HWWI-Direktor Henning Vöpel
Wie künstliche Intelligenz die Wirtschaft revolutioniert
Prof. Dr. Henning Vöpel ist Direktor und Geschäftsführer des Hamburgischen WeltWirtschaftsInstituts (HWWI).
Wird künstliche Intelligenz die Wirtschaft wirklich umkrempeln? Und wenn ja, dann wann und wie? Und welche Probleme gilt es noch zu lösen? HWWI-Direktor Henning Vöpel hat sich mit den selbstlernenden Maschinen ausführlich auseinandergesetzt.
Eine zentrale Bedeutung in der Anwendung und Entwicklung von KI kommt den Daten zu. Ohne Big Data gäbe es kaum Anwendungen von KI. Umgekehrt ist Big Data ohne KI nutzlos, denn es blieben große Mengen bloßer Daten, aus denen sich keine Muster erkennen und Entscheidungen ableiten ließen. Daten weisen die ökonomische Besonderheit auf, dass der Wert eines einzelnen Datensatzes praktisch null ist und erst die Kombination möglichst vieler Daten über Netzwerkeffekte den ökonomischen Wert erzeugt.
Erst KI macht aus "Big Data" "Smart Data". Gleichzeitig muss in diesem Zusammenhang auch auf die Gefahr eines Confirmation Bias hingewiesen werden: Einmal identifizierte Zusammenhänge – auch fälschlich...
Märkte bewegen Aktien, Zinsen, Politik. Und Menschen. Deshalb präsentieren wir dir hier die bedeutendsten Analysen und Thesen von Top-Ökonomen - gebündelt und übersichtlich. Führende Volkswirte und Unternehmensstrategen gehen den wichtigen wirtschaftlichen Entwicklungen clever und zuweilen kontrovers auf den Grund.
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Eine zentrale Bedeutung in der Anwendung und Entwicklung von KI kommt den Daten zu. Ohne Big Data gäbe es kaum Anwendungen von KI. Umgekehrt ist Big Data ohne KI nutzlos, denn es blieben große Mengen bloßer Daten, aus denen sich keine Muster erkennen und Entscheidungen ableiten ließen. Daten weisen die ökonomische Besonderheit auf, dass der Wert eines einzelnen Datensatzes praktisch null ist und erst die Kombination möglichst vieler Daten über Netzwerkeffekte den ökonomischen Wert erzeugt.
Erst KI macht aus "Big Data" "Smart Data". Gleichzeitig muss in diesem Zusammenhang auch auf die Gefahr eines Confirmation Bias hingewiesen werden: Einmal identifizierte Zusammenhänge – auch fälschlich angenommene – werden repliziert und bestätigen sich selbst. Eine entscheidende Bedeutung kommt in diesem Zusammenhang der Data Science zu. Sie extrahiert aus Daten Wissen, das zur Entwicklung von Algorithmen genutzt wird, die wiederum eine logische Auswertungsvorschrift und Entscheidungsanweisung enthalten, die den Umgang mit Daten autonom steuern. Daten wiederum sind gleichzeitig die Grundlage für ein permanentes Bayes'sches Updating der Algorithmen durch ein Reinforced Learning.
KI ist der Schlüssel zur Wertschöpfung aus Daten
Digitalisierung lässt sich als die technologische Möglichkeit beschreiben, die in Daten liegende Wertschöpfung ökonomisch zu nutzen. Hierfür künstliche Intelligenz einzusetzen, um Muster in Daten zu erkennen, Prozesse zu steuern, Entscheidungen zu treffen und aus neuen Daten zu lernen, ist neben den Daten selbst der wesentliche Schlüssel der Digitalisierung. Die Dekomposition von "Wissen" zeigt, wie Daten zur ökonomischen Wertschöpfung eingesetzt werden können und wie KI dieses Wertschöpfungspotenzial hebt. Die Ökonomisierung von KI besteht im Kern darin, dass sie schneller und systematischer, also effizienter als Menschen mit großen, auch unstrukturierten Datenmengen umgehen kann.
Technologisch wird der Mehrwert der Daten durch KI erst zugänglich bzw. die Realisation des Mehrwerts ökonomisch rentabel. Durch den Einsatz von KI lassen sich Produktionskosten reduzieren, weil Prozesse schneller, präziser und zuverlässiger gesteuert werden können. Durch den Einsatz von KI entstehen neue Produkte, insbesondere im Bereich von Predictive und Contextualized Services.
Schließlich können neues Wissen und Innovationen systematisch erzeugt werden. KI stellt somit eine Möglichkeit dar, den Wachstums- und Innovationsprozess zu endogenisieren, was gelegentlich mit dem Begriff der Singularität umschrieben wird. KI ist ökonomisch somit keine Fortsetzung der industriellen Automatisierung mit anderen Mitteln, sondern ein qualitativer Sprung in die Autonomisierung von Prozessen und Entscheidungen.
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