lasst uns über den österreichischen Tellerrand hinausdenken. Die großen Player und Geldgeber sitzen außerhalb von Österreich. Wir müssen uns zusammenschließen und kollaborative Modelle entwickeln, damit wir für ausgewählte Branchen gute Lösungen haben.”

Im Lichte der Spinoff- und Forschungsthematik kam auch das Thema Intellectual Property (IP) zur Sprache. Die Vizerektorin appelliert an “gute Development-Möglichkeiten” und eine “aktive Transaktionskultur”, um geistiges Eigentum im Universitäts- und Industriekontext verwerten zu können. “Dabei dürfen wir nicht nur innerhalb der Uni- oder Förderlandschaft denken”, so Hochenegger.

“Sobald Skalierung ein Thema ist, gehen Startups hierzulande etwas unter. Unis müssen sich dafür professioneller aufstellen. Und zwar in Gremien, die nicht nur aus der Academia, sondern auch aus der Wirtschaft kommen. Dazu braucht es: Commitment, klare Transparenz und Nachhaltigkeit. Wenn wir in der Zusammenarbeit erfolgreich sein wollen, müssen wir durchhalten und nicht nach einem Jahr ungeduldig werden.”

Hier zeigt sich die aws Spinoff-Initiative als ein nationaler Wegweiser, der bereits einen erheblichen Mehrwert in puncto Awareness- und Transparenz-Steigerung von universitären Ausgründungen geschaffen hat. Die aws Spinoff Initiative Modul 1 für Hochschulen wurde im Rahmen der Workshops von den beiden anwesenden Hochschulvertreter:innen, namentlich Birgit Hochenegger-Stoirer der Med Uni Innsbruck und Christian Hoffmann der TU Wien, als sehr positiv hervorgehoben. So hieß es: “Hochgradige Forschung wird dank frühzeitiger Finanzierung durch die aws gut begleitet. Wir brauchen weitere Erfolgsmodelle wie diese, die zeigen, dass Ausgründungen unkompliziert, wirtschaftsfreundlich und innovationsgetrieben auch hierzulande funktionieren.”

“Das Ziel ist nicht nur Geld, sondern das Schaffen einer gemeinsamen Technologie”

Ganz so schlecht steht es um die heimische VC-Szene dann doch nicht – darüber spricht Anna Pölzl aus Erfahrung: “Es findet ein Umdenken statt: Risikokapital und Möglichkeiten des Corporate Venture Capitals werden vor allem in Hinblick auf strategische Partnerschaften immer wichtiger. Das Hauptziel ist nicht nur Geld, sondern das Schaffen einer gemeinsamen, zukunftsweisenden Technologie.”

Was Pölzl anspricht, lässt sich auch als allgemeiner Tenor der aws-Workshop-Sessions im Rahmen der diesjährigen Technology Talks wiedergeben: Es braucht mehr Kollaboration. Auch Bernhard Sagmeister, Geschäftsführer der Austria Wirtscaftsservice GmbH, stellt sich hinter dieses Credo.

Für fundierte, branchenübergreifende Zusammenarbeit sei Österreich allerdings zu klein. Sagmeister appelliert an länderübergreifende Zusammenarbeit auf Europaebene – auch in puncto Risikokapital. Wenn es zu einem allgemeinen Dachfonds kommen sollte, macht Sagmeister deutlich: „Für den Erfolg eines Dachfonds ist ein professionelles Management Voraussetzung.“

Sie ist nicht zu überlesen: Die Message, die heimische Wirtschafts- und Forschungstreibende an unser Ökosystem senden. Länder- und Sektorübergreifende Kollaboration ist gefragt. Fragmentierung sei zwar ein Zeichen von “Fokus und Spezialisierung”, so Doris Agneter, Geschäftsführerin von tecnet equity, sei aber auch ein Hindernis für überregionale Synergienutzung und Kollaboration.

“Wir wollen Anker in der Seed- bis Series-A-Phase sein”

Wie die aws mit Herausforderungen dieser Art umgeht, erklärt Patrik Cesky, Geschäftsführer des aws Gründungsfonds, abschließend in folgenden Worten: „Wir wollen Anker-Investor in der Seed- bis Series-A-Phase sein und internationale Investoren dazu bewegen gemeinsam mit uns in österreichische Innovation zu investieren. Es gibt in Österreich insgesamt nicht sehr viele Frühphaseninvestments im Jahr. Deswegen fokussieren wird nicht nur auf bestimmte Industrien, sondern brauchen etwas Pragmatismus bei der Auswahl der Investments. So leisten wir im Rahmen unserer Möglichkeiten, den bestmöglichen Beitrag, um Startups in Frühphasen zu unterstützen und weiterzuentwickeln. Alles, was darüber hinausgeht, braucht einen funktionierenden Kapitalmarkt mit privaten Fonds zur Anschluss- und Wachstumsfinanzierung.”

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Mehr als das BIP von UK: GenAI mit Produktivitätsplus von (bis zu) 4,4 Billionen US-Dollar

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Der Artikel betont das enorme Potenzial der generativen KI (GenAI) und wie sie als Werkzeug eingesetzt werden kann, um die Produktivität zu steigern und das globale Wirtschaftswachstum voranzutreiben. Die Studie von McKinsey zeigt, dass GenAI einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen kann. Das Potenzial von GenAI liegt vor allem in Bereichen, die stark wissens- und menschenbasiert sind, z.B. Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung. Die Technologie hat auch das Potenzial, Arbeitsschritte zu automatisieren, Menschen von Routinearbeiten zu entlasten und so neue Freiräume für kreative Arbeit und Innovation zu schaffen. Allerdings weist die Studie auch auf die Risiken der GenAI hin, wie algorithmische Verzerrungen und geistiges Eigentum und appelliert, diese Risiken von Anfang an aktiv anzugehen.

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Die Studie “The economic potential of generative AI” des McKinsey Global Institute zeigt, dass Generative KI in vielen Branchen ein enormes Potenzial hat, die Produktivität zu steigern und bis zu 4,4 Billionen US-Dollar an jährlichem Wirtschaftswachstum zu erzielen. Die Technologie hat insbesondere das Potenzial, hochqualifizierte und hochbezahlte Arbeitsbereiche zu automatisieren und so den Unterschied bei der Einführung und Nutzung von Automatisierungstechnologien zwischen Gruppen mit hohen und niedrigen Löhnen zu verringern. Allerdings gibt es auch Risiken, wie algorithmische Verzerrungen und geistiges Eigentum, die aktiv angegangen werden müssen.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Dieser Artikel hat für Innovationsmanager:innen Relevanz, da er einen Einblick in das Potenzial von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) bietet, welches weit über bisherige Anwendungen hinausgeht. Die Studie von McKinsey zeigt, dass GenAI die Produktivität in verschiedenen Wirtschaftszweigen deutlich steigern kann und einen jährlichen Wertzuwachs von bis zu 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen kann. Zudem wird auf die Chancen und Herausforderungen der Einführung von GenAI eingegangen, insbesondere in Bezug auf die Veränderung von Berufsbildern und die Notwendigkeit von Fairness und Schutz von geistigem Eigentum. Als Innovationsmanager:in ist es wichtig, das Potenzial von GenAI und ähnlichen Technologien im Auge zu behalten und Möglichkeiten für deren sinnvolle Integration in die Geschäftsprozesse des Unternehmens zu identifizieren.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Das Potenzial von Generative KI wurde vom McKinsey Global Institute (MGI) untersucht. Die Studie ergab, dass KI eine jährliche Produktivitätssteigerung von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen kann. Dies könnte den bisherigen Fortschritten bei der Künstlichen Intelligenz (KI) und Analytik eine zusätzliche Steigerung um zehn bis 40 Prozent bedeuten. Daher sollten Investoren:innen die Entwicklungen im Bereich Generative KI im Auge behalten und potenzielle Investitionsmöglichkeiten in Betracht ziehen.

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