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05.07.2019 | Wirtschaftspolitik | Im Fokus | Onlineartikel

Bislang geht kein KI-Ruck durch Deutschland

Autor:
Annette Speck

Der internationale Wettbewerb um Forschung und Anwendungen rund um die Künstliche Intelligenz ist voll entbrannt. Doch in Deutschland wächst die Sorge, dass andere Länder den Markt unter sich aufteilen.

Es hagelt Kritik an der "Strategie Künstliche Intelligenz" der Bundesregierung. Bei deren Vorstellung Ende letzten Jahres war von drei Milliarden Euro die Rede, die bis 2025 für die Forschung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) bereitgestellt würden. Das Ziel: Deutschland soll ein weltweit führender Standort für KI-Technologien werden. Seitdem scheint es aber nicht voranzugehen.

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KI-Strategie als Luftnummer kritisiert

In der Debatte zur KI-Strategie der Regierung im Februar 2019 erklärte Bildungs- und Forschungsministerin Anja Karliczek zwar, dass bereits vier Forschungszentren für KI in Deutschland gegründet worden seien und kündigte an, 100 KI-Professuren zu schaffen. Gleichzeitig wurde aber klar, dass im Bundeshaushalt 2019 lediglich 50 Millionen Euro für die Künstliche Intelligenz veranschlagt und bis 2023 auch nur 500 Millionen eingeplant sind. Die Grünen-Politikerin Anna Christmann titulierte die KI-Strategie der Regierung daraufhin auf Facebook als Luftnummer.

Auch der Verein Deutscher Ingenieure (VDI) fordert von der Bundesregierung endlich Taten statt Worte. Beim Auftakt der diesjährigen Hannover Messe sagte VDI-Präsident Dr. Volker Kefer: 

Wir wissen immer noch nicht, wie hoch die Fördermittel denn nun tatsächlich sein werden beziehungsweise aus welchen Töpfen sie kommen und, vor allem, wohin sie konkret fließen sollen. Wir wissen nur, dass damit 100 neue Professuren geschaffen werden sollen. Ich frage mich, woher das entsprechende Personal kommen soll.

USA und China führend bei KI

Die Sorge, dass Deutschland den Anschluss im globalen KI-Wettbewerb verliert, untermauert der Verband mit den Ergebnissen einer Mitgliederumfrage. Demnach sehen derzeit nur noch 14 Prozent der Befragten Deutschland hierbei in einer Führungsposition – gegenüber 30 Prozent im Jahr 2018. Ganz vorn in der Einschätzung liegen die USA, gefolgt von China, wobei sich der Abstand rasant verkürzt und die Asiaten womöglich bald die Führung übernehmen.

59 Prozent der Befragten meinen, es fehlten in deutschen Unternehmen die Kompetenzen, um KI-Technologien effizient zu nutzen. Hinzu kommt der leergefegte Arbeitsmarkt in Ingenieur- und Informatikberufen. Viele Projekte auch im KI-Bereich könnten daher nicht verwirklicht werden, obwohl die Hälfte der deutschen Industriebetriebe aus Datenschutzgründen lieber auf heimische KI-Anbieter setze.

Potenziale werden jetzt anders eingeschätzt

Die Umfrage zeigt außerdem eine Verschiebung bei der Einschätzung der Potenziale von KI-Anwendungen: Verkehrsverflüssigung, Diagnostik, die Entlastung von Menschen und die Verbesserung der öffentlichen Verwaltung gewinnen gegenüber automatisiertem Fahren und Fliegen sowie Robotik. Offenbar wird insbesondere Anwendungen, die technisch möglich sind, die vermutlich auf hohe Akzeptanz stoßen und die einen sehr hohen Benefit versprechen, größeres Potenzial zugetraut.

Indessen melden Peter Buxmann und Holger Schmidt Zweifel an, inwieweit sich hierzulande die "Wettbewerbsvorteile durch Künstliche Intelligenz" realisieren lassen. Die entscheidende Frage laute, ob Deutschland von dieser digitalen Entwicklung stärker profitiere als von der ersten Digitalisierungswelle. Die habe Deutschland schließlich eher Wettbewerbsnachteile gebracht, "weil Technologien oft zu langsam eingeführt und zu selten mit der strategischen Ebene und damit neuen digitalen Geschäftsmodellen verknüpft wurden [...]", schreiben die Springer-Autoren auf Seite 197. Nun zeigten sich die regionalen Unterschiede erneut: Nicht nur werde in Asien und Amerika mehr in KI-Unternehmen investiert, sondern es gebe auch mehr Anwendungen in den Firmen als in Europa.

Großkonzerne stecken ihre Claims ab

Als ein Beispiel, wie globale Unternehmen sich im Wettbewerb um die Künstliche Intelligenz in Stellung bringen, nennen Buxmann und Schmidt die Open-Source-Strategien der Digital-Großkonzerne aus den USA. Nachdem Google seine Software "Tensor Flow“ den Nutzern unter einer Open-Source-Lizenz gratis verfügbar machte, hätten sowohl Microsoft als auch Facebook Quellcodes ihrer Machine-Learning-Tools ebenfalls per Open-Source-Lizenz bereitgestellt. Für die Springer-Autoren ist das Ziel klar: "Es geht darum, sich Marktanteile zu sichern." (Seite 198)

Dass die selbstlernenden Systeme und Technologien, die sich etwa für Aufgaben wie Bilderklassifizierung, Spracherkennung oder Suchen eignen, Hochkonjunktur haben, bestätigt Oliver Gürtler in dem Kapitel "Künstliche Intelligenz als Weg zur wahren Transformation" (Seite 96). Darin verweist er auch auf die große Bedeutung der Künstlichen Intelligenz in Verbindung mit dem Internet der Dinge (IoT). "Um im IoT komplexe Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können, müssen große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in kurzer Zeit analysiert werden. Dies ist effektiv nur mit den Methoden des Machine Learnings möglich [...], wobei die Algorithmen nicht nur selbstlernend, sondern auch selbstheilend sind", heißt es auf Seite 97.

Vor dem Hintergrund solch automatisierter, aber auch schwer verständlicher Intelligenz erklären sich sowohl die großen Erwartungen an die Technologie als auch die verbreitete Sorge um die Datensicherheit und das Ringen um rechtliche und ethische Regelungen.

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