Potenziale ausschöpfen - Künstliche Intelligenz in Unternehmen richtig nutzen

Künstliche Intelligenz (KI) verbreitet sich rasend schnell: Mit einer Million Nutzern innerhalb von fünf Tagen nach der Markteinführung und mittlerweile gut 100 Millionen Anwendern hat Chat GPT neue Rekorde bei der Verbreitung einer neuen Webanwendung gesetzt. 

Aus makroökonomischer Sicht kann KI entscheidend zur Bewältigung von zwei entscheidenden Herausforderungen beitragen: dem nachlassenden Produktivitätswachstum und der schrumpfenden Zahl von Arbeitskräften. Das Produktivitätswachstum in Deutschland, aber auch in vielen anderen Industrieländern, ist seit Mitte der 1990er Jahre rückläufig. Gleichzeitig bedeutet der demografische Wandel, dass es in Deutschland im Jahr 2030 voraussichtlich rund 3,5 Millionen weniger Beschäftigte geben wird.  Beide Trends zusammen werden langfristig zu einem geringeren Trendwachstum der deutschen Wirtschaft führen, wenn keine wirtschaftspolitischen Gegenmaßnahmen ergriffen werden oder ein positiver „Produktivitätsschock“ den negativen Trend umkehrt.

KI erhöht Produktivitäts- und Automatisierungspotenzial

Künstliche Intelligenz ist aktuell der größte Hoffnungsträger für eine solche Beschleunigung der Produktivität. Die Hoffnung ist, dass durch künstliche Intelligenz die Automatisierung ein neues Level erreichen kann. Damit könnte die geringere Zahl von Arbeitnehmern wettgemacht und Unternehmen produktiver werden. Ob sich diese Hoffnungen bewahrheiten und das Potenzial der KI wirklich ausgenutzt wird, hängt neben den technischen Fortschritten vor allem davon ab, wie stark Unternehmen sie nutzen und in ihre Prozesse und Strategien integrieren.

Knackpunkt für die makroökonomischen Effekte ist also ist die Verbreitung der KI im Unternehmenssektor und damit die Frage, ob die Unternehmen bereit sind, in die neue Technologie zu investieren. Die Ergebnisse des aktuellen Deloitte CFO-Survey geben einen Einblick in den aktuellen Stand der Adaption und über die zukünftige Entwicklung. Entscheidend für den Erfolg der künstlichen Intelligenz wird nicht zuletzt sein, dass aus den Erfahrungen mit vorangegangenen Wellen der Digitalisierung die richtigen Schlüsse gezogen werden.

Unternehmen befinden sich noch im Experimentiermodus

Die deutschen Unternehmen sind aktuell intensiv dabei, sich mit KI vertraut zu machen - essenzieller Teil der Strategie ist KI jedoch noch nicht. Etwas weniger als 10 Prozent haben die Technologie bereits in ihre Strategie integriert. Knapp die Hälfte jedoch experimentiert bereits mit generativer KI. Auch international gesehen sind Unternehmen noch zurückhaltend, die Zahlen für US-Unternehmen fallen ähnlich aus. Großunternehmen stehen der Technologie allerdings aufgeschlossener gegenüber – fast zwei Drittel der deutschen Großunternehmen experimentiert bereits. Bei der Integration in die Strategie sind aktuell die Dienstleistungsbranchen, vor allem Technologie, Immobilien und Banking führend.

Dieser Experimentiermodus ist durchaus zielgerichtet, das Potenzial der KI wird sehr hoch bewertet. Auf Sicht von fünf Jahren erwarten zwei Drittel der Unternehmen, dass KI eine wichtige oder sehr wichtige Rolle für ihren Geschäftserfolg spielen wird. Die vielfältigen Möglichkeiten von KI zeigen sich auch in den Zielen, die Unternehmen mit ihrer Anwendung verfolgen: Erhöhung der Produktivität, Senkung von Kosten, aber auch Entwicklung neuer Produkte sind die Top-Ziele. Allerdings dürfte die Entwicklung nicht problemlos verlaufen – der Mangel an Talenten in diesem Bereich wird als das größte Hindernis gesehen, gefolgt von Datenschutz- und Sicherheitsfragen. 

Die gewundenen Pfade der Produktivität

Die Ergebnisse zeigen, dass sich KI relativ schnell in der Unternehmenslandschaft verbreiten dürfte, wenn Firmen den Experimentiermodus abgeschlossen haben. Daher sind auch in nächster Zeit positive Effekte auf die Produktivität zu erwarten. Auf der Grundlage der IT-Revolution der frühen 2000er Jahre schätzt Goldman Sachs, dass mittelfristig ein zusätzliches Produktivitätswachstum von 1,5 Prozent für die USA und andere entwickelte Volkswirtschaften möglich ist. Dies könnte in einem zusätzlichem jährlichem BIP-Wachstum von 0,4 Prozent resultieren.

Allerdings zeigen die historischen Erfahrungen auch, dass sich neue Technologien nicht gleichmäßig verbreiten. In einer ersten Phase steigt normalerweise die Produktivität der Produzenten der neuen Technologie; in einer Länderperspektive dürfte das vor allem Auswirkungen auf die US-amerikanische Wirtschaft haben, wo die meisten führenden KI-Firmen beheimatet sind.

Der größere makroökonomische Effekt kommt dann von der Anwendung in der breiten Wirtschaft. Bei der Digitalisierung der Unternehmen hat es sich gezeigt, dass es dabei zu einer Dreiteilung der Unternehmen kommen kann. Die OECD hat für die Periode 2008 bis 2016 analysiert, dass ein sehr kleiner Teil von sogenannten Superstar-Firmen die damals neuen digitalen Technologien in große Produktivitätssprünge umsetzen konnte. Ein sehr viel größerer Teil von Unternehmen wies zwar eine hohe digitale Intensität auf, aber konnte dies nur in moderates Produktivitätswachstum umsetzen. Firmen mit einer niedrigen digitalen Intensität mussten sogar ein rückläufiges Produktivitätswachstum hinnehmen.

Lehren aus der letzten Digitalisierungswelle

Diese Dreiteilung der Unternehmenslandschaft dürfte auch ein wichtiger Teil der Erklärung sein, warum trotz Digitalisierung das Produktivitätswachstum gesamtwirtschaftlich seit Jahren sinkt. Andererseits konnte die Digitalisierung zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil für die Superstar-Firmen werden.

Deren Erfolgsgeheimnis bestand nicht nur in hohen Investitionen in die neuen Technologien, sondern auch in Investitionen in hochqualifizierte Talente in diesem Bereich, ebenso wie in die digitalen Kompetenzen der gesamten Belegschaft. Anders ausgedrückt entwickelt sich die Anwendung neuer Technologie nicht in einem Vakuum, sondern benötigt ergänzende und komplementäre Investitionen und Fähigkeiten.

Daraus ergibt sich auch, dass bei der weiteren KI-Entwicklung einige Fehler aus den früheren Phasen der Digitalisierung nicht wiederholt werden dürfen, wenn KI auch gesamtwirtschaftlich die Produktivität steigern soll. Der wichtigste dürfte sein, dass KI nicht als rein technologisches Thema begriffen wird, sondern als Kombination aus Technologie, entsprechenden Talenten und Skills der gesamten Belegschaft gedacht wird. Hier liegen in der Zukunft sicher einige Herausforderungen für das Bildungssystem, aber auch für die unternehmerische Weiterbildung. Fortschritte in diesem Bereich können nicht nur einer weiteren Spaltung der Unternehmenslandschaft entgegenwirken, sondern ein entscheidender Faktor im KI-Wettbewerb von Unternehmen und Ländern sein.