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24.05.2019

Innovation-Leader Asien: Was China zu einer außergewöhnlichen AI-Nation macht

China hat einen nationalen Aktionsplan aufgestellt, um bis 2030 Weltmarktführer für künstliche Intelligenz zu werden. Brutkasten-Kolumnistin Ting Wasner-Lian erklärt, was das Reich der Mitte zu einer erfolgreichen AI-Nation macht.

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✨ AI Kontextualisierung

Wenn man nationale KI-Strategien weltweit bewertet, wird man bald feststellen, dass China zu den Top-Ländern gehört, die an der Entwicklung eines starken KI-Ökosystems interessiert sind.

China hofft, bis 2030 eine 150-Milliarden-Dollar-Industrie aufzubauen, die 1,5 Billionen Dollar jährliches Wirtschaftswachstum durch KI-Technologie generiert. Die chinesische Regierung unternimmt alle Anstrengungen, um diesen ehrgeizigen Plan zu erreichen, z.B. in Bezug auf Finanzierung, sektorspezifische Politik, Startup-Anreize und die Anziehung von Fachkräften.

In Bezug auf künstliche Intelligenz hat China daher einen dreistufigen Plan (Next Generation AI Plan):

Bis 2020 will China mit den führenden KI-Technologien und -Anwendungen im Allgemeinen Schritt halten
Bis 2025 will China große Durchbrüche erzielen
Bis 2030 will China die Welt in der KI anzuführen.

Das Geheimnis hinter Chinas nationaler Strategie

Wenn man sich für die chinesische Kultur, die Menschen und die Mentalität interessiert, wird man leicht feststellen, dass “bescheiden sein” der Schlüssel zum Erfolg ist. Warum ist China in Bezug auf KI-Strategien so ehrgeizig? “Leapfrogging” – also das Überspringen einzelner Stufen in einem Entwicklungsprozess – lautet hier das Zauberwort: China ist einer der ersten Anwender für Konzepte einer bargeldlosen Gesellschaft, indem es Mobile Payment und Mobile Banking einsetzt, mit einer wesentlich schnelleren Einführung und Akzeptanz als z.B. Apple Pay.

China hat somit im Grunde genommen die gesamte Kreditkartenphase überholt und dadurch erkannt, dass Leapfrogging der beste Weg ist, auch andere Branchen, insbesondere die KI, anzugehen. Da KI einen großen Einfluss auf alle anderen Branchen hat, wird die Übernahme der weltweiten Führungsrolle in der KI zu einem beschleunigten Wachstum in der gesamten Wirtschaft führen.

Daher wird KI in China nicht als störend empfunden wie im Westen, sondern als eine Technologie, die traditionelle Industrien stärken wird, indem sie effizienter und profitabler werden.

Chinas “Dreijahres-Aktionsplan” (2018-2020)

Werfen wir zunächst einen Blick auf den im Dezember 2017 angekündigten “Dreijahres-Aktionsplan”, um zu sehen, wie China dafür sorgt, dass alles auf Kurs ist, um den “Next Generation AI-Plan” zu erreichen.

Der Aktionsplan legt spezifische Ziele für acht vorrangige Bereiche fest:

Autonomes Fahren von Smart Cars
Robotik
Drohnen
Medizinische Diagnosesysteme mit bildgebenden Verfahren
Gesichtserkennungssysteme
Intelligente Systeme der sprachlichen Interaktion (einschließlich Spracherkennungstechnologie)
Intelligente Übersetzungssysteme
Smart Home Produkte wie intelligente Beleuchtung/TVs

In dem Plan werden auch die Fortschritte bei den Kerninfrastruktursystemen mit Schwerpunkt auf intelligenter Sensorik, neuronalen Netzwerkchips und Open-Source-Plattformen priorisiert. Die Anwendung der KI-Technologie im Bereich der Fertigung wird ebenfalls als Priorität eingestuft.

Das chinesische KI-Ökosystem

Wir haben uns die chinesischen KI-Strategien und Aktionspläne angesehen. Nun beleuchten wir, wie das chinesische KI-Ökosystem funktioniert.

Beginnen wir mit den Stärken: Dem Top-Down-Ansatz der Regierung, riesigen Datenmengen, riesigen Investitionen und Finanzierungen, sowohl in in- als auch in ausländischen KI-Unternehmen und einem geschlossenen Ökosystem. Die Schwäche des chinesischen KI-Ökosystems: Mangel an Datenschutzrichtlinien, Mangel an einheimischen KI-Talenten, unregelmäßige Verteilung der Mittel auf wichtige Sektoren, sowie starker Wettbewerb im In- und Ausland.

Squirrel AI: Das chinesische KI-Unicorn

Um zu veranschaulichen, wie das Ökosystem funktioniert, werfen wir einen Blick auf die Internet-Giganten und ein KI-Startup. Squirrel AI wurde 2014 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Shanghai. Squirrel AI ist das erste K12 EdTech Unternehmen, das sich auf intelligente adaptive Bildung in China spezialisiert hat und Marktführer ist. Squirrel AI verwendet angepasste Ressourcen und Lernaktivitäten, um die individuellen Bedürfnisse jedes Lernenden basierend auf seinen Profilen, seinem Lernstand, seinen Stärken und Schwächen zu identifizieren und anzugehen, was als KI-adaptives Lernen bezeichnet wird.

Squirrel AI hat wichtige Forschungskooperationen mit führenden Forschungseinrichtungen wie SRI international, der Chinese Academy of Sciences, Carnegie Mellon University und UC-Berkeley aufgebaut. Das Unternehmen hat mehr als 1.700 Lehrzentren in mehr als 200 Städten in über 20 Provinzen in ganz China eröffnet und fast 150 Millionen Dollar an Finanzierung eingeholt.

Schnellere Ausführung dank BAT (Baidu, Alibaba und Tencent)

Mehr als die Hälfte der wichtigsten chinesischen KI-Spieler hat Finanzierungsbeziehungen, die auf Baidu, Alibaba und Tencent (BAT) zurückgehen. Als wichtigster Akteur in der inländischen KI-Branche haben die BAT-Unternehmen einen umfassenden Plan in Bezug auf KI-Technologie, Plattform, Anwendungsszenarien und Auslandsinvestitionen erstellt. Die fokussierten Geschäftsfelder von BAT spiegeln auch das Ökosystem der KI-Branche wider. Im Allgemeinen dreht sich Baidu um Plattformen und autonomes Fahren, Alibaba konzentriert sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Datendienste und der zugrunde liegenden Technologie, Tencent konzentriert sich auf offene Plattformen und Technologien, sowie ein extern ausgewogenes Layout.

Fazit

Ich erwarte, dass wir in Zukunft mehr über chinesische KI lesen werden, sowohl von Forschungs- als auch von Unternehmensseite. Die chinesischen Aktivitäten werden sich vor allem in Sektoren bemerkbar machen, die für Europa wichtig sind (z.B. Smart Manufacturing).

Über die Kolumnistin: Ting Wasner-Lian, MBA

Ting gründete ihre erste Firma, ein Immobilienportal, in China direkt nach ihrem Studienabschluss. Anschließend arbeitete sie im Immobilien- und Architekturgeschäft in vielen Funktionen wie Strategie und Business Development. Im Jahr 2007 wechselte sie zu einer österreichischen Unternehmensberatung und war dort für den Aufbau des asiatischen Geschäftsbetriebs verantwortlich. Sie hat einen MBA-Abschluss in Entrepreneurship & Innovation von der WU Wien und lebt und arbeitet seit 12 Jahren in China, Japan und Österreich. Im Jahr 2018 gründete sie SE Incubator und wurde unabhängige Beraterin mit einem starken Fokus auf chinesische Innovationen und Markttrends. Außerdem ist sie Mitorganisatorin des Asian Innovation Meetup Vienna.

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Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“

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

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

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