Kaum eine Technologie hat in so kurzer Zeit einen derartigen Hype ausgelöst wie die Künstliche Intelligenz (KI). Neben den vielversprechenden Möglichkeiten hat sich der Fokus zuletzt auf Fragen über mögliche Gefahren, enorme Investitionen, gesellschaftliche Folgen und zukünftige Herausforderungen der KI gerichtet.
„Die Risiken sind massiv. Hinter der KI steckt letztlich ein großes Produktivitätsversprechen“, erklärte Holger Bonin, Leiter des Instituts für Höhere Studien (IHS), im Klub der Wirtschaftspublizisten. Solche Versprechen kenne man aus der Digitalwirtschaft schon lange, in der Regel hätten sie sich bisher nicht in dem Maße materialisiert, wie oftmals erhofft. Das bedeute aber nicht, dass KI nicht grundsätzlich das Potenzial hätte, die in sie gesetzten Erwartungen zu realisieren. Allerdings stelle sich für Bonin die Frage, inwieweit essenzielle Voraussetzungen für die Technologie wie hoher Energie- oder Flächenverbrauch sozialisiert würden. Gleichzeitig werde die KI von nur schwer zu regulierenden Tech-Konzernen vorangetrieben, die wie Monopolisten agieren. Das mache es dem Staat sehr schwer, bestimmten Fehlentwicklungen vorzubeugen.
Doch nicht nur die Gesellschaft und der Staat seien mit der rasanten Entwicklung scheinbar überfordert, auch viele Unternehmen schaffen es kaum, eine kohärente KI-Strategie auf den Weg zu bringen, zeigen deutsche Untersuchungen. „Die Bereitschaft, die KI anzuwenden, ist bei vielen Beschäftigten und Arbeitgebern zwar da, aber es passiert nicht viel systematisch“, konstatierte Bonin. Viele Mitarbeiter suchen bottom-up ihre KI-Anwendungen. Dabei würden sie bei vielen Unternehmen ein bisschen alleingelassen, so der Ökonom.
Erwartungen im Härtetest
„Das ist einer der Gründe dafür, dass sich die Produktivitätseffekte bisher nicht realisieren lassen, weil es eben keine systematische Strategie gibt. Bei Unternehmen, die das aktiv managen, die Weiterbildung machen und eine Strategie ausarbeiten – das ist aber die Minderheit –, fallen Produktivitätsgewinne auch an“, so Bonin. Das bedeute, dass die Produktivitätsfortschritte zwar sichtbar seien, aber nicht im Aggregat.
„Bei unseren Prognosen sehen wir in der Tendenz, dass dieses Produktivitätswachstum schwach bleibt. Das war auch in vorigen Wellen der Digitalisierung so. Die Applikation geht viel langsamer, als wir denken“, sagt der Ökonom. Deshalb sei der „gigantische Börsegang“ des US-Unternehmens Anthropic, das Sprachmodelle entwickelt, ein Prüfstand für die ganze Branche, ob sie ihre Versprechen auch halten könne.
