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Part One: Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Wirtschaft und Gesellschaft

Aktualisiert: 20. Dez 2020



Eine zunehmende Anzahl an Anwendungen aus unserem Alltag funktionieren auf Grundlage von künstlicher Intelligenz. Obwohl erste Entwicklungen in diesem Bereich bereits in den 1950er Jahren stattgefunden haben, gibt es drei wesentliche Gründe für den jetzigen KI-Durchbruch:

  • Die Rechenleistung ist exponentiell gestiegen;

  • es gibt deutlich mehr Daten und zugehörige Speicherkapazitäten (Stichwort Big Data);

  • die Algorithmen, insbesondere im DL-Bereich, wurden wesentlich verbessert.[i]

Außerdem schreitet die Vernetzung zwischen Objekten, Prozessen und Menschen immer weiter voran. Dies führt über das Internet of Things (IoT) hinaus zu einem Internet of Everything (IoE).


Internet of Everything



Quelle: Kreutzer, Ralf T.; Sirrenberg, Marie (2019): Künstliche Intelligenz verstehen. Grundlagen - Use-Cases - unternehmenseigene KI-Journey. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 77.


Es ist nicht nur so, dass das Internet of Everything als solches an Bedeutung gewinnt, vielmehr überholt es auch alle anderen Wirtschaftszweige. Während im Jahr 2008 die größten Unternehmen nach Marktkapitalisierung noch auf Öl und seine Derivate konzentriert waren – Exxon Mobile, Petro China, General Electrics – wird dieses Ranking zehn Jahre später von Unternehmen angeführt, deren Portfolios datenbasiert sind: Apple, Alphabet (Google) und Microsoft.

Auch die Forschung im Bereich der KI wird immer stärker ausgeweitet. So stieg etwa die Anzahl der Publikationen im Bereich KI und Robotik weltweit von 24 im Jahr 2000 auf 436 im Jahr 2017, wie folgende Abbildung verdeutlicht. Insbesondere seit 2013 steigt die Anzahl deutlich.


Anzahl der wissenschaftlichen Publikationen weltweit im Bereich KI



Quelle: Wischmann, Steffen; Rohde, Marieke (2019): Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI. In: Volker Wittpahl (Hg.): Künstliche Intelligenz. Technologie | Anwendung | Gesellschaft. Berlin, Heidelberg: Springer, S. 103.


Mit Abstand die meisten Publikationen erschienen im Untersuchungszeitraum in den USA (753), gefolgt von Deutschland (254), England (233) und China (199).

Neben den rasant zunehmenden Forschungsaktivitäten steigt die Anzahl der weltweiten Investitionen in KI-fokussierte Start-Ups.


Investitionen in KI-Start-Ups weltweit



Quelle: Wischmann, Steffen; Rohde, Marieke (2019): Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI. In: Volker Wittpahl (Hg.): Künstliche Intelligenz. Technologie | Anwendung | Gesellschaft. Berlin, Heidelberg: Springer, S. 104.


Aber auch bestehende Unternehmen weiten ihre Investitionen in KI aus. Einer Umfrage von Entscheidern aus 600 weltweit tätigen Unternehmen zufolge planen etwa 90 % der Unternehmen in Lösungen für KI zu investieren.[ii] Nach Berechnungen der Unternehmensberatung McKinsey investierten große Konzerne insgesamt zwischen 20 und 30 Milliarden Dollar allein im Jahr 2016 in KI-Anwendungen. Zu diesen Unternehmen gehören neben Google oder Apple auch die chinesischen Konzerne Alibaba und Baidu.[iii]

Nicht nur durch die erhöhte Anzahl von Investitionen und die steigende Anzahl wissenschaftlicher Publikationen ist der KI-Trend erkennbar. Auch zwischen den einzelnen Staaten findet ein Wettbewerb darüber statt, wer die Führung am KI-Markt einnimmt. Eine interessante Übersicht dieser staatlichen KI-Strategien hat Tim Dutton für Medium erstellt. Im Jahr 2017 etwa verabschiedete China den „New Generation of Artificial Intelligence Development Plan“, in dem es heißt:


„[W]e must take the initiative to […] lead the artificial intelligence development trend of the world […].“[iv]

Ziel der Regierung ist es bis zum Jahr 2030 den Weltmarkt für KI anzuführen. Es sei kurz darauf hingewiesen, dass China KI unter anderem dazu einsetzt, die Bürger im Rahmen des Social Score Systems in einigen Teilen des Landes zu überwachen. Im Rahmen dieses Systems werden sämtliche Daten der Bürger gesammelt, dazu zählen etwa ob jemand über eine rote Ampel fährt oder auf die Straße spuckt, welche Inhalte im Internet genutzt werden und insbesondere ob die Regierung kritisiert wird. Vom Score hängt ab, ob ein Visum genehmigt und somit unter Umständen die Reisefreiheit eingeschränkt wird, wie Algorithmen die Person beim Online Dating priorisieren, die Zinsrate für Kredite oder die Wahrscheinlichkeit einen Job zu bekommen.[v] Die Situation in China zeigt, dass mit der Entwicklung von KI auch immer eine gesellschaftliche Debatte über die ethischen Grenzen von KI einhergehen sollte.

Kanada, Japan, und Singapur hatten bereits vor China KI-Strategien verabschiedet, bis Ende 2018 sind weitere 18 Staaten gefolgt, darunter auch die EU und Deutschland. Im November 2018 hat die Bundesregierung ihre Strategie Künstliche Intelligenz vorgestellt, in der folgendes Ziel formuliert ist:


„Wir wollen Deutschland und Europa zu einem führenden KI-Standort machen und so zur Sicherung der künftigen Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands beitragen.“[vi]

Etwa ein halbes Jahr später verkündete die Bundesregierung zusätzliche 500 Millionen Euro in KI zu investieren mit dem Fokus auf Forschung, Transfer und gesellschaftlichen Dialog.[vii] Teilweise wird jedoch kritisiert, dass Deutschland zwar in der KI-Forschung gut aufgestellt sei, der Sprung zur Anwendung in den Unternehmen bisher allerdings häufig noch ausbleibe.[viii]

Diese Entwicklungen haben selbstverständlich auch Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Innerhalb der unterschiedlichen Jobs in der IT-Branche wuchs die Anzahl ausgeschriebener Stellen für KI in Deutschland von 2016 bis 2017 um 91 %. Im Vergleich dazu gab es 54 % mehr Stellenausschreibungen im Bereich IoT oder 47 % mehr Stellenausschreibungen im Bereich Robotics. Dies macht deutlich, dass die Nachfrage nach Fachkräften in fast allen IT Bereichen steigt, aber insbesondere für KI steigt sie signifikant. Wer sich für ein Studium oder eine berufliche Ausrichtung mit KI-Bezug entscheidet, hat also besonders gute Aussichten einen Job zu finden.


Änderungen ausgeschriebener Positionen für IT-Bereiche

(2017 ggü. 2016)



Quelle: Buxmann, Peter; Schmidt, Holger (2019): Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. In: Peter Buxmann und Holger Schmidt (Hg.): Künstliche Intelligenz. Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg. Berlin: Springer Gabler, S. 28.


Es handelt sich aber insbesondere bei der künstlichen Intelligenz um eine Technologie, welche branchenübergreifend Auswirkungen auf die Arbeitswelt haben wird. Im Kern geht es um die Frage, ob durch KI mehr Jobs gefährdet sind als dass neue Jobs durch KI entstehen. Manche Zeitungen sprechen bei dieser Debatte gar von einem „Glaubenskrieg“.[ix] Der Branchenverband der deutschen Informations- und Telekommunikationsbranche Bitkom geht davon aus, dass weltweit bis zum Jahr 2025 etwa 100 Millionen Arbeitsplätze bedroht sind. Dabei handelt es sich vor allem um Jobs, welche einen hohen repetitiven Anteil aufweisen. Man könne dieser Entwicklung entgegensteuern, indem die Erlernung von Fähigkeiten und Kenntnisse, die für die digitale Transformation notwendig sind, gefördert wird.[x] Die kanadische Regierung hat aus diesem Grund 2017 den „Innovation and Skills Plan“ beschlossen, welcher als Ziel hat das Erlernen technologischer Fähigkeiten zu fördern.[xi] Gleichzeitig wird in Bereichen, in denen Arbeitskräfte bereits heute knapp sind, Wachstum erst mittels KI möglich sein. Im Pflegebereich, wo bereits jetzt ein akuter Fachkräftemangel herrscht, könnten Pflegeroboter Routinetätigkeiten übernehmen und damit das Personal entlasten.


McKinsey hat in einer Studie über die Auswirkungen von Automatisierung auf den Arbeitsmarkt den Einfluss neuer Technologien untersucht und festgestellt, dass langfristig in der Regel deutlich mehr Jobs entstehen als entfallen. Durch die Einführung von Personal Computers wurde im Untersuchungszeitraum etwa festgestellt, dass bei allen direkt oder indirekt betroffenen Berufen 19.263 neu entstanden sind während 3.508 entfielen.[xii] Man findet diesbezüglich allerdings unterschiedlichste Zahlen, Annahmen und Theorien, ob und wie viele Jobs durch KI entfallen bzw. entstehen werden. Einig sind sich jedoch alle darin, dass KI die Arbeitswelt radikal verändern wird.

Für den Einzelnen bedeutet dies, dass sich je nach Branche und Tätigkeit die ausgeübten Aufgaben ändern können. Nach Buxmann und Schmidt befürchten vier von fünf Deutschen vom technischen Fortschritt abgehängt zu werden.[xiii] Solche negativen Erwartungshaltungen erschweren den Digitalisierungsprozess, zumal es in den meisten Fällen nicht so sein wird, dass schlagartig ganze Stellen entfallen, sondern dass einzelne Tätigkeiten mittels KI ersetzt werden. Die Arbeitskraft kann sich dann entweder in der dazu gewonnen Zeit anderen Aufgaben widmen oder es kann zu einer allgemeinen Kürzung der Wochenarbeitszeit führen.

Auch wenn die Entwicklungen auf den Arbeitsmarkt nicht vorhersehbar sind ist eines sicher: mittels KI kann ein Unternehmen Wettbewerbsvorteile erzielen. Ein Unternehmen, welches KI angemessen einsetzt, wird als „Gewinner von morgen“ bezeichnet.[xiv] Algorithmen können aus den Daten des Unternehmens lernen und verborgenes Potenzial aufzeigen. Nachdem im Rahmen von Big Data viele Unternehmen in Hardware und Software investiert haben um Daten in enormen Mengen zu sammeln, wird nun festgestellt, dass diese Daten häufig erst durch KI einen Geschäftsmehrwert erbringen. Es wird erwartet, dass sich KI bald von „nice-to-have“ zur „must-have“ Technologie entwickelt.[xv]




[i] Hildesheim, Wolfgang; Michelsen, Dirk (2019): Künstliche Intelligenz im Jahr 2018 – Aktueller Stand von branchenübergreifenden KI-Lösungen: Was ist möglich? Was nicht? Beispiele und Empfehlungen. In: Peter Buxmann und Holger Schmidt (Hg.): Künstliche Intelligenz. Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg. Berlin: Springer Gabler, S. 120. [ii] Digital Business Cloud (2019): Künstliche Intelligenz: Warum immer mehr Unternehmen in KI investieren. In: Digital Business Cloud, 27.11.2019. Online verfügbar unter https://www.digitalbusiness-cloud.de/kuenstliche-intelligenz-warum-immer-mehr-unternehmen-in-ki-investieren/. [iii] Armbruster, Alexander (2017): Milliarden-Investitionen in künstliche Intelligenz. In: Frankfurter Allgemeine, 20.06.2017. Online verfügbar unter https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/netzwirtschaft/unternehmen-milliarden-investitionen-in-kuenstliche-intelligenz-15068099.html. [iv] State Council of China (08.07.2017): New Generation of Artificial Intelligence Development Plan. Online verfügbar unter https://flia.org/wp-content/uploads/2017/07/A-New-Generation-of-Artificial-Intelligence-Development-Plan-1.pdf, S. 3. [v] Westerheide, Fabian (2020): China – The First Artificial Intelligence Superpower. In: Forbes Media LLC., 14.01.2020. Online verfügbar unter https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/01/14/china-artificial-intelligence-superpower/. [vi] Die Bundesregierung (2018): Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung. AI Made in Germany. Online verfügbar unter https://www.bmbf.de/files/Nationale_KI-Strategie.pdf. [vii] Die Bundesregierung (2019): Bundesregierung stärkt die Förderung Künstlicher Intelligenz mit zusätzlichen 500 Millionen Euro (Pressemitteilung). Online verfügbar unter https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Pressemitteilungen/2019/20190523-bundesregierung-staerkt-die-foerderung-kuenstlicher-intelligenz.html. [viii] Buxmann, Peter; Schmidt, Holger (2019): Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. In: Peter Buxmann und Holger Schmidt (Hg.): Künstliche Intelligenz. Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg. Berlin: Springer Gabler, S. 23. [ix] Hartmann, Michael (2019): Glaubenskrieg um die Automatisierung von Jobs. Künstliche Intelligenz und Arbeitsmarkt. In: Computerwoche, 08.05.2019. Online verfügbar unter https://www.computerwoche.de/a/glaubenskrieg-um-die-automatisierung-von-jobs,3546902. [x] Bitkom e. V. (2017): Künstliche Intelligenz. Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung. Berlin. Online verfügbar unter https://www.dfki.de/fileadmin/user_upload/import/9744_171012-KI-Gipfelpapier-online.pdf, S. 102. [xi] Walker, Valerie; Bowkett, Gail; Duchaine, Isabelle (2018): All Companies Are Technology Companies: Preparing Canadians with the Skills for a Digital Future. In: Canadian Public Policy / Analyse de Politiques Vol. 44, No. S1, S. 153–158. [xii] McKinsey Global Institute (2018): Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. Discussion Paper. Unter Mitarbeit von Jacques Bughin, Jeongmin Seong, James Manyika, Michael Chui und Raoul Joshi. Online verfügbar unter https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy, S. 33ff. [xiii] Buxmann, Peter; Schmidt, Holger (2019): Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. In: Peter Buxmann und Holger Schmidt (Hg.): Künstliche Intelligenz. Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg. Berlin: Springer Gabler, S. 32. [xiv] Gentsch, Peter (2018): Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service. Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business - Konzepte und Best Practices. 2. Aufl. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 278. [xv] Kreutzer, Ralf T.; Sirrenberg, Marie (2019): Künstliche Intelligenz verstehen. Grundlagen - Use-Cases - unternehmenseigene KI-Journey. Wiesbaden: Springer Gabler, S. X.