Künstliche Intelligenz vernichtet Jobs - und schafft neue. Insgesamt profitiert die Weltwirtschaft mit einer höheren Arbeitsproduktivität durch generative KI, rechnen die Berater von McKinsey in einer Studie vor. Welche Sektoren am meisten profitieren.
Experten sagen generativer KI ein riesiges wirtschaftliches Potenzial voraus. Doch es braucht Regeln, damit diese Technologie verantwortungsvoll eingesetzt wird.
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Eine Umfrage durch die Networking-App Fishbowl vom Frühjahr bestätigt, dass 43 Prozent aller Arbeitnehmenden in den USA Chat GPT bereits im Job nutzen - offiziell wie inoffiziell. Wie ein Bericht von Goldman Sachs zeigt, hat das KI-Tool aber leider nicht nur positive Auswirkungen. Im Gegenteil könnte der Text-Algorithmus 300 Millionen Arbeitsplätze weltweit beeinträchtigen. Das Investmentbanking- und Wertpapierhandelsunternehmen prognostiziert in dem Bericht, der auf der Analyse von Daten zu beruflichen Aufgaben in den USA und in Europa beruht, "erhebliche Störungen" auf dem Arbeitsmarkt.
Wirtschaftsleistung steigt durch KI deutlich
Schlechte Nachrichten für Arbeitnehmende, gute Nachrichten aber für die Wirtschaft: Aus der Studie "The economic potential of generative AI", für die von der Unternehmensberatung McKinnsey neben einer Analyse möglicher Anwendungsszenarien auch über 100 Branchenexperten befragt wurden, geht hervor, das generative KI für ein ordentliches Wachstum sorgen wird.
Demnach könnten Tools wie Chat GPT oder Dalle-e, das Bildpendant zum Textalgorithmus, die Wirtschaftsleistung bestimmter Branchen deutlich steigen lassen. Die Experten erwarten, dass sogenannten GenAI-Technologien weltweit einen jährlichen Produktivitätszuwachs von umgerechnet 2,4 bis 4,1 Billionen Euro ermöglichen könnten. Dies entspräche in etwa der Größenordnung des Bruttoinlandsproduktes von Großbritannien.
Durch generative KI, bei der Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos maschinell erstellt werden, werde laut Studie der Produktivitätszuwachs von anderen KI-Arten weiter steigern. In Relation zu bisherigen Formen Künstlicher Intelligenz wie beispielsweise Machine Learning rechnen die McKinsey-Berater mit einer zusätzlichen Steigerung zwischen zehn bis 40 Prozent.
Diese Geschäftszweige profitieren durch generative KI
Drei Viertel des geschätzten Produktivitätswachstums durch generative KI gehen den Studienautoren zufolge auf das Konto von Geschäftsbereichen wie Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung. Hier eröffnen entsprechende Anwendungen neue Möglichkeiten in der Interaktion mit Kunden.
Am stärksten profitieren sollen nach der McKinsey-Einschätzung Branchen wie Finanzdienstleistungen, Medien oder Biowissenschaften. So könnte im Bankensektor ein zusätzlicher Wert in Höhe von jährlich 185 bis 315 Milliarden Euro entstehen, im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie sind den Berechnungen zufolge zusätzlich 370 bis 610 Milliarden Euro möglich.
Neben der großen Chancen für mehr wirtschaftliches Wachstum gehen mit den neuen Technologien allerdings auch gravierende Veränderungen der Arbeitswelt einher. Durch Automatisierung fallen monotone Routineaufgaben weg, so dass mehr Raum für kreative Tätigkeiten bleibe.
Produktivitätssteigerung als KI-Ziel
Wie Künstliche Intelligenz zu einem wichtigen Hebel für Produktivitätssteigerungen wird, erklären Timothy Kaufmann und Hans-Gerd Servatius. Die Springer-Autoren erläutern in einem Buchkapitel zum Thema, wie mit einer KI-Canvas, also der Darstellung verschiedener Komponenten, das Potenzial intelligenter Tools für das Business ermittelt werden kann.
Da die Produktivitätssteigerung in der Regel auf der Ebene von Aufgaben beginne, sei es ratsam, mit einer Zerlegung von Arbeitsabläufen in Aufgaben anzufangen. Wie das aussehen könnte, veranschaulicht untenstehende Grafik.
KI-Canvas
Timothy Kaufmann und Hans-Gerd Servatius, "Das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz als Game Changer" (2020), Seite 95.
KI-Canvas als Basis
Bei der Vorhersage sei wichtig, was ein Manager wissen muss, um eine Entscheidung zu treffen, führen die Experten ihren Ansatz weiter aus. Neben der Messbarkeit komme es auch auf die Frage an, welche Urteile für die Entscheidung erforderlich sind. Zudem sei relevant, welche Daten benötig werden, um sie in den Vorhersagealgorithmus zu speisen. Für das Training der Künstlichen Intelligenz, geht es um die Daten, die der Algorithmus braucht, um besser zu werden. Und zuletzt sorge Feedback ausgehend vom Ergebnis dafür, den Algorithmus weiter zu verbessern. Mit der Beantwortung dieser Fragen helfe der Canvas, die mögliche Rolle von KI bei einer Aufgabe zu präzisieren.
Aus den Ergebnissen dieser Canvas-Analyse ergeben sich Ansatzpunkte für eine mögliche Neugestaltung von Arbeitsplätzen. So könne ein Teil der Aufgaben von KI-Tools (wie etwa Chat GPT) übernommen werden und das Tätigkeitsfeld von Beschäftigten verlagere sich. "Eine mögliche Folge ist auch, dass sich wie zum Beispiel beim automatisierten Fahren von Lastwagen die erforderlichen Fähigkeiten des Fahrers verändern, der stärker zu einer für die Sicherheit verantwortlichen Begleitperson wird". (Seite 96)