Die Anwendungsmöglichkeiten von KI in der Wirtschaft sind nahezu unbegrenzt. Durch die Möglichkeiten der KI werden nicht nur bestehende Märkte verändert, sondern auch neue Märkte geschaffen[1].
Abbildung 2: Gartner Hype Cycle für die 30 revolutionärsten neuen technologischen Entwicklungen. Aus 1700 neuen technologischen Entwicklungen wurde eine Auswahl von 30 Technologien mit den größten Auswirkungen auf Gesellschaft und Wirtschaft getroffen. Von https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-drive-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2020/ (Gartner, 2020). Copyright 2020 Gartner.
Gartner hat für 2020 eine Roadmap mit einer Auswahl von 30 Technologien erstellt, die in den nächsten 5-10 Jahren die größten Auswirkungen auf die Gesellschaft haben werden (siehe Abbildung 2). Auffällig ist, dass zehn der 30 Technologien direkt oder indirekt mit KI zu tun haben. Dies verdeutlicht einerseits, wie groß die sozialen Auswirkungen dieses Bereichs sind (und sein werden), andererseits aber auch, wie sich die Reife der verschiedenen Technologien zu dem Hype verhält, der sie umgibt.
KI hat auch große Auswirkungen, insbesondere auf KMU. Ein Bericht der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung aus dem Jahr 2021 zeigt, dass KI erhebliche Auswirkungen auf (KMU-)Unternehmen haben kann: KI erleichtert die Automatisierung sowohl von Routine- als auch von außergewöhnlichen Aufgaben, kann in der überwiegenden Mehrheit aller Sektoren eingesetzt werden und kann zu großen Kosteneinsparungen führen. KI weist auch die gleichen Merkmale auf wie frühere Allzwecktechnologien wie der Elektromotor oder die Dampfmaschine (OECD, 2021).
Innerhalb der EU sind die Niederlande einer der Vorreiter bei der Anwendung neuer Technologien: Abbildung 3 zeigt, wie viel Prozent der kleinen (10-49 Mitarbeiter), mittleren (49-249) und großen Unternehmen (250+) bereits Big-Data-Analysen durchgeführt haben. Auch bei der Nutzung von Cloud-Diensten sind die Niederlande führend.
Abbildung 3: Prozentsatz der kleinen (10-49 Beschäftigte), mittleren (49-249 Beschäftigte) und großen (250+ Beschäftigte) Unternehmen, die Big-Data-Analysen in ihrer Organisation eingesetzt haben. Bildquelle: (OECD, 2021, S.209). Quelle der zugrunde liegenden Daten: (OECD, 2020). Copyright 2021 OECD.
Gerade weil Big-Data-Techniken so häufig eingesetzt werden, laufen Unternehmen und Organisationen, die sie nicht einsetzen, Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten, weil andere ihre Produkte und/oder Dienstleistungen effizienter oder besser anbieten können.
Für 2021 wird der weltweite Umsatz von KI-bezogenen Unternehmen (Software, Hardware und Dienstleistungen) auf über 300 Milliarden Dollar geschätzt (IDC, 2021). Vergleicht man dies mit anderen ähnlichen Sektoren wie der Internetsicherheit – knapp 50 Milliarden Dollar (Allied Market Research, 2021) -, wird deutlich, wie groß der Marktanteil von KI-bezogenen Technologien ist. Für das Jahr 2024 wird der weltweite Umsatz von KI-bezogenen Unternehmen sogar auf über 500 Milliarden Dollar geschätzt (IDC, 2021). Siehe Abbildung 4.
Abbildung 4: Weltweiter Umsatz (in Milliarden Dollar) pro Sektor. Die Zahlen für 2021 sind Prognosen.
Um eine konkretere Vorstellung davon zu bekommen, was KI bieten kann, werfen wir einen Blick auf den EOCD-Bericht The Digital Transformation of SMEs from 2021. In diesem Bericht wurde eine Tabelle erstellt, in der für jeden Sektor die möglichen Auswirkungen und/oder Anwendungen von KI in KMU aufgeführt sind. Diese Daten sind in Tabelle 1 zu finden (OECD, 2021, S. 205).
Es wird schnell klar, dass KI die verschiedenen Sektoren erheblich verändern kann – auch wenn ein Unternehmen noch nichts mit KI macht! So kann KI mittelfristig zu Effizienzsteigerungen bei der Erledigung von Verwaltungsaufgaben für staatliche Stellen wie Steuerbehörden oder die Justiz führen, was den Verwaltungsaufwand von Unternehmen verringern kann (OECD, 2021).
Trotz der großen Vorteile, die KI u. a. in Bezug auf Effizienz, Innovation und Automatisierung bietet, wollen wir die potenziellen negativen Auswirkungen von KI auf KMU nicht außer Acht lassen. So ist es beispielsweise möglich, dass die großen Akteure bestimmte Marktsegmente dominieren, z. B. durch einen besseren Zugang zu Wissen, Geld und (digitaler) Infrastruktur, zum Nachteil der KMU (OECD, 2021). Ein weiteres heikles Thema ist die Finanzierung von KI-Projekten in KMU: Es gibt immer noch relativ wenige Daten über die Investitionsrendite von KI-Anwendungen in KMU (OECD, 2021).
Außerdem verfügt das durchschnittliche KMU noch nicht über das gesamte Wissen oder die Informationen in verschiedenen Bereichen wie Daten und KI, die für eine erfolgreiche KI-Anwendung erforderlich sind. Hierfür gibt es Lösungen in Form des Kaufs eines SaaS- (Software as a Service) oder MLaaS-Dienstes (Machine Learning as a Service), obwohl dies andere Probleme mit sich bringt, wie z. B. das Eigentum an den Daten und die Abhängigkeit von einer dritten Partei, was möglicherweise zu einem Mangel an Flexibilität führt (OECD, 2021). Deshalb bieten wir mit unserem Agile-KI-Kochbuch eine reichhaltige Informationsquelle für KMU, die gerne etwas mit KI machen würden, aber nicht wissen, wie sie es anstellen sollen.
Tabelle 1: Beispiele für potenzielle Anwendungen von KI in KMU je Sektor. Tabelle aus (OECD, 2021, S. 205). Die Originaldaten basieren auf (OECD, 2019), (OECD, 2019), (OECD, 2020). Copyright 2021 OECD.
Schlussfolgerung
Künstliche Intelligenz ist eine disruptive Technologie, die in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle bei der digitalen Transformation von KMU spielen wird. Auch wenn es für KMU noch Herausforderungen in Bezug auf Wissen, Finanzierung und Marktpositionierung gibt, bietet KI für fast alle Sektoren erhebliche Chancen in Bezug auf Automatisierung, Effizienzsteigerung oder sogar die Schaffung eines neuen Marktsegments. So kann es sich beispielsweise lohnen, eine Strategiesitzung zu organisieren, in der Sie eine Bestandsaufnahme der Auswirkungen von KI auf Ihr eigenes Unternehmen/Ihren eigenen Sektor vornehmen, oder ein einfaches KI-Pilotprojekt zu starten. Auf diese Weise ist es möglich, eine strategische Sitzung abzuhalten, in der Sie eine Bestandsaufnahme der Auswirkungen von KI auf Ihr eigenes Unternehmen/Ihren eigenen Sektor vornehmen, oder ein einfaches KI-Pilotprojekt zu starten.
Sind Sie neugierig darauf, was nötig ist, um in Ihrem eigenen Unternehmen mit KI zu beginnen? Dann werfen Sie einen Blick auf das Handbuch – KI-AGIL (ai4mkb.org) – (Version in Arbeit und auf Niederländisch).
Literaturverzeichnis
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Turing, A. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 433–460.
Turing, A. M. (1948). Intelligent Machinery.
[1] Siehe auch den Artikel ‘How AI is helping entrepeneurs unlock new markts’ von Austin Dsouza auf dieser Website
[2] AI: (IDC, 2021)
[3] Internet Security: (Allied Market Research, 2021)
[4] E-Learning: (Learning News, 2020)
