Was ist KI und welche Auswirkungen sind zu erwarten?

Für KI gilt im einfachsten Sinne, dass Maschinen einzelne Fähigkeiten von Menschen replizieren. Dabei sind KI-Lösungen heute meist auf ein spezifisches Problem angepasste Fähigkeiten. Beispiele sind die optische Inspektion von Waren zur Fehlererkennung oder die Analyse von Bewerbungsschreiben.

Abb. Übersicht der Anwendungsfelder von künstlicher IntelligenzQuelle: Arthur D. Little, eco e. V.


KI wird die gesamte Wertschöpfungskette beeinflussen und langfristig werden KI-Lösungen nicht mehr nur vorab spezifizierte Probleme lösen. Die Kategorien von KI:

Abb. Die Kategorien von KI Quelle: Arthur D. Little, eco e. V.


Damit Unternehmen KI erfolgreich einsetzen können und durch die Anwendung nachhaltigen Nutzen kreieren, müssen vier Aspekte berücksichtigt werden. KI kommt dabei nur in zwei Bereichen vor.

1. Welche Technologie liegt KI zugrunde?

KI ist keine einzelne Technologie, sondern besteht aus drei wesentlichen Bausteinen, die in KI-Anwendungen resultieren. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zu anderen Technologien, die als einzelner Baustein betrachtet werden können wie zum Beispiel Datenbanksysteme.

Die Bausteine für den Aufbau von KI-Anwendungen sind dabei Daten (inklusive Datenbanken), Machine Learning und neuronale Netze beziehungsweise analytische Modelle. Erst in der Kombination entstehen KI-Anwendungen. Auf der ausschließlich technologischen Ebene entsteht durch KI kein Nutzen, im Gegensatz zu anderen Technologien. Zum Vergleich: Blockchain schafft bereits technologisch sichere Datenbanksysteme.

2. Welchen Nutzen bringt KI?

Mehrwert und Nutzen von KI entstehen durch die praktische Anwendung in Geschäftsprozessen. Wir unterteilen den Mehrwert dabei in die drei Bereiche Spracherkennung, Bilderkennung und Logische Schlussfolgerung. Heute sind über 150 spezifische Anwendungen von KI zur Unterstützung von Geschäftsprozessen bekannt. Wir gehen davon aus, dass bis 2025 ein Drittel – mindestens 50 spezifische Anwendungen – in der Praxis etabliert sein werden und zum normalen Betriebsablauf gehören. Dabei wird KI die Mitarbeiter unterstützen und den Grad der Automatisierung in manuellen und repetitiven Tätigkeiten um mindestens 50 Prozent steigern. Zusätzlich zur Technologie und zum Nutzen von KI ist es für einen nachhaltig erfolgreichen Einsatz notwendig, die Voraussetzungen hinsichtlich der strategischen Veränderung von Unternehmen zu erfüllen und rechtliche Rahmenbedingungen zu schaffen.

3. Wie kann KI implementiert werden?

KI wird direkte oder indirekte Auswirkungen auf alle Unternehmensbereiche entlang der Wertschöpfungskette haben. Unternehmen sollten mit der Implementierung von KI-Anwendungsfällen 2019/2020 beginnen, um die Technologie wirksam nutzen zu können. Dabei ist ein pragmatisches Vorgehen zur Einführung von KI-Anwendungen (und der Technologie), aber insbesondere eine Analyse der strukturellen Auswirkungen, notwendig. Analog zur Digitalisierung sind Unternehmen gefragt, die richtigen Kompetenzen aufzubauen und Geschäftsprozesse sowie -modelle nachhaltig anzupassen. Dies beginnt bei der Frage, ob Assets und Fähigkeiten in einer „KI-Welt“ noch erlauben, zwischen Produkten und Dienstleistungen zu differenzieren. Zudem berücksichtigt es Aspekte der zukünftigen Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Hierzu sind innovative Konzepte für eine übergreifende Governance und insbesondere Ownership von Daten gefordert  – zwei aus der Digitalisierung bekannte und in den wenigsten Unternehmen gelöste Herausforderungen. Einen detaillierteren Ausblick zur notwendigen strategischen Veränderung geben wir in Kapitel 5.

4. Welchen regulatorischen Rahmen gibt es für KI?

Der Umgang mit KI und die Auswirkungen für Staat, Gesellschaft und Wirtschaft werfen Fragestellungen nach dem politischen, dem rechtlichen und dem gesellschaftlichen Ordnungsrahmen für KI auf. In Kapitel 6 wird dargestellt, welche strategischen Ansätze Regierungen und zwischenstaatliche Organisationen bei dem Thema verfolgen.

Die wichtigsten Use Cases von KI sind dabei:

In der Produktion:
circa 11 % höhere Produktivität

  • Predictive Maintenance
  • Automatisierung von Qualitätskontrolle
  • Optimierung des Produktionsnetzwerks

In der Logistik:
circa 14 % höhere Produktivität

  • Automatisierung Inventarmanagement
  • autonomes Lagerhaus

Im Verkauf:
circa 23 % höhere Effektivität

  • Unterstützung des Verkaufspersonals durch digitale Assistenten
  • Durchführung Echtzeit-Marktanalyse
  • Unterstützung Präsentation und Vertriebsprozess

Im Marketing:
circa 15 % höhere Produktivität

  • Automatisierung Marktanalyse
  • Wissensmanagement
  • Handlungsempfehlungen

Abb. Die wichtigsten Use CasesQuelle: Arthur D. Little, eco e. V.


Unternehmen in Deutschland sind daher angehalten – unabhängig von Größe, Industrie und Wettbewerbsposition – zeitnah mit der Implementierung und Nutzung von KI in betrieblicher Umgebung zu beginnen. Dafür können sich Unternehmen an vier strategischen Optionen orientieren:

  1. KI im Blick: erste Piloten durchführen, Kompetenzen aufbauen und die Technologie verfolgen
  2. KI gestärkt: eigene Wertschöpfung durch Prozessunterstützung und -automatisierung stärken
  3. KI transformiert: Produkte, Dienstleistungen und Wertschöpfung mit KI anreichern und transformieren
  4. KI-Player: neues Geschäftsmodell durch KI bzw. durch die Vermarktung eigener KI-Lösungen schaffen.

Die neue eco Studie untersucht Wirtschaftspotenziale von Künstlicher Intelligenz: 13 Prozent höheres BIP bis 2025 möglich

  • Gesamtpotenzial rund 488 Mrd. EUR durch KI für Unternehmen in Deutschland in 2025
  • eco empfiehlt branchenübergreifend Unternehmen schnelle Einführung von KI
  • Politik muss neben gezielter Forschung und Entwicklung auch auf leistungsfähige und souveräne digitale Infrastrukturen setzen sowie gesellschaftliche Akzeptanz für KI fördern

Technologien und Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) haben ein enormes Wirtschaftspotenzial. Eine heute vorgestellte gemeinsame Studie von eco – Verband der Internetwirtschaft e.V. und Arthur D. Little, unterstützt vom Vodafone Institut, untersucht erstmals anhand von 150 Use Cases, welche Effekte konkret für Unternehmen in Deutschland durch KI zu erwarten sind. Die Erkenntnis: Wird KI flächendeckend eingesetzt, ist ein Wachstum des Bruttoinlandsprodukts von über 13 Prozent bis 2025 (im Vergleich zu 2019) realistisch. Dies entspricht einem Gesamtpotenzial von ca. 488 Mrd. Euro. Davon entfallen ca. 330 Mrd. Euro (70 %) auf Kosteneinsparungen und ca. 150 Mrd. Euro (30%) auf Umsatzpotenziale für alle Branchen. Absolut profitieren am meisten die Branchen Handel & Konsum sowie Energie, Umwelt & Chemie mit je knapp unter 100 Milliarden Euro. Besonders große Chancen sehen die Verfasser für Industrie 4.0: Mit etwas über 50 Prozent (182,5 Mrd. EUR) steckt das größte Kosteneinsparpotenzial in der Unterstützung der Produktion durch KI.

Interessierte können die Studie anfordern.

Die Studienergebnisse auf einen Blick:

  • Wird KI zeitnah branchenübergreifend eingesetzt, ist ein Wachstum des Bruttoinlandsprodukts von über 13 Prozent bis 2025 (im Vergleich zu 2019) realistisch.
  • Dies entspricht einem Gesamtpotenzial von ca. 488 Milliarden Euro in 2025 (bei einer jährlichen Wachstumsrate von ca. 34%). Davon entfallen rund 330 Milliarden Euro (70%) auf Kosteneinsparungen ca. 150 Milliarden Euro (30%) auf Umsatzpotenziale für alle Branchen.
  • Industrie 4.0: Mit etwas über 50 Prozent (182,5 Mrd. EUR) steckt das größte Potenzial in der Unterstützung der Produktion durch KI.
  • Signifikante Auswirkungen werden für die Branchen Handel & Konsum sowie Energie, Umwelt & Chemie mit je knapp unter 100 Milliarden Euro erwartet.