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KI made in Germany Verkannte Stärken: Deutschland hält bei künstlicher Intelligenz viele Trümpfe in der Hand

| Autor / Redakteur: Sanjay Tyagi* / Sebastian Human

Immer wieder heißt es, Deutschland sei beim Thema künstliche Intelligenz nicht wettbewerbsfähig. Auch wenn das teilweise stimmen mag, muss das nicht so bleiben. Welche Chancen haben wir?

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Wissenschaftliche Exzellenz allein ist noch kein Geschäftsmodell - neue Technologien müssen auch um- und eingesetzt werden.
Wissenschaftliche Exzellenz allein ist noch kein Geschäftsmodell - neue Technologien müssen auch um- und eingesetzt werden.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Künstliche Intelligenz ist dabei, unser Leben zu revolutionieren, und erreicht nach und nach alle Unternehmen, Branchen und Bereiche. Aufgrund immer größerer Datenpools und einer teils sprunghaften Verbesserung von KI-Verfahren nehmen die Einsatzmöglichkeiten jeden Tag zu. Schon heute werden Technologien wie Maschinelles Lernen, Predictive Analytics oder automatische Spracherkennung zur Optimierung und Automatisierung von Prozessen genutzt. Künstliche Intelligenz kann selbstständig Muster erkennen und sich damit immer weiter verbessern sowie Arbeit eigenständig organisieren. Kurzum: KI ist ein neues ökonomisches Paradigma, und unser Umgang mit ihr entscheidet über unseren künftigen wirtschaftlichen Erfolg.

Viele Potenziale bleiben bislang ungenutzt

In dieses neue Zeitalter der KI startet Deutschland eigentlich aus einer hervorragenden Ausgangssituation: Unsere Forschungslandschaft ist weltweit führend, unsere Expertise und unsere Technologien sind ausgezeichnet. In vielen umsatzstarken Industrien, in denen künstliche Intelligenz zum neuen Grundsatz werden kann, sind wir nach wie vor dominierend. Warum spielen wir trotzdem nicht in der ersten Liga mit, wenn es um KI-Innovationen geht?

Das hat unterschiedliche Gründe und reicht von einer immer noch überschaubaren Startup-Szene über fehlende Finanzierung bis hin zu staatlichen Regulierungen, die den persönlichen Datenschutz jedes einzelnen garantieren, damit aber auch den Zugang zu der so wichtigen Ressource Daten stark einschränken.

Startups, Wiege vieler neuer KI-Ideen, sind ein gutes Beispiel: Ausgründungen – besonders aus der Wissenschaft – sind selten. Laut der jüngsten Untersuchung des ZEW-Leibniz-Zentrums für Europäische Wirtschaftsforschung aus Mannheim ist deren Zahl 2018 gegenüber dem Vorjahr sogar zurückgegangen. Besonders ernüchternd sieht es dabei in der Softwareentwicklung oder bei hochspezialisierten Ingenieurssparten aus. Gerade einmal etwas mehr als 1.100 deutsche Startup-Gründungen führt die ZEW-Studie hier auf. Damit liegt Deutschland gegenüber anderen Ländern wie den USA, aber auch europäischen Nachbarn wie Estland, klar im Rückstand.

Für den hiesigen Standort bedeuten diese Zahlen einen enormen Wettbewerbsnachteil: Mit wissenschaftlicher Exzellenz allein lässt sich kein Geld verdienen, neue Technologien müssen ihre Umsetzung in Apps, Plattformen, Services und Business-Modellen finden. Mit ihren innovativen Ideen sorgen Startups aber nicht nur für Wachstum, sie treiben auch die Digitalisierung voran und gestalten den technologischen Fortschritt maßgeblich mit.

Was braucht KI made in Germany?

Während China und das Silicon Valley um die Vorherrschaft bei lernenden Systemen wetteifern und dafür Milliarden investieren, ist Deutschland bei den Summen, die es für künstliche Intelligenz in die Hand nimmt, eher zögerlich. Immerhin will die EU-Kommission jetzt die Investitionen in die Technik in diesem Jahrzehnt auf 20 Milliarden Euro pro Jahr steigern, um die Voraussetzungen für die Nutzung von KI zu verbessern. Das ist ein wichtiger Schritt: Nach Prognosen des McKinsey Global Institute (MGI), dem volkswirtschaftlichen Think Tank der Unternehmensberatung, kann die EU ihre Wirtschaftsleistung durch eine konsequente Fokussierung auf KI bis 2030 um rund 2,7 Billionen Euro oder 19 Prozentpunkte steigern.

Auch die deutsche Politik sollte trotz der derzeit wirtschaftlich angespannten Situation ihre Fördermaßnahmen sobald wie möglich weiter verstärken und zugleich schnell die rechtlichen Rahmenbedingungen für Testlabore und offene Datenpools schaffen. Massendaten sind für die Entwicklung verlässlicher und „kluger“ Algorithmen unabdingbar. Die Verantwortlichen, aber auch die Rechtsprechung stehen hier vor der großen Herausforderung, Unternehmen einerseits eine faire Chance im Wettbewerb um die Zukunft der KI zu bieten und den Bürgern andererseits die Sicherheit ihrer Daten zu garantieren.

Die EU-Kommission hat diese Notwendigkeit erkannt und will einen europäischen „Binnenmarkt für Daten“ schaffen, der persönliche und anonymisierte Informationen nach europäischen Standards schützt. In diesem Binnenmarkt sollen staatliche Stellen der Wirtschaft mehr Daten zur Verfügung stellen und es für private Anbieter einfacher machen, vorhandene Daten mit Wissenschaft oder Forschung zu teilen. Gerade Großkonzerne sitzen auf Datenbergen, die für andere interessant sind. Je größer dabei der grenzüberschreitende Datenpool ist, desto nützlicher kann er für die Entwicklung neuer Produkte oder das Trainieren selbstlernender Maschinen sein.

Ressourcen müssen gebündelt werden

Darüber hinaus braucht eine erfolgreiche KI viele Partner an ihrer Seite, die an einem gemeinsamen Strang ziehen. Nur so werden wir es schaffen, bei künstlicher Intelligenz an die Weltspitze aufzurücken. Der Grund, warum es ohne Kooperationen nicht geht, liegt auf der Hand: In der Realität ist KI kein fertiges Produkt, das auf Knopfdruck einsatzbereit ist. Vielmehr startet man mit einem einfachen Prototypen, der erst durch neue Erkenntnisse wirklich gut wird. Schließlich kann ein Algorithmus nur das wissen, was er vorher gelernt hat – das heißt, er muss mit einer Unmenge an spezifizierten Daten gefüttert werden und braucht eine leistungsfähige Infrastruktur für deren Verarbeitung.

Stand heute verfügen Unternehmen über die Datenschätze, IT-Hersteller über performante Hard- sowie Software, Startups und Forschungseinrichtungen wiederum über vielversprechende KI-Anwendungen. Das alles muss nur noch zusammengebracht werden.

Wie so etwas aussehen kann, zeigt die KI-Initiative AppliedAI, die unter dem Dach von UnternehmerTUM, einem Inkubator für Startups, an der TU München angesiedelt ist. In dieser Initiative haben sich zahlreiche Köpfe aus Industrie, Startup-Szene und Wissenschaft mit dem Ziel zusammengetan, unterschiedliche KI-Disziplinen wie Machine oder Deep Learning dank ihrer Expertise sowie technischer Hilfestellung in der Praxis voranzutreiben. Damit künstliche Intelligenz Realität werden kann, braucht es unbedingt konkrete Anwendungsfälle – und die wollen die Partner gemeinsam in die Industrie hineintragen und Unternehmen, allen voran den Mittelstand, bei der erfolgreichen Transformation begleiten. Die Initiative hat sich zudem auf die Fahne geschrieben, jedes Jahr ein deutsches Startup aus dem KI-Umfeld durch systematische Förderung inklusive Vermittlung von Wagniskapital in die internationalen Top-100-Listen zu bringen.

IoT wird zum Treiber für KI

Gerade das Internet of Things – angefangen vom Smart Home bis hin zur digitalisierten Fabrik – wird zum Treiber für KI werden: Beim IoT geht es primär um die Erhebung, Auswertung und Nutzung von Daten bei alltäglichen Gegenständen. Je besser diese Flut an Daten, die mit der Steuerung und Interaktion von Milliarden an Routern, Gateways, Sensoren, Fertigungselementen und sonstigen Modulen anfallen, ausgewertet wird, desto größer ist ihr Nutzen für das Unternehmen. Mit Hilfe von Technologien wie Machine Learning und Deep Learning lassen sich in diesem Big-Data-Aufkommen wiederkehrende Muster erkennen und relevante Daten schnell analysieren. Diese Analysen wiederum helfen, die Steuerung von Prozessen zu optimieren und disruptive digitale Dienste zu realisieren.

Ich bin fest davon überzeugt, dass Deutschland in vielen Bereichen der künstlichen Intelligenz Weltmarktführer werden kann. Dazu müssen Politik, Wissenschaft und Industrie gemeinsam alle Hebel in Bewegung setzen, um die Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle anzufeuern. Die dafür nötigen Trümpfe hält Deutschland in der Hand – jetzt geht es darum, bisher verkannte Stärken freizusetzen.

* Sanjay Tyagi arbeitet als Vice President OEM | Embedded & Edge Solutions EMEA bei Dell Technologies.

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