Größeres Potential als die Dampfmaschine
Für die Studie teilte das MGI die KI-Technologie in fünf Kategorien ein: Automatische Bilderkennung, natürliche Sprache, virtuelle Assistenten, Roboter-basierte Prozessautomatisierung und fortgeschrittenes maschinelles Lernen. Bild: Grenzenloses Erzgebirge
Nach Prognosen des McKinsey Global Institute (MGI) kann Künstliche Intelligenz (KI) das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) bis 2030 zusätzlich um durchschnittlich 1,2 Prozentpunkte pro Jahr steigern. KI übertrifft somit den jährlichen Wachstumseffekt, den seinerzeit Dampfmaschinen (0,3 Prozentpunkte), Industrieroboter (0,4 Prozentpunkte) und die Verbreitung der Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT, 0,6 Prozentpunkte) erzielten.
Insgesamt ist mit Künstlicher Intelligenz bis 2030 ein zusätzlicher globaler Wertschöpfungsbeitrag in Höhe von 13 Billionen US-Dollar möglich. Die Ergebnisse sind Teil der Studie „Notes from the frontier: Modeling impact of AI on the world economy“. Das MGI, der volkswirtschaftliche Think Tank der Unternehmensberatung McKinsey, hat darin die Auswirkungen von KI-Technologien auf die Weltwirtschaft untersucht ausgehend von der Adaption unterschiedlicher KI-Technologien. Befragt wurden 3.000 Unternehmen aus 14 Branchen.
Für die Studie teilte das MGI die KI-Technologie in fünf Kategorien ein: Automatische Bilderkennung, natürliche Sprache, virtuelle Assistenten, Roboter-basierte Prozessautomatisierung und fortgeschrittenes maschinelles Lernen. Diese Technologien werden zukünftig von Unternehmen am wahrscheinlichsten eingesetzt: Bis 2030 werden circa 70 Prozent der Unternehmen mindestens eine der genannten KI-Technologien nutzen, prognostizieren die Forscher des MGI.
Deutschland mit leicht überdurchschnittlichen Wachstumsmöglichkeiten
„Unternehmen integrieren künstliche Intelligenz zunehmend in ihre Kernprozesse. Das wirtschaftliche Potenzial ist riesig“, erläutert Peter Breuer, Seniorpartner im Kölner Büro von McKinsey. „KI wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor; dies kann Unterschiede zwischen Unternehmen und Ländern, die diese Technologie einsetzen und jenen, die es nicht tun, vergrößern.“ Unternehmen, die KI früh implementierten, könnten ihren Cashflow verdoppeln, während die Nachzügler einen Rückgang ihres Cashflows um etwa 20 Prozent gegenüber dem heutigen Niveau verzeichnen müssten.
Wertschöpfungspotenziale von KI nutzen
Zum KI-getriebenen Produktivitätswachstum tragen unterschiedliche Mikro- und Makro-Faktoren bei, etwa die Adaptionsgeschwindigkeit von KI-Technologie durch Unternehmen oder die Arbeitsmarktstruktur eines Landes. Mit einem möglichen zusätzlichen BIP-Wachstum von 1,3 Prozentpunkten liegt Deutschland leicht über dem Durchschnitt und gleichauf mit China, aber hinter den USA (1,5 Prozentpunkte) und Schweden (1,7 Prozentpunkte). Da sich das Produktivitätswachstum tendenziell verlangsamt, sind Länder wie Deutschland, Frankreich oder Kanada besonders gefordert, die Wertschöpfungspotenziale von KI zu nutzen.
„Deutschland verfügt über genügend Kapazitäten, um Innovation in großem Maßstab realisieren und die Vermarktung von KI-Lösungen beschleunigen zu können. Nachlegen müssen wir bei den Investitionen im Bereich Forschung und Entwicklung“, beurteilt Peter Breuer die hiesige Entwicklung. Er verweist auf China: Dort liege das zusätzliche BIP-Wachstumspotenzial auch bei 1,3 Prozentpunkten pro Jahr, doch China verfüge über ein ungleich höheres Investitionspotenzial. Daneben flossen 2017 bereits 48 Prozent der weltweiten Investitionen für AI-Startups (15,2 Milliarden US-Dollar) in chinesische Gründungen. (ig)