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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Mikko Hyppönen im Rahmen der TEDAI Vienna 2026. | © TEDAI Vienna / Robert Leslie

Mikko Hyppönen zählt seit drei Jahrzehnten zu den bekanntesten Stimmen der Cybersecurity-Szene. Seit Kurzem gilt sein Arbeitsalltag aber nicht mehr Viren und Hackern, sondern Drohnen: Der Finne ist Chief Research Officer beim Helsinkier Counter-Drone-Unternehmen Sensofusion, das militärische Drohnen aufspürt und abwehrt, unter anderem in der Ukraine und im Nahen Osten. Brutkasten hat Hyppönen am Rande der TEDAI Vienna 2026 in der Hofburg getroffen. Ein Gespräch über die Parallelen zwischen Malware und Kampfdrohnen, autonome Waffen, den „Black October“ der KI-Sicherheitslücken und die Frage, warum chinesische Open-Source-Modelle für Europa derzeit die privatere Wahl sind.


brutkasten: Sie gelten als einer der angesehensten Cybersecurity-Experten weltweit. Warum sind Sie in die Drohnenabwehr gewechselt?

Mikko Hyppönen: Die Antwort ist sehr einfach: Es herrscht Krieg in Europa. Ich habe mein ganzes Leben auf Cyber geschaut. Cyber hat sich von Teenagern, die zum Spaß Viren schreiben, zu organisierter Kriminalität, Cyberkrieg, Spionage und staatlichen Operationen entwickelt. Cyber spielt natürlich auch im Krieg eine Rolle, Russland hat der Ukraine schon dreimal mit Cyberangriffen den Strom abgedreht. Aber wenn man fragt, was den Ukraine-Krieg wirklich auszeichnet, dann ist es nicht Cyber, sondern es sind Drohnen. Ich habe es als meine Pflicht gesehen, die Fähigkeiten, die ich über drei Jahrzehnte im Cyber-Bereich gesammelt habe, in die Drohnenabwehr einzubringen.

Was lässt sich von der Cyberabwehr auf die Drohnenabwehr übertragen?

Es gibt viele Ähnlichkeiten, aber auch viele Unterschiede. In beiden Fällen versucht man, etwas zu entdecken, das nicht entdeckt werden will. Bei Cyberangriffen sammelt man ein Sample, analysiert es, baut eine Signatur, erstellt eine Datenbank und schickt die Updates an alle Nutzer weltweit. So funktionieren Antivirenprogramme. Bei Drohnen ist es dasselbe: Wir zeichnen den Funkverkehr militärischer Drohnen auf, dekodieren die Protokolle, bauen Erkennungssignaturen und schicken die Updates an alle Kunden, die unsere Hardware einsetzen.

Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Bei Drohnen ohne Funkverbindung, etwa Glasfaserdrohnen mit einem Kabel zwischen Pilot und Drohne oder Drohnen, die autonom Koordinaten abfliegen und wie eine Rakete einschlagen, nutzen wir andere Sensoren: Kameras, Radar, Akustik. Und in beiden Welten gilt: Sobald der Gegner merkt, dass er erkannt wird, verändert er sich, und man steht wieder am Anfang. Es ist ein Katz-und-Maus-Spiel. Ich musste viel lernen, aber es gefällt mir. Übrigens gibt es noch eine Gemeinsamkeit zwischen altem und neuem Job: In beiden Fällen waren die meisten Gegner, gegen die ich gekämpft habe, Russen.

Wie funktioniert die Abwehr konkret?

Sobald wir wissen, wo die Drohne ist, können wir sie bekämpfen. Bei funkgesteuerten Drohnen stören wir das Signal: Wir kennen die Frequenzen und Protokolle und senden ein stärkeres Signal zwischen Pilot und Drohne. Das machen wir seit Jahren. Ist die Drohne nicht funkgesteuert, braucht es andere Lösungen. Wir forschen intensiv an elektromagnetischen Impulsen, also künstlichen Blitzen, die die Elektronik der Drohnen zerstören. Wir arbeiten an Lasern, an klassischen Geschützen mit unserer Zielerfassung, und wir haben eine eigene Drohnenfabrik in Containergröße, die kleine Abfangdrohnen baut. Die fliegen 380 Kilometer pro Stunde und treffen die großen gegnerischen Drohnen in der Luft.

„Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die Russen haben sie bereits überschritten.“

Gegen Jet-Drohnen funktioniert das nicht. Unsere Abfangdrohnen erreichen heute etwa zwei Kilometer Höhe, das reicht für Drohnen mit Verbrennungsmotor. Jets fliegen auf sieben Kilometern und verhalten sich eher wie Marschflugkörper. Die bekämpft man mit Raketen und Kampfjets. Aber das ist extrem asymmetrisch: Drohnen sind billig, und man kann es sich nicht leisten, sie dauerhaft mit teuren Raketen abzuschießen. Wir brauchen neue Lösungen, und daran denken wir gerade.

Es heißt oft, die Ukraine sei zu Innovation gezwungen und die NATO-Staaten könnten von ihr lernen. Stimmt das?

Absolut. Wir haben ein Büro in Kiew, unsere Leute aus Helsinki sind ständig vor Ort und testen mit verschiedenen Teilen der ukrainischen Streitkräfte. Dieser Krieg ist anders als alles, was wir bisher gesehen haben. 70 bis 80 Prozent der Verluste gehen auf Drohnen zurück. Wenn das stimmt, müsste man meinen, dass auch 80 Prozent der Verteidigungsausgaben in die Drohnenabwehr fließen. Tatsächlich ist es wohl eher ein Prozent. Weltweit denken wir noch in den Kategorien des alten Krieges. Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Welche Szenarien kommen auf uns zu?

Wir können vor allem bei den Russen erwarten, dass sie immer stärker auf vollständig autonome Waffen setzen, die die Entscheidung zu töten selbst treffen. Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die ukrainischen Soldaten, mit denen ich spreche, sagen mir, dass sie diese Grenze nicht überschreiten werden, sie wollen immer einen Menschen in der Entscheidung behalten. Die Russen haben sie bereits überschritten. Sie haben Zugang zu westlichen Chips, auch von Nvidia, haben sie in Langstreckendrohnen verbaut und damit Menschen getötet, ohne dass ein Mensch beteiligt war. Die New York Times hat vor zwei Monaten die Hardware auseinandergenommen und den Code dekodiert. Diese Drohnen haben Zivilisten getötet.

Worin liegt der Vorteil einer autonomen Drohne?

Das ist aus Sicht des Angreifers klar. Der Schwachpunkt jeder Drohne ist die Verbindung zwischen Pilot und Drohne. Funk kann man stören, ein Glasfaserkabel kann man durchtrennen. Also nimmt man die Verbindung weg, und damit den Piloten. Dann gibt es nichts mehr, das man unterbrechen kann. Logisch betrachtet ergibt der Schritt zu autonomen Waffen Sinn. Aber ich glaube, alle Menschen würden zustimmen, dass es eine schlechte Idee ist, Killerroboter zu bauen. Genau das sind sie: Maschinen, deren Zweck es ist, Menschen zu töten, und die diese Entscheidung selbst treffen.

Bisher haben wir das nur bei Flugdrohnen gesehen. Stellen Sie sich tausend Bodendrohnen vor, die über die Grenze kommen und nach Menschen suchen. Das wäre das Albtraumszenario, und die Technologie dafür existiert heute. Es will sie nur niemand bauen, und wir hoffen, dass das so lange wie möglich so bleibt. Ich muss betonen: Wir bauen ausschließlich Systeme zur Abwehr. Wir haben keine Drohnen, die Menschen töten. Wir töten Drohnen, nicht Menschen. Wir schützen Menschen, das ist unsere Mission.

Auf der TEDAI-Bühne sprechen Sie über KI und Cybersecurity. Was ist Ihre Botschaft?

Das erste Mal habe ich 1983 über künstliche Intelligenz gelesen, da war ich 13. Ich habe mein ganzes Leben auf die Systeme gewartet, die wir heute haben. Wie bei jeder technologischen Revolution bekommen wir große Vorteile und große Probleme. In der Cybersecurity ist die Lage gerade richtig schlecht. Wir nennen diesen Monat den „Black October“, weil die Zahl der entdeckten Sicherheitslücken in den letzten 30 Tagen explodiert ist. Gefunden werden sie von den Frontier-AI-Labs, Menschen kommen da nicht mehr mit. Und es sind nicht nur Kriminelle, die KI für Angriffe nutzen. Es gibt Dutzende Fälle, in denen KI-Systeme selbst ausgebrochen sind, viel mehr, als öffentlich bekannt ist.

„China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.“

Meine Botschaft ist: Programmieren verändert sich. Der Grund, warum Ihr Windows oder Mac gehackt werden kann, ist, dass ein Mensch den Code geschrieben hat. Menschen machen Fehler, Fehler im Code werden zu Bugs, Bugs in vernetzten Systemen zu Sicherheitslücken. Die Lösung ist offensichtlich: Man nimmt den Menschen raus. Genau das passiert gerade. Künftig wird aller Code von Maschinen geschrieben, und Maschinen werden viel schneller besser als menschliche Programmierer. Irgendwann haben wir fehlerfreien Code, und es gibt keine Schwachstellen mehr, die Angreifer ausnutzen können. Bis dahin wird es aber eine sehr holprige Fahrt.

Wie hat sich das Verhältnis zwischen Angreifern und Verteidigern im KI-Zeitalter verschoben?

Die Reaktionszeit ist verschwunden. Früher hatte der Verteidiger Zeit: Eine Schwachstelle wurde gemeldet, man konnte einen Fix entwickeln und die Systeme patchen. Dieses Fenster ist inzwischen so klein, dass es keine Rolle mehr spielt.

Europa hat keinen Zugang zu den besten Modellen. Was bedeutet das geopolitisch?

Als Europäer ist die Lage ziemlich traurig. Es wird diskutiert, ob man die KI-Forschung wegen der Risiken bremsen sollte. Die USA bremsen, China überlegt. Europa muss nicht bremsen, weil wir gar keine Frontier-Labs haben. Der einzige echte Lichtblick sind Open-Source-Frontier-Modelle. Die können wir lokal betreiben, ohne Erlaubnis von irgendjemandem, auf unseren eigenen Systemen. Kritische Daten müssen wir nicht nach Kalifornien schicken. Ironischerweise bekommen wir mehr Privatsphäre und Sicherheit von offenen Systemen, und alle offenen Systeme sind chinesisch. Modelle wie GLM oder Kimi kann man vom Internet trennen und den Code prüfen. Selbst wenn irgendwo eine Hintertür versteckt wäre, könnte sie keine Daten abziehen. Mit Claude, Gemini, GPT oder Grok geht das nicht, die müssen online sein, und die Daten gehen in die USA. China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.

Hat Europa das KI-Rennen verloren?

Wir können hoffen, aber ich sehe wenige Anzeichen dafür. Interessant ist allerdings, dass ein großer Teil des Trainings und der Inferenz in Europa stattfindet, weil hier so viele Rechenzentren gebaut werden, vor allem in Nordeuropa mit billigem Strom und kaltem Klima. Google baut riesige Rechenzentren in Finnland, Nebius hat sein größtes Rechenzentrum in Mäntsälä. Ein Teil der KI-Revolution passiert also in Europa. Leider ist es der Billiglohn-Teil der Wertschöpfungskette. Aber immerhin etwas.

Haben Sie als 13-Jähriger eine Zukunft wie diese erwartet?

Ich habe darauf gehofft. Es hat viel länger gedauert, als ich dachte, alle haben schon vor 20 Jahren auf solche Systeme gewartet. Diese Revolution baut auf der Internet-Revolution auf: Vor dem Internet war alles Wissen auf Papier. Heute ist alles Daten, und wir haben auch das alte Wissen digitalisiert, Bücher, Filme, Radio, mit dem die Modelle jetzt lernen. Wir leben in aufregenden Zeiten. Aufregend und beängstigend zugleich, genau so, wie ich es mag.

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AI Summaries

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

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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.

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

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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.

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

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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.

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

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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.

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

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

Als Politiker:in sollten Sie sich mit den Auswirkungen der Generativen KI auf Wirtschaft und Gesellschaft auseinandersetzen. Die Studie „The economic potential of generative AI“ von McKinsey besagt, dass die Generative KI einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen kann. Es ist wichtig, sich mit dieser Technologie auseinanderzusetzen, um zukunftsweisende Entscheidungen treffen zu können, die in die Förderung der Wirtschaft und Arbeitsmarktentwicklung investieren. Gleichzeitig sollten Sie die Risiken wie Fairness und Geistiges Eigentum im Auge behalten und dafür sorgen, dass diese von Anfang an mitgedacht werden.

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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Generative KI-Tools wie ChatGPT und GitHub Copilot ermöglichen es, eine Vielzahl von Routinetätigkeiten auszuführen und digitale Kunst sowie Texte und Musik zu erstellen. In einer Studie hat das McKinsey Global Institute herausgefunden, dass generative KI jährliche Produktivitätssteigerungen von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen kann. Die größten Vorteile liegen in Bereichen wie Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung. Obwohl die Technologie in der Lage ist, die Produktivität zu steigern, gibt es auch Risiken, denen man von Anfang an begegnen und diese aktiv angehen sollte, wie Fairness und geistiges Eigentum.

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