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Franklin Equity Group Eine neue Ära: Generative künstliche Intelligenz und die bevorstehende Innovationsexplosion

Projektingenieure mit 3D- und Augmented-Reality-Anwendung
Projektingenieure mit 3D- und Augmented-Reality-Anwendung: Unternehmen, die GenAI einsetzen, erschließen sich Produktivitätssteigerungen und können ihr Umsatzwachstum erhöhen. | Foto: Imago Images / Westend61
Jonathan Curtis,
Franklin Equity Group

GenKI ist ein Paradigmenwechsel, der in seiner Bedeutung mindestens vergleichbar ist mit der Erfindung des Internets und von Webbrowsern. Mithilfe von GenKI können Maschinen nicht nur Daten anhand von selbst gesteuertem maschinellem Lernen (ML) analysieren, sondern sie können vielmehr ganz neue Dinge erschaffen, beispielsweise kreativen Text, Code, Bilder, Videos, Musik oder sogar wissenschaftliche Entdeckungen. Genau wie das Internet hat GenKI unseres Erachtens das Potenzial, alle Formen von kreativer und Wissensarbeit in allen Wirtschaftssektoren zu steigern und zu ergänzen. Damit wird inmitten der vierten industriellen Revolution ein Innovationszyklus freigesetzt, der die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und interagieren, durch den Einsatz von KI, dem Internet der Dinge (IoT), Robotik, Biotechnologie und vielen weiteren Neuerungen grundlegend ändern wird.

Tatsächlich wirkt sich GenKI bereits erheblich in vielen Bereichen aus, obwohl wir diese Technologie erst seit weniger als zwei Jahren nutzen. Man kann sich kaum vorstellen, welche faszinierenden und spannenden Entwicklungen vor uns liegen, wenn die aktuellen Skalierungsgesetze, die wir bei der Modellbildung beobachten können, auch weiterhin gelten. Forscher im Bereich GenKI stellen fest, dass der Zuwachs an Daten und Rechnerleistung zu immer leistungsstärkeren und vielseitigeren Modellen führt.

Grafik 1: Schlüsselthemen, die uns überzeugen. KI und ML beschleunigen den digitalen Wandel

Quellen: UBS, Unternehmensberichte, Franklin Templeton. Nur zur Veranschaulichung.
Die Logos sind eingetragene Marken der jeweiligen Unternehmen und werden lediglich zur Veranschaulichung verwendet. Die bereitgestellten Informationen stellen keine Empfehlung zum Kauf, Halten oder Verkauf eines Wertpapiers dar. Sie sind nicht als Unterstützung durch oder Zugehörigkeit zu Franklin Templeton zu verstehen.

Disruptive, transformative Technologien gewinnen in der Regel in einem unregelmäßigen Tempo an Fahrt, was uns daran erinnert, dass Ideen, die die Welt verändern, Zeit brauchen, bis sie ihre Wirkung in vollem Umfang entfalten und tragfähige Geschäftsmodelle realisiert werden können. Doch GenKI wirkt sich schon heute in erheblichem Maße positiv aus und führt zu wirtschaftlichen Gewinnen und unterstützenden Geschäftsmodellen in den folgenden Bereichen:

  • Erstellung von Inhalten: Die ersten GenKI-gestützten Tools erschaffen bereits höchst personalisierte Marketing-Kampagnen, spannende Nachrichtenartikel und faszinierende Drehbücher. Wir sehen auch die ersten Text-to-Video-Modelle, die uns zeigen, in welche Richtung sich das Show-Geschäft – und sogar das Bildungswesen – mit ML und Deep Learning-KI-Modellen entwickeln wird. Diese Modelle stellen einen immensen Fortschritt dar, bringen aber auch einzigartige Herausforderungen mit sich. Beispielsweise muss die räumliche und zeitliche Konsistenz innerhalb von Frames gewährleistet sein, und das erfordert hohe Rechenleistung. Deshalb sind diese Modelle notorisch schwer einzusetzen und zu skalieren, aktuell können sie nur in begrenztem Kontext und Umfang eingesetzt werden. Unternehmen, die diese Technologien für die Erstellung von Inhalten nutzen, können Projekte viel schneller und günstiger realisieren und vermarkten.
  • Softwareentwicklung: GenKI kann repetitive Codierungsaufgaben automatisieren, menschliche Fehler (Bugs) finden und reparieren, Entwicklungszyklen beschleunigen, völlig neue Funktionen konzipieren und Projekte entlang des Wegs vom Konzept zur Realität vorantreiben (z. B. durch die Verwandlung des Kontexts oder der Semantik von „Kritzeleien auf einer Serviette“ in eine Live-Website). Unsere Recherchen legen den Schluss nahe, dass Softwareentwickler, die GenKI-Tools als „Partner bei der Codierung“ nutzen, die Hälfte der Software, die sie entwickeln, mit diesen neuen Techniken und Tools erschaffen. Softwareentwickler spielen beim digitalen Wandel eine wichtige Rolle. Wenn hochbezahlte Entwickler – die häufig mehr als 100.000 USD pro Jahr verdienen – für weniger als 500 USD pro Jahr deutlich produktiver werden, dann bedeutet dies immense Effizienzsteigerungen und deutlich mehr Innovationen.
 
  • Wissenschaftliche Entdeckungen: ML und GenKI können immense Datensätze analysieren, um neue Arzneimittelkandidaten zu entdecken, wesentliche Eigenschaften vorherzusagen (prädiktive Modellierung), Modelle von Proteinstrukturen zu erstellen und wissenschaftliche Durchbrüche voranzutreiben. Im Bereich des molekularen Designs kann KI maßgeschneiderte neue Moleküle für Arzneimittel entwickeln und ihre Eigenschaften anhand von neuronalen Netzen vorhersagen. Sie kann Zielvorgaben, die Arzneimittel erfüllen sollen, validieren, Labortests automatisieren und sogar neue Einsatzmöglichkeiten für bestehende Arzneimittel finden. Auf diese Weise lassen sich in der Entwicklung Zeit und Ressourcen sparen. Unseres Erachtens stehen wir mit KI-Tools am Beginn einer neuen Ära tiefgreifender und beschleunigter – und genauerer – wissenschaftlicher Entdeckungen.
  • Kundenbetreuung: Wir sehen erste Anzeichen deutlicher Produktivitätszuwächse, wenn GenKI in die Arbeitsabläufe in der Kundenbetreuung und in Call-Centern eingebunden wird. Dazu gehört die Umstellung von Elementen der Kundenbetreuung auf automatisierte Agenten, die durch Stimme und textbasierten Chat eine menschliche Interaktion nachahmen. Bei diesen Anwendungen automatisiert KI Routineprozesse, beschleunigt Reaktionszeiten, prognostiziert das Kundenverhalten und die Kundenbedürfnisse anhand früherer Interaktionen und analysiert Call-Center-Daten, um Erkenntnisse und Strategien weiter zu verfeinern und so das Kundenerlebnis zu optimieren und die Support-Kosten zu reduzieren.

Dies sind nur einige wenige Beispiele entlang der Adoptionskurve. Grundlegende GenKI-Modelle fangen gerade an, die Erschaffung kleinerer, bereichsspezifischer Modelle zu unterstützen, die darauf trainiert sind, menschliche Argumentation und Entscheidungsfindung nachzuahmen. Tatsächlich legen unsere Untersuchungen den Schluss nahe, dass ein Großteil der Nachfrage nach Inferencing-Leistung von Computern3 in der weltweit installierten Basis von GPUs (Grafikprozessoren, entscheidend für KI- und ML-Aufgaben) auf große Technologieunternehmen entfällt, die mithilfe grundlegender Modelle fokussierte „Argumentationsmodelle“ erschaffen. Diese derivativen Modelle – darunter „Argumentations-Threads in natürlicher Sprache“ – werden die Relevanz der GenKI signifikant steigern.