10.05.2021

Wie Big Data Planwirtschaft und Kapitalismus zusammenbringt

In seiner aktuellen Kolumne beschäftigt sich Mic Hirschbrich damit, wie Technologie einen alten ökonomischen Widerspruch aufhebt.
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Wie Big Data Planwirtschaft und Kommunismus zusammenbringt
brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock / karsty

Im 20. Jahrhundert fand die Teilung der Welt in zwei Systeme statt. Länder waren entweder liberal-demokratisch und mit freien Märkten oder kommunistisch bzw. sozialistisch und mit zentraler, planwirtschaftlicher Organisation. In der westlichen Welt wollte man Individuen und deren Eigenverantwortung stärken, im Osten die Menschen materiell gleichstellen. Im „American Dream“ sollte jeder, der sich nur hart genug anstrengte, reich werden können. Das erreichten zwar viele nicht, aber immerhin konnte sich im Kapitalismus eine starke Mittelschicht etablieren. Im Sozialismus hingegen blieben am Ende die meisten statt gleich reich, gleich arm. Wir sehen uns gleich an, weshalb.

Man gehörte zur NATO oder zum Warschauer Pakt, stand auf Seite der USA oder jener der Sowjetunion. China zählte ebenso zur kommunistischen Hälfte, allerdings mit einer eigenen Variante. Bipolar war die Welt nach dem zweiten Weltkrieg, aber auch leichter erklärbar hinsichtlich ihrer politischen und ökonomischen Systeme und Unterschiede.

Die Welt heute ist komplexer geworden und alte als fest geltende Regeln, scheinen nicht mehr gültig zu sein.

Zum Jahrestag Hayeks: Das Ökonomie-Genie hielt einen „sozialistischen Kapitalismus“ für denkunmöglich

Bevor der Nobelpreisträger Friedrich August von Hayek (geb. 8.5.1899) zum Wirtschaftsliberalen wurde, war er jugendlicher Pazifist und Anhänger einer planwirtschaftlichen Ordnung. Er beschäftigte sich eingehend mit Ideen zum demokratischen Sozialismus. Später wurde er aber für sein Wirken als Liberaler und Mitglied der Österreichischen Schule der Nationalökonomie bekannt und in verschiedensten Ländern und Organisationen als beratender Ökonom geschätzt. Sein wissenschaftliches Leben war reich an komplexen Diskursen, mit denen sich kundige Wirtschaftshistoriker und Ökonomen bis heute beschäftigen.

Ich bin kein Ökonom, doch neben seiner Forderung nach einem „bedingungslosen Grundeinkommen abseits von Marktregeln“, war eine Einschätzung Hayeks für mich als Technologen spannend: Planwirtschaft und Kapitalismus gingen in seiner Welt „niemals zusammen“. Doch Hayek hatte keine Vorstellung von moderner Daten-Ökonomie.

Das Informations-Problem im Sozialismus – vor Big-Data

Der SPÖ-nahe ORF-Journalist Franz Kreuzer fragte Hayek vor bald 40 Jahren in einem noch heute bemerkenswerten Interview (bei Minute 30:48), weshalb eine Gesellschaft mit vielen kleinen Egoisten besser funktionieren solle, als eine zentral geleitete und von höheren moralischen Zielen getragene. Und Hayek antwortete weniger ideologisch als vielmehr nüchtern analytisch: Eine von oben erzeugte „Ordnung der Gesellschaft“ setze ein Ausmaß an Kenntnissen voraus, welches kein Mensch besitzen könne. Und er konkretisierte: „(…) während der idealistische (zentrale, Anm.) Planer, der das alles seinen Idealen entsprechend gestalten will, das Wissen (um die Daten, Anm.), das er dazu braucht, nicht besitzt und nicht besitzen kann“. Die spannende Frage ist: Wie hätte Hayek diese Aussage beurteilt, hätte er von Big Data und Künstlicher Intelligenz gewusst?


Exkurs

Oskar Lange und einige seiner Nachfolger, beschäftigten sich mit dieser Frage im Zuge der sogenannten „socialist calculation debate“. Sie formulierten ihre Kritik auch an Hayeks Einschätzungen mit Ideen für eine Art „geplante Marktwirtschaft“ (eine davon bekannt als „Lange-Modell“). Die Modelle wurden aber entweder nicht verwirklicht (so wie sie konzipiert waren) oder sie scheiterten u.a. am beschriebenen Informations-Problem.


Das „Komplexitäts- und Informations-Problem“ ist gelöst?

Die heutige Form der digitalen Entwicklung zeichnet sich durch die zentrale Verarbeitung sehr großer Datenmengen aus, die mittlerweile von Milliarden an Sensoren in Echtzeit gemessen und von vernetzten APIs aggregiert werden. Anders als früher, sind gewaltige Mengen und Komplexität von Daten kein Problem mehr, sondern vielmehr erwünscht, um einen präziseren Abgleich der Realität zu erhalten und darauf aufbauend bessere Entscheidungen treffen zu können. Der Erfolg etwa von Amazon fußt auf Effekten dieser „ultra-analytischen Daten-Ökonomie“. Der Konzern, der bisher bekannte Unternehmensstrukturen sprengt, hat mit 386 Milliarden US-Dollar alleine im Jahr 2020 einen höheren Umsatz erzielt als die meisten Länder dieser Erde an BIP (Österreich: 446 Mrd.). 

Das im Interview erwähnte „Maximum des Ausmaßes an Information“, das wir heute digital erfassen und analysieren können, hat sich seit Hayeks Analyse exponentiell nach oben entwickelt. Denn die früher kaum zu bewältigenden Datenmengen, welche Marktdynamiken und Preisbildungen beschreiben, können heute analysiert werden, wenn neue Messsysteme (wie IoT) darauf ausgerichtet werden und Institutionen sich mit entsprechender Kompetenz und Ressourcen darum bemühen.

Hinzu kommt, dass es in Märkten vor allem auf das Treffen richtiger Entscheidungen ankommt. Und das wiederum ist das Spezialgebiet künstlicher Intelligenz (KI). Sie klassifiziert nicht bloß Daten und profitiert davon, je größer ein Datensatz oder Korpus ist, aus dem sie selbständig lernt. Das Produkt von KI selbst sind Entscheidungen, die noch dazu mit einer Wahrscheinlichkeit belegt werden, wie richtig sie sind.

Planwirtschaft und Kapitalismus schließen sich also doch nicht aus?

Ökonomisch betrachtet könnten wir daher einen Punkt erreichen, an dem zumindest das Argument fehlender Planbarkeit von wirtschaftlichen Dynamiken aufgrund zu großer Komplexität wegfällt.

Technologie greift dabei nicht (!) in die Wertedebatte ein! Sie vergleicht nicht etwa die Rolle von egoistisch handelnden Individuen im Kapitalismus versus zentral gesteuerten Plansystemen. Sie nimmt keine ethische oder ideologische Wertung vor. Sie löst einfach wertfrei jene Probleme, auf die sie angesetzt wird. Im beschriebenen Fall jenes von fehlender Information und Vorhersagekraft.

Hayek war überzeugt, Planwirtschaft und Marktwirtschaft, sozialistische und demokratische Ordnung, schließen einander grundsätzlich aus. Diese Sichtweise, prägte die meisten von uns fundamental. Aber sie könnte mittlerweile falsch geworden sein.

Als das kommunistische China den „Plan-Kapitalismus“ erfand.

Wenn der sowjetische Kommunismus ökonomisch an Komplexität und Datenmangel scheiterte und es deshalb nicht schaffte, seine Wirtschaft erfolgreich „zu planen“, dann erklärt das einen wesentlichen Unterschied zum heutigen China. Das Land entwuchs dem Maoismus, behielt dabei aber die kommunistische Ein-Parteien Doktrin. Seine Ökonomie transformierte es radikal und digital und schuf einen Wettbewerb im Rahmen strenger Leitziele und staatlicher Regulationen. China nutzte seinen enormen Digitalisierungsschub also nicht bloß zum Analysieren, Kontrollieren, Incentivieren und Lenken seiner Bevölkerung.

Ein Land, das mit 1,4 Milliarden Menschen ein permanentes Wachstum zwischen 8 und 18 Prozent verzeichnet, hat seine Datenökonomie zweifelsfrei im Griff und trifft erwiesenermaßen die richtigen (wirtschaftspolitischen) Entscheidungen.

Nicht von ungefähr erklärte die Volksrepublik 2017, die globale Führungsrolle in der Entwicklung von KI übernehmen zu wollen. Auch das erscheint mehr als vorausschauend. Das „Center for Data Innovation“ schlussfolgerte, China sei Europa in Sachen KI voraus, weil es deutlich mehr zentrale Datenquellen zur Verfügung stelle. Das Land würde die Technologie darüber hinaus mehr fördern als die EU oder die USA.

In den letzten beiden Jahren wurden zudem starke Programme gestartet, die zwar zentral beauftragt, deren Umsetzung aber regional gesteuert wurden. Regionalregierungen und Provinzen gründeten seitdem unzählige branchenübergreifende Partnerschaften und Forschungseinrichtungen zur Weiterentwicklung von KI. Parallel wurden aber auch riesige KI-Cluster, der mitunter größten digitalen Unicorns, gebildet und Initiativen gestartet, wirtschaftliche und innovative Schwächen proaktiv auszugleichen.

Fazit

Ein derart zentralistisch reguliertes, aber doch irgendwie kapitalistisches System wie in China gibt uns Rätsel auf. Sich ohne politischen Wettbewerb über Jahrzehnte derart erfolgreich ökonomisch zu entwickeln, war nicht vorstellbar; weder für Hayek noch für nachfolgende Ökonom*innen, egal welcher Denk-Schule sie entstammen. Aber es ist Realität. Und es wird Zeit, daraus zu lernen.

In meiner letzten Corona-Kolumne kritisierte ich das Argument, China hätte die Pandemie mithilfe der Daten-Ökonomie nur deshalb besser bewältigen können als wir, weil es eine Autokratie und keine Demokratie sei. Diese Schlussfolgerung ist abzulehnen, denn sie würde bedeuten, dass Diktaturen Technologie besser für ihre Bürger*innen einsetzen können als Demokratien mir freien Bürger*innen. Wer so denkt, versteht möglicherweise nicht genug von Technologie. Denn es kommt nicht auf die Technologie-Form an, sondern auf ihre Implementierung und Anwendung sowie auf die Werte, auf deren Basis man sie entwickelt.

Es gibt keinen triftigen Grund, dass demokratische Gesellschaften nicht umfassend smarte Technologie im Sinne ihrer Bürger*innen einsetzen. Das Potential von KI für Gesellschaft und Ökonomie ist dabei enorm. Und wie wir diese Technologie ethisch und demokratiekonform integrieren, dazu braucht es noch viele gute und mutige Ideen, sowie ein gutes Tech-Verständnis.

KI wird uns jedenfalls dabei helfen, den Klimawandel zu bewältigen und unser Mobilitätsproblem zu lösen. Sie wird helfen mRNA-Impfungen gegen Krebs und CO2-neutrale, ungefährliche Fusions-Kraftwerke zu entwickeln. Beide Innovationen sind schon auf der Zielgeraden. Unternehmerisch wird Europa lernen (müssen), seine Daten in sicherer und ethischer Art und Weise für seine (KI-) Innovationen einzusetzen (und das in großen, grenzüberschreitenden Daten-Kooperationen), um daraus einen Innovations-Turbo zu zünden.

Europas Weg in eine „menschenzentrierte digitale öko-soziale Marktwirtschaft“ ist in vielerlei Hinsicht alternativlos. Es ist seine Chance im globalen Wettlauf zwischen China und den USA um Innovationsführerschaft und Wohlstandssicherung.

Mehr dazu in künftigen Kolumnen. Stay tuned!

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Anton Osika, Gründer und CEO von Lovable, bei der Slush 2025 in Helsinki | (c) brutkasten / Martin Pacher

Lovable hat am Mittwoch eine Series C über 400 Mio. US-Dollar bekanntgegeben. Die Bewertung des schwedischen Unternehmens liegt damit bei 13,3 Mrd. US-Dollar. Lead-Investor ist Menlo Ventures, co-angeführt wird die Runde vom Scaleup Europe Fund, der von EQT gemanagt wird.

Neu an Bord kommen laut Aussendung Balderton Capital und Carmignac aus Europa, Kaszek Ventures und LTS Growth aus Lateinamerika, Tencent und World Innovation Lab aus Asien sowie Regent aus den USA. Von den bestehenden Investoren gehen unter anderem Accel, Antler, CapitalG, DST Global, Evantic Capital, HubSpot Ventures und Salesforce Ventures mit.

60 Millionen Projekte seit dem Start

Lovable lässt Nutzer:innen Software per Chat bauen, ohne Programmierkenntnisse. Seit dem Start im November 2024 wurden nach Unternehmensangaben mehr als 60 Millionen Projekte angelegt. Die damit gebauten Apps kommen demnach zusammen auf über 900 Millionen Besuche pro Monat.

Innerhalb des ersten Jahres erreichte Lovable eigenen Angaben zufolge Mitarbeiter:innen bei der Hälfte der Fortune-500-Konzerne, mittlerweile seien es knapp zwei Drittel. Als Referenzkund:innen nennt das Unternehmen unter anderem Adidas, Nvidia und die Deutsche Telekom sowie Zendesk, Handshake und Checkr.

Laut einer Nutzer:innenbefragung, auf die sich Lovable beruft, bauen fast acht von zehn Nutzer:innen ein Unternehmen oder ein Nebenprojekt, das sie monetarisieren wollen. Mehr als ein Drittel davon erwirtschafte bereits Umsatz.

Vom App-Baukasten zur Betriebssoftware

Die Positionierung verschiebt sich mit der Runde: Lovable will nicht mehr nur das Werkzeug sein, mit dem Software entsteht, sondern jenes, mit dem Unternehmen laufen. Seit der Series B im Dezember 2025 hat das Unternehmen Payment-Funktionen, SEO- und AI-Search-Tools sowie Integrationen zu Google Workspace, Microsoft 365, Salesforce, Stripe und ElevenLabs ergänzt. Dazu kamen automatisierte Security-Scans, Governance-Funktionen und die AIUC-1-Zertifizierung für KI-Agenten.

Drei Prioritäten nennt Lovable für die kommenden Monate. Erstens soll das Produkt proaktiver werden und Aufgaben erkennen und übernehmen, ohne dass Nutzer:innen sie anstoßen müssen. Zweitens will das Unternehmen sein System darauf trainieren, welche Bauentscheidungen zu erfolgreichen Produkten führen, gemessen an Umsatz, verbesserten Workflows und Unternehmenswachstum. Modellseitig bleibt Lovable bei einem Multi-Model-Ansatz und will weiter offene Modelle nachtrainieren. Drittens soll das Team heuer auf rund 450 Personen wachsen, vor allem in Machine Learning, Produkt, Infrastruktur und Security. Der Hauptsitz bleibt Stockholm, ausgebaut wird in London, Boston, San Francisco und New York.

Wie weit der Anspruch reicht, zeigt ein Kundenbeispiel aus der Aussendung: Beim US-Unternehmen Nursa baute ein Produktverantwortlicher ein neues Enterprise-Produkt an einem Wochenende, danach wurde Lovable auf über 200 Mitarbeiter:innen ausgerollt. Aktuell ersetze das Unternehmen zehn SaaS-Systeme durch selbst gebaute Tools.

Testfall für den europäischen Wachstumsfonds

Für Europa ist vor allem der Co-Lead relevant. Der Scaleup Europe Fund wurde von der Europäischen Kommission gemeinsam mit europäischen Investoren aufgesetzt und im Juni beim European Innovation Council Summit in Brüssel präsentiert. Der Fonds hat ein Zielvolumen von fünf Milliarden Euro, wird von EQT unabhängig und marktbasiert gemanagt und soll die Lücke bei großvolumigen Wachstumsfinanzierungen schließen, wegen der europäische Tech-Unternehmen bislang häufig auf US-Kapital angewiesen waren. Zu den Zielbranchen zählen neben Quanten- und Halbleitertechnologien, Robotik, Energie- und Weltraumtechnologien auch Künstliche Intelligenz.

Bemerkenswert ist das Tempo. Bei der Präsentation im Juni hieß es noch, die ersten Investments seien für Herbst 2026 geplant. Lovable zählt laut Aussendung nun zu den ersten Beteiligungen des Fonds, das allererste Investment war es allerdings nicht.

Victor Englesson, Partner bei EQT und Co-Head des Scaleup Europe Fund, verweist in der Aussendung darauf, dass Anton Osika, Fabian Hedin und ihr Team eines der ambitioniertesten und am schnellsten wachsenden KI-Unternehmen aufgebaut hätten. Genau dafür sei der Fonds geschaffen worden. Matt Murphy, Partner bei Menlo Ventures, argumentiert, Lovable adressiere jene Milliarden Menschen, die Ideen hätten, aber bislang an der technischen Umsetzung scheiterten.

Osika selbst hatte diese Europa-Perspektive bereits im vergangenen November auf der Slush in Helsinki betont. „Europa ist in vielerlei Hinsicht ein besserer Ort, um ein KI- oder Tech-Unternehmen aufzubauen“, sagte er dort auf der Hauptbühne.

Bemerkenswert bleibt dabei ein Detail der Investorenliste: Mit Tencent steigt zeitgleich ein chinesischer Konzern ein. Der Anspruch, ein europäisches Tech-Unternehmen mit europäischem Kapital zu skalieren, trifft damit in derselben Runde auf globale Beteiligungsstrukturen.

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