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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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✨ AI Kontextualisierung

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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Mit der Gründung von M-Systems und der Erfindung des USB-Flash-Laufwerks sowie revolutionärer Speicherlösungen schrieb der israelische Halbleiter-Pionier Dov Moran Technologiegeschichte, bevor er sein Unternehmen für rund 1,6 Milliarden US-Dollar an SanDisk verkaufte. Heute lenkt er als Managing Partner beim Deep-Tech-Fonds Grove Ventures als einer der angesehensten Tech-Investoren Israels die Zukunft von KI, Halbleitern, Cloud-Infrastruktur und digitaler Gesundheit.

Der Tech-Pionier und Investor erklärt im Interview, dass im aktuellen KI-Boom vor allem die physische Infrastruktur entscheidend ist und sich Europa statt auf Defense-Tech auf Nischen wie Quantentechnologie konzentrieren sollte. Darüber hinaus empfiehlt er staatliche Unternehmensbeteiligungen nach taiwanesischem Vorbild sowie eine Kultur, die echten Gründergeist und Mut zum Risiko fördert.

brutkasten: Sie haben geholfen, mit dem USB-Flash-Laufwerk eine der am weitesten verbreiteten Technologien der Welt zu erfinden. Wenn Sie zurückblicken: Was unterscheidet bahnbrechende Innovationen von Technologien, die niemals skalieren?

Dov Moran: Zunächst einmal ist der USB-Stick heute ein totes Produkt. Nur noch sehr wenige Menschen benutzen ihn, aber genau das ist das Wesen von Technologie: Man baut etwas auf, und das dient dann als Fundament für etwas Fortschrittlicheres. Ich bin sehr stolz darauf, dass ich einen kleinen Teil zu dieser Infrastruktur beitragen konnte.

Bei M-Systems haben wir damals allerdings noch andere Dinge erfunden, die ich für fast noch wichtiger halte, auch wenn sie für Endkunden weniger sichtbar waren. Damals gab es zwei Arten von Flash-Speicher: NAND-Flash für reine Daten und NOR-Flash – dominiert von Intel und AMD –, um den Code für das Betriebssystem zu speichern. Das gesamte Marktkonzept sah vor, dass jedes System beide Komponenten benötigt. Wir haben damals eine technologische Lösung gefunden, um den NOR-Flash komplett zu eliminieren und den Code direkt in den NAND-Flash zu integrieren. Unser Weg, dieses Problem zu lösen, hat das NOR-Flash-Geschäft für Intel und AMD grundlegend verändert, aber gleichzeitig in jedem einzelnen Telefon auf der Welt den Platzbedarf reduziert und etwa drei Dollar pro Gerät gespart. Bei rund einer Milliarde produzierten Telefonen pro Jahr haben wir der Welt somit jährlich drei Milliarden Dollar eingespart.

Welche Technologie erinnert Sie heute am meisten an die Anfangstage des Flash-Speichers?

Ich denke, wir sehen derzeit eine grundlegende Wende auf dem Markt – weg von einer rein softwaregetriebenen Welt hin zu einer Welt der Infrastruktur. Marc Andreessen sagte einmal: „Software eats the world.“ Heute geht es jedoch vor allem darum, die richtige Hardware- und Infrastrukturbasis zu schaffen: Wir brauchen die richtigen CPUs, wir müssen das enorme Problem des Energieverbrauchs und der Kühlung lösen und wir müssen Rechenzentren bauen, die deutlich effizienter und effektiver sind.

Was heute an Infrastruktur existiert, kann die weltweite Nachfrage schlichtweg nicht bedienen, wenn bald jeder Mensch KI nutzt, forscht und eigene Agenten baut. Wenn auch nur zehn Prozent der Bevölkerung anfangen, intensiv KI-Agenten zu bauen und zu nutzen, würden unsere heutigen Systeme zusammenbrechen. Die Infrastruktur für Künstliche Intelligenz steht genau vor solchen fundamentalen technologischen Skalierungsaufgaben.

Alle sprechen über KI. Wo sehen Sie die größten Chancen jenseits der aktuellen KI-Welle beziehungsweise wo sollte sich Europa positionieren?

KI ist eine gewaltige Revolution, die das Leben aller Menschen beeinflussen wird – vom Reinigungspersonal bis hin zum Leiter einer Onkologie-Abteilung, dessen Diagnostik und Behandlungsweisen sich grundlegend verändern werden. Eine so große Transformation bringt natürlich für jeden enorme Chancen mit sich – für Einzelpersonen, Krankenhäuser, das Bildungswesen und für ganze Staaten.

Wenn ein Land wie Österreich entscheidet, in diesen Markt zu investieren, sollte der Fokus auf der Infrastrukturebene oder auf sehr gezielten Nischen liegen, nicht auf reinen Anwendungen. Ich glaube zum Beispiel nicht, dass Österreich versuchen sollte, im Bereich Defense Tech zu konkurrieren. Dieser Markt erfordert gewaltige Kapazitäten, riesige Budgets und spezifisches Know-how, wie es in den USA oder aufgrund ständiger Konflikte in Israel und der Ukraine existiert.

Man muss Nischen finden, in denen man wirkliche Wettbewerbsvorteile aufbauen kann. Das könnte zum Beispiel die Quantentechnologie sein, die Kombination aus Gesundheitswesen und KI oder hochentwickelte Sensorik für eine bessere medizinische Überwachung von zu Hause aus.

Israel bringt trotz seines relativ kleinen Marktes kontinuierlich globale Technologie-Champions hervor. Was erklärt diesen Erfolg und wie wird Unternehmertum dort gefördert?

Es gibt einen großen Unterschied zwischen Erfindern, Unternehmern und operativen Managern. Viele Erfinder kommen von Universitäten, aber selbst die beste Erfindung oder das beste Patent scheitert, wenn man nicht weiß, wie man ein Unternehmen führt und skaliert. Ich bin der festen Überzeugung, dass Unternehmertum und Innovation viel früher im Bildungssystem verankert werden müssen – spätestens an den weiterführenden Schulen.

Das Bildungssystem muss weg vom reinen Frontalunterricht und Auswendiglernen, hin zu echter Interaktion, Teamwork und praktischer Projektarbeit. Ich bin selbst Verwaltungsratsmitglied einer 150 Jahre alten jüdischen Schulkette namens ORT. Um den Schülern dieses Denken nahezubringen, habe ich ein Buch über Unternehmer geschrieben, das nach jedem Kapitel Diskussionsfragen aufwirft. Ich beginne darin mit Abraham als dem „ersten jüdischen Unternehmer“, der den Monotheismus erfunden hat.

Im Talmud gibt es die Geschichte, dass Abraham die Götzenstatuen im Laden seines Vaters zerstörte, weil er die Logik dahinter hinterfragte, und danach seine Heimat verließ, um ins Ungewisse nach Israel zu ziehen. Genau das passiert vielen Gründerinnen und Gründern: Sie haben eine Vision, jeder sagt ihnen, dass es unmöglich ist, und sie müssen bereit sein, ihre gewohnte Umgebung zu verlassen, um ihr Ziel zu erreichen. Schüler müssen lernen, solche kritischen Fragen zu diskutieren: Was bedeutet es, ins Ungewisse zu gehen? Ist Unternehmertum immer gut oder birgt es auch Risiken? Diese mentale Vorbereitung ist die Basis für eine Innovationskultur.

Was kann Europa und speziell ein Land wie Österreich von der israelischen Innovationskultur und anderen globalen Vorreitern lernen?

Zunächst einmal können auch wir viel von Europa lernen – zum Beispiel, wie man ein Land so lebenswert und friedlich gestaltet. Was die Förderung von Technologie betrifft, lohnt sich für Europa jedoch ein Blick nach Taiwan, speziell auf das ITRI-Institut (Industrial Technology Research Institute).

Der Staat dort verteilt nicht einfach nur passiv Fördergelder an Unternehmen, was oft nicht der klügste Weg ist. Stattdessen definieren kluge Köpfe alle paar Jahre strategische Zukunftsmärkte. So wurde vor Jahrzehnten entschieden, dass der Bau von Halbleiterwerken entscheidend sein wird, woraufhin man gezielt den Gründer von TSMC aus den USA zurückholte. Heute hängt die gesamte Weltwirtschaft von TSMC ab, was für Taiwan zugleich ein enorm starkes sicherheitspolitisches Instrument ist.

Ein weiterer entscheidender Punkt ist, wie Staaten investieren: Wenn staatliche Innovationsbehörden Unternehmen mit Kapital unterstützen, sollten sie dafür im Gegenzug auch Unternehmensanteile (Equity) erhalten, anstatt nur verlorene Zuschüsse zu verteilen. Der Staat sollte sich als stiller Gesellschafter beteiligen, sich nicht in das operative Tagesgeschäft einmischen, aber bei einem erfolgreichen Exit sein Geld inklusive Rendite zurückerhalten. So kann ein Staat mit Innovation tatsächlich Geld verdienen, das wieder in das Ökosystem zurückfließen kann.

Welchen Rat würden Sie Gründern geben, die heute in Europa Deep-Tech-Unternehmen aufbauen?

Schauen Sie sich genau an, wer in der aktuellen Marktphase wirklich Geld verdient. Im KI-Bereich verlieren viele Software- und Anwendungsunternehmen derzeit Milliarden, während diejenigen, die die Infrastruktur und Hardware bereitstellen – wie Nvidia oder TSMC als deren Auftragsfertiger –, enorm erfolgreich sind.

Wir erleben eine Wende: Es reicht nicht mehr aus, nur auf reine Software-Anwendungen zu setzen. Die wahren Deep-Tech-Chancen liegen heute in der Lösung fundamentaler physischer und technischer Probleme – sei es bei der Energieeffizienz, der Kühlung von Rechenzentren, fortschrittlichen Halbleitern oder auch in der Weltraumtechnologie (Space Tech). Wenn Sie ein Unternehmen aufbauen, fokussieren Sie sich auf diese harten Infrastruktur- und Technologieprobleme, die die Welt zwingend lösen muss.

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