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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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Es ist eine Wette darauf, dass sich die Wärmeversorgung europäischer Städte in den nächsten Jahren grundlegend verändert. Den Beweis, dass der Markt dafür bereit ist, hat Roots Energy nach eigener Darstellung bereits erbracht. „Wir haben bewiesen, dass Menschen dafür bezahlen“, sagt Gründer Gerald Stangl. Das Wiener Unternehmen hat eine vorgefertigte Nahwärme-Plattform aus Hardware und Software entwickelt, die die heute übliche Einzelplanung jedes Heizraums durch ein industriell gefertigtes System ersetzen soll – und damit europäische Städte unabhängig von fossilen Energie-Importen machen will. Die Investitionskosten sinken laut Unternehmen gegenüber konventionell geplanten Anlagen um bis zu 50 Prozent.

Die erste Anlage – das mehrfach ausgezeichnete Wiener Pilotprojekt SmartBlock Geblergasse, technisch geplant von Roots-Mitgründer Wieland Moser, unter anderem Träger des Österreichischen Staatspreises 2021 – läuft seit 2017. Mehr als 20 weitere Standorte in der DACH-Region befinden sich im aktiven Rollout. Seit dem zweiten Quartal 2026 fertigt Roots Energy die zentralen Komponenten gemeinsam mit einem österreichischen Industriepartner in Serie. Womit das Unternehmen die jahrelange Pilotphase hinter sich lässt – und in die Skalierung eintritt.

Vom Co-Living-Projekt zum Wärme-Standard

Die Geschichte beginnt nicht mit Energie, sondern mit Wohnen. Hinter Roots steht mit Gerald Stangl ein Gründer, der bereits eine der bekanntesten österreichischen Health-Tech-Erfolgsgeschichten mitgebaut hat: Das von ihm mitgegründete Unternehmen mySugr, eine App zum Diabetes-Management, wurde 2017 an den Pharmakonzern Roche verkauft. Die Parallele zieht Stangl selbst – mySugr sei erfolgreich gewesen, weil das Team sein eigenes Problem gelöst habe. Bei Roots ist es dasselbe Muster: Die Wärmelösung entstand aus dem konkreten Bedarf eines eigenen Bauprojekts. 2021 gründete er gemeinsam mit Dr. Hüseyin Özcelik und Florian Hackl-Kohlweiß die Roots Urban Villages GmbH, ein Co-Living-Konzept für die Stadt. Bei der Suche nach einer Wärmelösung für ein rund 20.000 Quadratmeter großes Areal stieß das Team auf ein grundsätzliches Problem: „Wir haben gemerkt, es gibt nichts. Entweder man geht auf Fossil oder auf Fernwärme, wo man extreme Preisabhängigkeit hat“, erinnert sich Stangl.

Den Ausschlag gab schließlich der russische Einmarsch in die Ukraine 2022. Die Energiepreise schossen nach oben, die Immobilienpreise nach unten – und damit verschob sich die Logik des gesamten Vorhabens. Erst in diesem Moment, so Stangl, sei dem Team das eigentliche Marktversagen aufgefallen – und damit der Moment gekommen, „all in“ zu gehen: „Wenn nicht jetzt, wann dann?“ Das Team ließ das große Immobilienprojekt fallen, holte Energietechnik-Pionier Wieland Moser ins Gründer-Team, kaufte ein Gebäude als Forschungszentrum und entschied sich bewusst gegen frühes Investorenkapital: Ausschlaggebend war für Stangl der Zeitpunkt: Mit Kriegsbeginn sei die Stimmung unter Investoren schlecht gewesen, ein schneller Start mit hohem Tempo damals kaum finanzierbar. „Da haben wir gesagt, wir bootstrappen das.” 2023 wurde aus Roots Urban Villages die Roots Energy GmbH.

Das Marktversagen: zwischen Fernwärme und Sackgasse

Warum es für dichte Städte bisher keine industrielle Wärmelösung gibt, lässt sich an drei Optionen festmachen, die alle nicht skalieren. Klassische Fernwärme erreicht nur profitable Kernzonen; bestehende Hochtemperatur-Netze (80 bis 135 Grad Vorlauf) sind faktisch nicht erweiterbar und verlieren über 30 Prozent ihrer Energie auf dem Transportweg. Wer dennoch ausbaut, riskiert hohe tote Investitionen, wenn die Anschlussquoten zu gering bleiben. Luftwärmepumpen und Heizcontainer wiederum scheitern im dichten Bestand an Platz, Schallschutz und Genehmigungen. Und individuell von Ingenieurbüros geplante Erdwärme-Anlagen funktionieren zwar technisch, bleiben aber teure Einzelstücke.

Genau hier setzt die zentrale These vom „CapEx at Risk“ an. Das klassische Modell baut ein großes, zentrales Werk und steckt vorab viel Kapital hinein – in der Hoffnung, damit Tausende Haushalte zu versorgen. Bleiben die Anschlüsse aus, ist das Geld verloren. „Bei uns gibt’s dieses CapEx at Risk nicht“, sagt Stangl. „Die Energiequelle entsteht in diesen Netzen Schritt für Schritt.“ Statt eines Großkraftwerks liegen viele kleine Module vor; das System wächst mit der Nachfrage, nicht auf Verdacht.

Als Vorbild dient ausgerechnet Wien selbst. Nach den Ölpreisschocks Ende der 1970er-Jahre stellte die Stadt die dezentrale Ölheizung auf Gas um – und zwar, indem man günstig nur die Gasleitungen bis vor die Wohnungen legte. Ab da konnte jeder Haushalt frei entscheiden, wann er von Öl auf die überlegene Gastherme wechselt. „In weniger als einer Generation war das abgeschlossen“, erzählt Stangl. „Und wir machen genau das Gleiche.“ Roots verlegt schlanke, kostengünstige Soleleitungen – im Kern eine kalte Wasserleitung mit Alkohol-Wasser-Gemisch –, und jede Wohnung tauscht ihre Gastherme nach Bereitschaft gegen eine Soletherme.

Komplexität von der Baustelle ins Werk

Technisch baut Roots auf sogenannter kalter Nahwärme – im Fachjargon 5th Generation District Heating and Cooling. Über die Soleleitungen wird Umgebungswärme aus Erdwärme, Grundwasser, Außenluft oder Abwasser vor Ort gewonnen und nahezu verlustfrei an die Gebäude geliefert. Die Plattform besteht aus drei Bausteinen: dem vorgefertigten Hydraulik- und Steuerungsmodul Roots·Hub, dem Betriebssystem Roots·OS, das das thermische Netz steuert, sowie standardisierten Kompressoren, die Wärme oder Kälte beim Endabnehmer erzeugen – inklusive der Option, im Sommer zu kühlen.

Der Kerngedanke: Roots verlagert die Komplexität von der Baustelle ins Werk. Aus aufwändigen Sonderprojekten werden standardisierte, einfach einzusetzende Systemlösungen – und damit eine skalierbare Infrastruktur. Wichtig ist Stangl dabei die Abgrenzung – ein Punkt, mit dem das Unternehmen lange gerungen hat: „Wir liefern die Anlagensysteme, damit Firmen ihren Job machen können. Wir sind in keiner Konkurrenz.“ Roots sei weder Wärmepumpenfirma noch Projektierer, sondern Systemtechnik-Lieferant für Energieversorger, institutionelle Eigentümer und Contractors.

Markt mit hohem regulatorischem Druck

Der Zeitpunkt ist kein Zufall. Drei EU-Rechtsakte definieren bis 2040 das Ende fossiler Wärme im Gebäudebestand: Der EPBD-Recast schreibt den Ausstieg aus fossilen Heizkesseln bis 2040 vor, der EED-Recast verpflichtet jede Kommune ab 45.000 Einwohnern zu einem Wärmeplan, und ab 2028 greift mit ETS 2 eine CO₂-Bepreisung auf Gebäudewärme. Rund die Hälfte des EU-Endenergieverbrauchs entfällt auf Heizen und Kühlen – größtenteils noch fossil.

Als Zielkunden hat Roots Energy Europas größte institutionelle Wohnungsanbieter im Blick. Allein die 30 größten kontrollieren nach eigener Auswertung ein Wärme-Dekarbonisierungs-Volumen von rund 65 Milliarden Euro – darunter die größten Bestandshalter aus Österreich und Deutschland. Gespräche zu ersten gemeinsamen Piloten sind in Vorbereitung.

Fünf Jahre bootstrapped, jetzt die erste Runde

Seit 2021 hat Roots Energy rund zehn Millionen Euro aus Eigen- ,Fördermitteln und geförderten Darlehen eingesetzt – je etwa fünf Millionen in Forschung und Produktentwicklung sowie in das 900 Quadratmeter große Forschungszentrum „Roots·House“ in Wien-Penzing, das der Klimafonds als „Leuchtturm der Wärmewende“ auszeichnete. Die Forschungsförderungsgesellschaft FFG steuerte 2,4 Millionen Euro bei. Das Patent ist erteilt.

Nun geht das Unternehmen erstmals an externes Kapital: Eine erste Finanzierungsrunde soll im dritten Quartal 2026 abgeschlossen werden. Gespräche laufen mit europäischen Fonds aus den Bereichen Klima-, Resilienz- und Industrietechnologie. Das Kapital fließt in technische Kundenbetreuung, den Ausbau des Vertriebs und die Serienproduktion. Operativ geführt wird Roots Energy von Hüseyin Özcelik und Katharina Steppan; Stangl verantwortet als Gründer das Fundraising.

Das erklärte Ziel: Die Wärmeversorgung europäischer Städte soll künftig industriell organisiert sein – so wie Strom oder Telekommunikation heute. Den Hebel dorthin sieht Stangl weniger im Klimaargument als in handfesten Vorteilen für die Bewohner. „Wir müssen das Narrativ ändern“, sagt er. „Klima zieht in der aktuellen politischen Lage bei den Menschen wenig – dafür stehen Resilienz, Unabhängigkeit und Wirtschaftlichkeit im Vordergrund.“

Mehr über Roots Energy könnt ihr auch hier erfahren.

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