Die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in der deutschen Wirtschaft

In der Wirtschaftswelt sind gezielte und zielgenaue Algorithmen auf Basis eigener Daten und für einen speziellen Zweck die Form der künstlichen Intelligenz, die den Mehrwert erwirtschaften und den echten Nutzen bieten. Deutsche Unternehmen setzen KI ein, um die Effizienz ihrer Prozesse zu erhöhen, die Qualität ihrer Produkte zu verbessern und monotoner Arbeit zu entgehen.

Beispiele erfolgreicher Anwendungen von KI in deutschen Unternehmen

S-Bahn Stuttgart

Eine KI sorgt bei der S-Bahn Stuttgart dafür, dass jeden Tag 17 Minuten weniger Verspätung entstehen. Der Algorithmus meldet Abweichungen vom Normalbetrieb, die eine Kettenreaktion von Störungen im Betriebsablauf auslösen könnten.

Continental

In der Gegenwart und Zukunft des autonomen Fahrens geht nichts ohne KI. Continental setzt die Intelligenz ein, um Verkehrssituationen zu beobachten, zu kalkulieren und in Windeseile zu berechnen, wie das Auto sich zu verhalten hat. Die benötigten Datenmengen sind gewaltig. Continental speichert seine Daten in Rechenzentren von Equinix in Frankfurt.

Merck

In der Arzneimittelforschung setzt Merck KI ein, um vorherzusagen, wie Zellen auf bestimmte Arzneistoffkandidaten reagieren. Das Unternehmen prophezeit, dass KI den Wissenschaftlern 70 Milliarden Dollar ersparen und 70 Prozent der Zeit sparen kann.

SAP

Der Softwarekonzern SAP möchte Kunden „bei ihrer Transformation zum intelligenten Unternehmen unterstützen“. KI soll zum Standardwerkzeug avancieren, um etwa die Lieferketten der Kunden zu überwachen und zu stabilisieren.

Die Herausforderungen für deutsche Unternehmen

Die Angst vor Fehlern ist oft zu groß, um wirklich innovativ zu sein. Regulierungen hemmen den Fortschritt und verhindern, dass Unternehmen schnell und agil handeln können. Es fehlt an Investitionen in KI in Deutschland. Anleger in den USA haben 2021 52,88 Milliarden Dollar in KI investiert, in China 17,21 Milliarden Dollar – und in Deutschland kaum zwei Milliarden. Kritiker unken, dass Deutschland nicht über die Kapazitäten verfügt, um den künstlichen Intelligenzen aus den USA und China Paroli zu bieten. Dafür stünde hierzulande schlicht zu wenig Geld im Schaufenster.

KI – Die Chancen für die deutsche Wirtschaft

Sichere, regulierte KI mit dem Gütesiegel „made in Germany“ könnte ein potenzieller Exportschlager sein. Zielgenaue Algorithmen in deutschen Unternehmen, jeweils auf der Grundlage eigener Daten und für einen speziellen Zweck, könnten den Mehrwert erwirtschaften, den echten Nutzen bieten und weit abseits der spektakulären Wissensmaschinen liegen. Doch ein Dilemma besteht darin, dass eine KI umso besser ist, je mehr Daten sie verarbeitet. Entwickelt ein Unternehmen mit seinen Daten ein Modell, ist sein Können notwendig begrenzt. Wirklich mächtig und wirtschaft lich produktiv wird KI erst, wenn Unternehmen sehr viele Daten aggregieren – und teilen. Das Teilen von Daten ist jedoch ein heikles Thema und viele Unternehmen sind skeptisch, ihre Daten herauszugeben, wenn unklar ist, was damit passiert.

Einige Unternehmen haben jedoch bereits erfolgreich Daten geteilt und KI-Anwendungen eingesetzt, um ihre Effizienz zu steigern und die Qualität ihrer Produkte zu verbessern. Der Maschinenbauer Körber hat beispielsweise Player um sich geschart, die ihre Daten teilen, um die Performance von Fertigungslinien zu steigern.

Es gibt auch Möglichkeiten für die Verwendung von Foundation-Modellen wie ChatGPT in Unternehmen. Für die Website billiger.de wurde GPT3 für den Onlineshop eingesetzt, wodurch der Arbeitsaufwand der Redakteure um über 80 Prozent gesunken ist. Experten scharen sich nun um Unternehmen, die nach solchen Möglichkeiten suchen, wie Solute, Bertelsmann, Miele, RTL und die Deutsche Bahn.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für KI, wie beispielsweise in der Diagnose, der medizinischen Bildverarbeitung oder der Medikamentenentwicklung. Ein Beispiel ist das Unternehmen Paige.AI, das auf KI-basierte Pathologie spezialisiert ist und Ärzten bei der Diagnose von Krebs unterstützt. Ein weiteres Beispiel ist Insilico Medicine, das KI nutzt, um die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen und dadurch Behandlungen für bisher unheilbare Krankheiten zu ermöglichen. Auch bei der medizinischen Bildverarbeitung kann KI helfen, indem sie beispielsweise CT-Scans automatisch analysiert und so Ärzten schneller und zuverlässiger Ergebnisse liefert.

Ich persönlich sehe in der Anwendung von KI im Gesundheitswesen ein großes Potenzial. Die Technologie kann dabei helfen, Diagnosen schneller und genauer zu stellen und somit Leben retten. Auch die Beschleunigung der Medikamentenentwicklung kann dazu beitragen, bisher unheilbare Krankheiten zu behandeln. Allerdings sollten hierbei auch ethische und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass KI im Gesundheitswesen verantwortungsvoll eingesetzt wird. Dazu gehört auch, dass möglichst viele Daten möglichst vieler Menschen in die anonymisierte Auswertung gehen. Zusammen mit der flächendeckenden Einführung der elektronischen Patienten-Akte ist dazu der Grundstein gelegt … sofern man den tatsächlich „bauen“ will oder ob zur Entscheidungsfindung weiterhin auf Datens(ch)ätze aus den USA zurückgegriffen werden muss.