04.03.2024

GenAI potentieller Motor für Wirtschaftswachstum, aber Österreich nur „Nachzügler“

Generative KI (GenAI) könnte das Wirtschaftswachstum in Österreich pro Jahr um 0,3 Prozent bis zu 0,7 Prozent steigern. Das entspräche bis 2030 einem zusätzlichen potentiellen BIP von bis zu 25 Mrd. Euro.
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GenAI, BIP, Wirtschaftswachstum Österreich.
(c) Strategy& - Philipp Wackerbeck, Partner bei Strategy& und globaler Leiter Financial Services (l.) und Matthias Schlemmer, Partner und Leiter des Bereichs Daten und KI bei Strategy& Europa.

Der Einsatz generativer KI (GenAI) könnte Österreich zu einem Wirtschaftswachstum von jährlich 0,3 bis 0,7 Prozent verhelfen und so bis 2030 zu einem zusätzlichen potenziellen BIP von bis zu 25 Mrd. Euro führen. Das geht es aus der Studie „Embracing the GenAI Opportunity“ von Strategy&, der globalen Strategieberatung von PwC, hervor, die das Wertschöpfungspotenzial von generativer KI in 20 Industrien weltweit analysiert hat.

GenAI: Investitionen nötig

„GenAI bietet gerade in der aktuell eher zurückhaltenden Stimmung in der österreichischen und europäischen Wirtschaft eine riesige Chance: Durch potentielle Produktivitätssteigerungen könnten Herausforderungen wie der Fachkräftemangel in einzelnen Bereichen gelöst werden. Wenn hiesige Firmen fokussiert in die Nutzung der Technologie investieren, kommt Österreich wieder ins Handeln und könnte sowohl die Wirtschaft als auch die Innovationskraft mithilfe von GenAI ankurbeln“, erklärt Philipp Wackerbeck, Partner bei Strategy& und globaler Leiter Financial Services.

Für ganz Europa beziffert die Analyse das mögliche BIP-Plus durch generative KI bis 2030 auf 470 bis 960 Mrd. Euro. Um das volle Potenzial von Gen AI ausschöpfen zu können, seien innovationsfreundliche Standortfaktoren, die Bereitstellung erforderlicher finanzieller Ressourcen sowie entsprechende Regulierungen notwendig. Wie stark einzelne Volkswirtschaften tatsächlich von generativer KI profitieren, hänge wesentlich von den Rahmenbedingungen im jeweiligen Land, der Geschwindigkeit der Technologieadaption sowie dem Branchenmix ab.

High Impact Industries

Die Auswirkungen generativer KI unterscheiden sich zwischen einzelnen Branchen enorm. Zu den potentiell größten Gewinnern zählen alle Bereiche, in denen große Mengen Daten erhoben, analysiert und verarbeitet werden. Zu solchen „High Impact Industries“ gehören laut Studie etwa die Technologie- und Softwarebranche, Telekommunikations- und Medienunternehmen, die Pharmaindustrie oder der Finanzsektor.

Bis zum Jahr 2030 könnte GenAI in diesen Sektoren Produktivitätsgewinne von acht bis 15 Prozent ermöglichen. Deutlich geringer fallen die möglichen Effizienzschübe in Bereichen wie dem Einzelhandel, der Immobilienwirtschaft, dem Tourismus oder dem Gesundheitswesen aus. Diesen Sektoren könnte GenAI einen Aufschwung etwa beim Verkauf oder durch starke Personalisierung in der Kundenansprache verschaffen und die Produktivität um vier bis sechs Prozent heben.

Am wenigsten profitieren voraussichtlich Sektoren wie die Landwirtschaft, der Bau oder die Chemie von generativer KI. Für diese stark von körperlicher Arbeit, industrieller Fertigung sowie hohem Materialeinsatz und Energiebedarf geprägten „Low Potentials“ prognostiziert die Studie nur indirekte Effizienzgewinne von zweieinhalb bis fünf Prozent. Der Blick auf den österreichischen Branchenmix zeigt dabei, dass genau dieser „Low Potential“-Sektor mit 43 Prozent etwas weniger als die Hälfte zum österreichischen BIP beiträgt, während die „High Impact Industries“ mit 15 Prozent Wertschöpfungsanteil lediglich ein knappes Sechstel ausmachen.

GenAI im Finanzsektor mit großem Potential

„Je nach Branche setzt generative KI an ganz unterschiedlichen Hebeln an. Zum Beispiel bietet der Finanzsektor ein großes Potential für den Einsatz generativer KI. Im Wealth-Management liegt der Fokus etwa auf der exzellenten Kundenbetreuung. GenAI-Assistenten können Kundenberater:innen hier helfen, ihre Beratungsgespräche effizienter vorzubereiten und ermöglichen ein verbessertes Kundenerlebnis durch individualisierte Beratung und maßgeschneiderte Investmentvorschläge. Wir sehen immer mehr Projekte zu generativer KI mit Effizienzsteigerungspotentialen von bis zu 20 Prozent“, sagt Wackerbeck.

Global betrachtet hat Österreich noch Aufholbedarf bei generativer KI und zählt zu den „GenAI-Nachzüglern“ – und somit zu jenen Ländern mit hohen strukturellen Barrieren, die eine effektive Nutzung des GenAI-Potentials, unter anderem durch eine starke Konzentration auf arbeitsintensive Sektoren wie die Landwirtschaft und Branchen mit niedrigem Technologieniveau, verhindern.

Österreich Schlusslicht

In dieser Gruppe ist Österreich vor Portugal und Griechenland sogar Schlusslicht – weiters zählen auch Länder wie Norwegen, Polen, Spanien, Italien, China, Japan und Kanada zu den Nachzüglern. Hingegen sind Deutschland, Frankreich und die Niederlande besser aufgestellt und gelten als „Potentielle GenAI-Begünstigte“ – sprich, als jene Länder, die das Produktivitätspotential von GenAI zwar erkennen, aber nur dann davon profitieren können, wenn sie Standortfaktoren wie die digitale Infrastruktur verbessern.

Das vielversprechendste BIP-Wachstumspotential durch GenAI weisen Länder der Kategorie „Unmittelbare GenAI-Begünstigte“ auf, deren derzeitige Industriestruktur gut geeignet ist, um GenAI-bedingte Produktivitätssteigerungen zu realisieren. Dazu zählen die Spitzenreiter Schweiz, Belgien, Schweden, Großbritannien und die USA.

Um den Rückstand bei GenAI aufzuholen, muss Österreich, laut Studie, vor allem auf Unternehmen mit großem GenAI-Potential setzen, etwa aus der Tech-, Software-, Medien oder Pharmabranche, und hier ein Wachstum anstreben. Zugleich müssen die entsprechenden Firmen generative KI so tiefgreifend wie möglich in ihre Unternehmensbereiche und Wertschöpfungsketten integrieren. Außerdem brauche es attraktive Standortfaktoren, ausreichende Finanzmittel sowie innovationsfreundliche Regulierungen, um das volle geschätzte Potential von 0,7 Prozent Wirtschaftswachstum pro Jahr durch GenAI hierzulande erreichen zu können.

Nachzügler-Branchen brauchen GenAI-Strategie

„Um eine effektive GenAI-Transformation in Österreich voranzutreiben, müssen Unternehmen dazu ermutigt werden, Geschäftsmodelle mit einer innovativen, aufgeschlossenen Denkweise neu zu gestalten. Vor allem Unternehmen der Nachzügler-Branchen müssen eine GenAI-Strategie entwickeln und Tools verstärkt nutzen, um den Rückstand zu den ‚High Potential‘-Branchen aufzuholen“, sagt Matthias Schlemmer, Partner und Leiter des Bereichs Daten und KI bei Strategy& Europa. „Damit dies gelingt, kommt es auf Unternehmen, Bürger und Politik gleichermaßen an. Generative KI ist eine sehr mächtige, aber dennoch nicht die einzige Technologie mit dem Potential, das künftige Wirtschaftswachstum voranzutreiben. Eine auf mehrere Technologien ausgerichtete Investitionsstrategie von Unternehmen und Politik ist daher erfolgsentscheidend.“

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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