19.07.2024
WERTSCHÖPFUNG

Studien: Wie KI die österreichische Wirtschaftsleistung steigern soll

Bei der Anzahl an KI-Studien derzeit lässt sich schnell der Überblick verlieren. brutkasten hat sich zwei kürzlich veröffentlichte Studien mit prominenten Auftraggebern angesehen.
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Generative KI Microsoft Google KI im Job Alltag
Generative KI im Arbeitsalltag wird immer beliebter. (c) Adobe Stock / NiK0StudeO

Gleich zwei Studien haben sich im vergangenen Monat angeschaut, inwieweit Österreichs Wirtschaft sich durch die Anwendung von KI in Unternehmen verbessern könnte. Eine im Auftrag von Google erstellte Studie der Implement Consulting Group kam zu dem Ergebnis, dass durch den Einsatz von generativen KI-Modellen das österreichische Bruttoinlandsprodukt in zehn Jahren um acht Prozent steigen könnte.

Die Studie ist damit etwas weniger optimistisch als eine ähnliche, im Juni veröffentliche Berechnung des Economica-Instituts, die von Microsoft und Accenture in Auftrag gegeben wurde. Hier ging man von einer um 18 Prozent höheren Wertschöpfung aus, die durch die “volle Nutzung der KI” erreicht werden soll – im Gegensatz zur KI-Anwendung auf aktuellem Niveau.

Gesteigerte Produktivität durch KI

Einig sind sich beide Studien darin, dass der Einsatz von KI die Produktivität in der Arbeitszeit steigern wird. Das Economica-Institut geht davon aus, dass durch KI ein Drittel der 2023 geleisteten sieben Milliarden Arbeitsstunden “freigegeben” werde. Institutsleiter Christian Helmenstein glaubt aber nicht, dass dadurch eine höhere Arbeitslosigkeit drohe. Vielmehr würde diese Produktivitätssteigerung die kommende Pensionierungswelle und die sinkende durchschnittliche Arbeitszeit ausgleichen.

In der Studie von Google wird keine erwartete Steigerung berechnet, hier konnten die befragten Unternehmen ihre Erwartungen selbst einschätzen. Ein Drittel von ihnen geht von einem signifikanten Produktivitätsschub durch den Einsatz von generativer KI aus. Bei beiden Studien ist zu beachten, dass sie im Auftrag zweier Unternehmen durchgeführt wurden, die derzeit massiv an der Implementierung von KI in ihren eigenen Anwendungen arbeiten.

Dienstleistungssektor als Potential

Die gesteigerte Wirtschaftsleistung würde laut der Economica-Berechnung zu “70 Milliarden Euro mehr Wohlstand” im Jahr führen. Helmenstein betont, dass hier konservativ gerechnet wurde und auch künftige Verbesserungen der KI nicht in Betracht gezogen wurde. Die Google-Studie geht hingegen von einer Steigerung um 35 bis 40 Milliarden Euro aus.

Letztere kam auch zu dem Ergebnis, dass ein Großteil des wirtschaftlichen Potentials generativer KI in Österreich im Dienstleistungssektor liege – 75 Prozent sollen es sein. Über alle Sektoren verteilt könnten 2,8 Millionen Arbeitskräfte von generativer KI unterstützt werden.

Sicherheitsbedenken als Hindernis

Die im Auftrag von Google erstellte Studie hat auch nachgefragt, inwiefern KI-Tools bereits in Unternehmen genutzt werden. Elf Prozent der Unternehmen hatten 2023 mindestens ein KI-Tool im Einsatz. In Großunternehmen waren es 35 Prozent, in Klein- und Mittelunternehmen hingegen nur zehn Prozent. Immerhin planen aber 45 Prozent aller befragten Unternehmen, in den nächsten fünf Jahren in KI zu investieren.

Als ein Hindernis wurden Sicherheitsbedenken bei der KI-Einführung angegeben. Am zweithäufigsten wurde als Grund genannt, dass man “verbesserte digitale Fähigkeiten” für die volle Nutzung von KI benötige. Zu ähnlichen Ergebnissen kam auch der Digital Skills Barometer, der sich heuer auf die KI-Fitness der Österreicher:innen konzentrierte. Ein Großteil der Befragten überschätzte hier die eigenen KI-Fähigkeiten.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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