03.05.2019

Zurück in die Gegenwart: Zukunftsvisionen von 2020 im Check

Trendforscher haben diverse Utopien entworfen, die bis 2020 Realität werden sollen. Welche werden sich bewahrheiten? Was war bloß Science Fiction? Der brutkasten liefert einen Faktencheck.
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Zukunft
(c) fotolia/Mediaparts

Den Blick in die Zukunft zu wagen, stellte stets eine Leidenschaft des Menschen dar. Zukunftsforscher und Experten sprachen in der jüngeren Menschheitsgeschichte fälschlicherweise von mit Wasser betriebenen Autos, sahen den Menschen bereits in den 1980er-Jahren auf dem Mars wandern, riefen das Ende des Internets aus und ließen Roboter Kriege führen.

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Auf der anderen Seite erkannten sie den Wandel der Arbeit, Urbanisierungstendenzen, die Vernetzung der Kommunikationsmedien und alternde Gesellschaften. Auch für 2020 gab es, besonders aus unternehmerischer Sicht, interessante Ideen, wie sich die Welt gestalten wird. Rund acht Monate vor dem magischen Jahr stehen diese Thesen nun auf dem Prüfstand.

Seriöser Ausblick skizziert Entwicklungen

Seriöse Prognosen für das kommende Jahr zeigen weder Roboter, die auf Straßen patrouillieren, noch die Verlagerung des Lebens in digitale Welten. Ein seriöser Ausblick skizziert mögliche Entwicklungen und verzichtet dabei auf exakte Vorhersagen – wie etwa, dass wir in fünf Jahren mit dem Internet verschmelzen werden. Bei allem Unterhaltungswert, den Zukunftsforschung und futuristische Megatrends bieten können, muss man als Interessierter beachten, wie jene Vorstellungen von zukünftigen Welten daher kommen – im Gewand ungefährer Exaktheit oder als zugespitzte Utopie. Die eine Weise unterhält, die andere leitet.

Digitalisierung verläuft nicht linear

“Eine Vorstellung von 2020, die sich nicht bewahrheitet hat, ist jene, dass wir alle hyper-digital geworden sind. Bei aller Digitalisierung muss man aber sagen, dass wir in einer Krise stecken und ein großer Switch da ist. Wir hinterfragen, ob man wirklich alles digitalisieren muss oder es nicht auch gut ist, dass Sachen analog bleiben”, sagt der Zukunftsforscher Tristan Horx. Der linearen Prognose von vor fünf bis zehn Jahren, das alles immer digitaler wird, stehe nun ein Gegentrend gegenüber, so der Forscher weiter. Horx ist ein Fan der Trend-Gegentrend-Synthese, die in Zyklen denkt und Prozesse als Anleitung für die Zukunft heranzieht.

Innovation umgeht Knappheiten

Für Horx selbst war 2020 das Jahr, in dem fliegende Autos über den Straßen kreisen und der Mensch auf dem Mars landet. Dies hat sich nicht bewahrheitet, obwohl Gesellschaften an beiden Visionen nah dran sind. Auch Weltuntergangsszenarien, die auf Erdölknappheit fußten, wären nicht eingetroffen. “Das System reagiert derart auf knappes oder teures Öl, dass man einfach andere Technologien baut”, sagt er: “Das ist das Schöne an Innovation, sie umgeht Knappheiten auf diese Weise.” Trends, die Forscher allerdings erkannt haben, sind die Bevölkerungsexplosion, die sich bei neun bis elf Milliarden Menschen einpendeln wird, sowie alternde Gesellschaften.

Siemens-Studie zur Zukunft

Eine Zukunft, die bereits 2004 auch der Technologiekonzern Siemens voraussah. Im 319-Seiten starken Bericht des beauftragten Wirtschaftsforschungsinstitut TNS-Infratest “Horizons 2020” wurden 116 europäische Experten und Europapolitiker zur Zukunft befragt. Darin sind bereits die Themen zunehmende Globalisierung, Alterung der Gesellschaft und Intensivierung der Kommunikationsmöglichkeiten enthalten.

Auch die Siemens-Studie spart mit exakten Vorhersagen und versuchte vor 15 Jahren, einen Rahmen abzustecken, in dem sich die Welt entwickeln könne. Dabei wurden zwei mögliche Szenarien entworfen, die weitgehend entgegengesetzt den potenziellen Alltag 2020 beschreiben. “Die Gegenwart des Jahres 2020 kann einem der beiden Zukunftsbilder entsprechen, aber ebenso gut irgendwo zwischen den beiden Polen angesiedelt sein”, hieß es damals vorsichtig im Dokument.

Szenario Eins: Ein starker Staat

Im ersten Szenario waren Gleichheit, Bescheidenheit und Freiheit die Schlagwörter, die die Zukunft prägen. Ein starker Staat setzt sich für das Wohlergehen der Bürger ein und engagiert sich im Gesundheits- und Bildungswesen. Institutionen wie Parteien, Gewerkschaften und Wirtschaftsverbände unterstützen den Staat und nehmen ihre Verantwortung gegenüber der Gesellschaft wahr. Der größte Unterschied zu 2004 wäre in diesem Fall die Wiederentdeckung der “Langsamkeit”. Die karrierenorientierte Dynamik wird von einem ausgewogenen Gleichgewicht zwischen Arbeit und Freizeit abgelöst.

Szenario Zwei: Staat zieht sich auf Kernaufgaben zurück

Das zweite Szenario zeichnet genau das gegenteilige Bild. Hier bestimmt der globalisierte Markt die Geschwindigkeit des Lebens und der Staat zieht sich auf Kernaufgaben zurück. Werte wie Dynamik, Netzwerk und Risiko konstituieren die Welt von 2020 in dieser Gesellschaft, in der die Wirtschaft zum gesellschaftlichen Motor wird und eine hohe Flexibilität und Bereitschaft zur Eigenverantwortung sowie Risikobereitschaft existiert.

Der Markt versteht sich hierbei als länderübergreifendes, weltweites Netzwerk. Die Anerkennung der Wettbewerbsregeln und der Verzicht auf staatliche Regulierung spalten die Gesellschaft in zwei Gruppen, heißt es: Wer Arbeit und Geld hat, könne sich multimediale Spielereien, medizinische Versorgung und Ausbildung sowie Urlaub, Kleidung und kostspielige Freizeitaktivitäten leisten.

Die Elite dieser Welt würde aus Personen bestehen, die dynamisch handeln und vernetzt agieren. An die Stelle von Familie und Freundeskreis würden zweckbestimmte Verbindungen zu anderen Menschen treten. Beruf- und Privatleben würden sich vermischen und die persönlichen Kontakte zwar vielfältiger, aber auch oberflächlicher werden. Der Mensch definiert sich in diesem Szenario über Netzwerkverbindungen, die er aktiv pflegt und die auch seinen beruflichen und gesellschaftlichen Wert ausmachen.

“granatwerfenden Androiden sind noch nicht im Einsatz”

Die Siemens-Vision ist beachtenswert, weil sie die Knackpunkte unserer heutigen Gesellschaft – Jobwandel, Freizeit versus Arbeitszeit, Netzwerkgesellschaft, soziale Medien und Globalisierung – besser im Blick hatte als so manch andere These. 2014 hieß es etwa seitens des US Militärs noch, dass wenige Jahre später Roboter die menschlichen Kriege führen würden. Auch wenn das US-Verteidigungsministerium heute auf Drohnen zurückgreift, die geplanten kriegerischen Roboterhunde und granatwerfenden Androiden sind noch nicht im Einsatz. Auch der kochende Roboter, wie ihn die Universität Bremen erfunden hat, ist für jeden Haushalt frühestens 2030 oder später eine Alternative.

Der Holo-Bankberater

Zudem zeigt sich eine Umfrage der Commerzbank aus dem Jahr 2010 bezüglich Bankgeschäfte der Zukunft etwas futuristischer, als es sich tatsächlich verhält. 2020 solle persönliche Kundenberatung längst ein Relikt alter Zeiten geworden sein und der Mitarbeiter der Bank würde direkt am Küchentisch des Kunden als Hologramm erscheinen. Man merkt: Der Blick in die Zukunft kann gelingen, wenn man, wie Horx sagt, ideologiefrei denkt und es vermeidet, “hollywoodartige (apokalyptische) Ereignisse zu verkaufen.

Zukunftsforschung ist subjektiv

Subjektive Wahrnehmung ließe sich in der Trend- und Zukunftsforschung nicht verhindern, doch wunsch- und ideologiefreie Herangehensweisen könnten in etwa eine zukünftige Welt skizzieren, die nicht allzu weit entfernt von der Realität ist. Horx selbst denkt, dass die wachsende Urbanisierung die nächste Trend-Gegentrend-Synthese auslöst und das Landleben eine Wiederaufwertung erhalten wird. Kurz gesagt: Ein Comeback des Landes als ein entschleunigter Hort im Gegensatz zur Beschleunigung der City könnte einer der nächsten Megatrends werden, die uns erwarten.


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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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