Künstliche Intelligenz in 7 Grafiken

Wir befinden uns am Beginn einer bedeutenden Veränderung. Künstliche Intelligenz (KI) ist heute nicht mehr nur eine Vision, sondern eine wesentliche technologische Kraft, die zahlreiche Industriezweige verändert und das menschliche Potenzial neu definiert. Diese Entwicklung in der KI-Technologie führt branchenübergreifend zu signifikanten Veränderungen, beeinflusst unsere Arbeitsweisen, Karrierepfade und unsere Wahrnehmung der Realität.

So könnte sich der Markt für künstliche Intelligenz entwickeln

Beginnen wir unsere Reise durch die Welt der Statistik mit einer Prognose zum Markt für künstliche Intelligenz (KI). Dieser befindet sich auf einem beachtlichen Wachstumspfad: Statista schätzt in seine, Dossier "AI Trends & Predictions Roadmap to 2025", dass sein Wert von 244 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 827 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 ansteigen wird. Nach einem deutlichen Anstieg von bereits 35 % im Jahr 2023 soll sich der Wachstumstrend bis 2024 mit einem prognostizierten jährlichen Wachstum von 32 % fortsetzen. Mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24 % zwischen 2020 und 2030 übertrifft der Markt für künstliche Intelligenz andere Technologiesektoren wie das Internet der Dinge (IOT) (19 %) und Public Cloud (16 %).

Die Zugänglichkeit in Verbindung mit immer ausgefeilteren KI-Systemen erweitert die Problemlösungsfähigkeiten dieser Technologie und beschleunigt ihre Verbreitung. Angeführt wird diese Entwicklung von der generativen KI mit ChatGPT als Flaggschiff, für die bis 2030 ein Marktvolumen von 356 Mrd. USD erwartet wird. Im Jahr 2023 werden Sprachmodelle wie GPT-4 für Aufsehen sorgen, da sie - mehr oder weniger - menschliche Leistungen erreichen und manchmal sogar übertreffen. Ab 2024 wird die multimodale KI neue wirtschaftliche Möglichkeiten eröffnen, indem sie noch natürlichere, intuitivere und stärker kontextbezogene Interaktionen ermöglicht.

Welche Auswirkungen könnte KI auf die tägliche Arbeit haben?

KI ist in unserem Alltag allgegenwärtig, denn viele nutzen bereits KI-Tools, um sich auf kreativere und komplexere Aspekte zu konzentrieren. Während das Potenzial der KI unbestreitbar ist, geben ihre Auswirkungen auf die Arbeit der Zukunft, insbesondere in Angestelltenberufen, Anlass zur Sorge. Es wird erwartet, dass KI zu erheblichen Verwerfungen auf dem Arbeitsmarkt führen wird: 23 % der Unternehmen rechnen mit dem Verlust von Arbeitsplätzen, 49 % dagegen allerdings mit der Schaffung neuer Arbeitsplätze. Dieser technologische Wandel wirkt sich nicht nur auf die Art und Weise aus, wie wir arbeiten, sondern verändert auch die Arbeitsanforderungen und Qualifikationsanforderungen. Zu verstehen, wie sich diese Technologien auf die Arbeitsmärkte auswirken werden, ist von entscheidender Bedeutung für den Übergang der Menschen von den schrumpfenden zu den zusammenwachsenden Arbeitsplätzen der Zukunft.

Wie entwickelt sich der Stromverbrauch durch KI?

Der Stromverbrauch von KI hängt von vielen Faktoren ab, z. B. von der Größe der neuronalen Netze, der Infrastruktur des Rechenzentrums, der Verwendung spezialisierter Chips (TPUs, GPUs) und der Effizienz der Algorithmen. Im Allgemeinen ist die Entwicklung und das Training von KI sehr energieintensiv, während der laufende Betrieb fertiger KI-Modelle deutlich weniger Energie verbraucht.

Die Entwicklung des Stromverbrauchs durch Künstliche Intelligenz (KI) zeigt laut der International Energy Agency (IEA) dabei ein deutliches Wachstum, das durch die rasche Integration von KI in die Softwareprogrammierung und Datenverarbeitung in vielen Sektoren getrieben wird. Insbesondere in Rechenzentren, die KI-gestützte Anwendungen nutzen, ist ein erheblicher Anstieg des Stromverbrauchs zu verzeichnen. Beispielsweise könnte die vollständige Implementierung von KI in Suchmaschinen wie Google den Stromverbrauch um das Zehnfache erhöhen. Aktuelle Vergleiche zwischen dem durchschnittlichen Stromverbrauch einer typischen Google-Suche und einer Anfrage an OpenAIs ChatGPT zeigen, dass letztere etwa zehnmal mehr Energie verbraucht. Bei 9 Milliarden Suchanfragen pro Tag würde dies einen zusätzlichen Strombedarf von fast 10 TWh pro Jahr bedeuten. Zur Einordnung: Das entspricht in etwa der 1,1 fachen Menge der täglichen elektrische Energieerzeugung aller Kernkraftwerke. Die Prognose des KI-Strombedarfs basiert unter anderem auf der Anzahl und Leistung der zukünftig verkauften KI-Server. Insgesamt entfielen 2022 rund 460 TWh des weltweiten Stromverbrauchs auf Rechenzentren, Kryptowährungen und KI, was fast 2 % des weltweiten jährlichen Strombedarfs entspricht. Die fortschreitende Digitalisierung und der steigende Bedarf an Datenverarbeitung und -speicherung werden voraussichtlich dazu führen, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren, Kryptowährungen und KI bis 2026 auf 620 bis 1 050 TWh ansteigen wird, mit einem Basisszenario für die Nachfrage von etwas über 800 TWh gegenüber 460 TWh im Jahr 2022.

Derzeit dominiert Nvidia den Markt für KI-Server und wird 2023 voraussichtlich 100.000 Einheiten ausgeliefert haben, die durchschnittlich 7,3 TWh Strom pro Jahr verbrauchen. Es wird erwartet, dass der Strombedarf der KI-Branche bis 2026 auf das Zehnfache des Wertes von 2023 ansteigen wird.

Wie viel Wissen die Deutschen über KI?

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in deutschen Büros nimmt zu: Laut einer Umfrage von Microsoft unter 9.000 Personen in Deutschland setzen bereits 22 Prozent der Büroangestellten und 12 Prozent der Industriearbeiter KI-Technologien ein.

Trotz der zunehmenden Verbreitung mangelt es jedoch an einem breiten Wissen über die potenziellen Anwendungen und Vorteile dieser Technologie. Nur 24 Prozent der Büroangestellten und 19 Prozent der Industriearbeiter fühlen sich gut über KI informiert, was zeigt, dass Informationsdefizite vor allem in der Industrie bestehen.

In welchen Lebensbereichen könnte KI unterstützen?

Die Umfrage zeigt auch ein wachsendes Interesse an der Nutzung von KI im Alltag. Vor allem jüngere Menschen zwischen 18 und 29 Jahren zeigen sich aufgeschlossen und besser informiert als der Bevölkerungsdurchschnitt: Hier gibt mehr als jeder Dritte (35,7 Prozent) an, über gute KI-Kenntnisse zu verfügen. Das größte Potenzial für KI sehen zum einen die 30- bis 39-Jährigen (33,1 Prozent), die als erfahrene Berufstätige besonders an KI-Unterstützung im Beruf und in der Weiterbildung interessiert sind. Aber auch die 18- bis 29-Jährigen (32,4 Prozent), die sich mitten in der Ausbildung, im Studium oder erst seit kurzem im Berufsleben befinden, stehen KI-Anwendungen positiv gegenüber. Generell sehen die Deutschen Unterstützungsmöglichkeiten durch KI am ehesten in den Bereichen Arbeit/Beruf, Bildung/Lernen, Finanzen, Gesundheit/Fitness und Haushalt/Organisation.

Wie steht es um die Regulierung von KI und Start-Ups in Europa?

Die Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Europäischen Union macht deutliche Fortschritte. Mit der Einigung auf den AI Act im Dezember wurde ein rechtlicher Rahmen geschaffen, der KI-Technologien in Europa regelt. Dieser Rahmen soll sicherstellen, dass Unternehmen und Regierungen KI im Einklang mit europäischen Standards und Werten einsetzen, um Missbrauch zu verhindern. Der AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz, bei dem besonders risikoreiche KI-Anwendungen einer strengeren Regulierung unterliegen. Inakzeptable Risiken wie Social Scoring oder Systeme zur Emotionserkennung am Arbeitsplatz sind sogar gänzlich verboten.

Trotz dieser Fortschritte gibt es noch Klärungsbedarf bei technischen Details und der genauen Ausgestaltung der Regelungen, insbesondere bei generativer KI und deren Schwellenwerten für regulatorische Anforderungen. Der AI Act muss zudem unbürokratisch und verständlich sein, um den europäischen KI-Sektor zu fördern und den Rückstand gegenüber internationalen Wettbewerbern wie den USA zu verringern. Da die Entwicklung der KI rasant voranschreitet, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Politik die Regulierung zeitnah abschließt und ihre Wirksamkeit regelmäßig überprüft.

Unabhängig vom AI Act hat Europa in Sachen KI noch erheblichen Nachholbedarf. Von den deutschen Unternehmen in der Industrie und den damit verbundenen Dienstleistungen nutzten 2022 beispielsweise erst knapp 19 % KI. Auch bei Investitionen und Neugründungen liegen Deutschland und Europa weit hinter der internationalen Konkurrenz zurück. Hier dominieren die USA (Grafik). Von 2013 bis 2022 beliefen sich die privaten Investitionen in KI in den USA auf knapp 249 Milliarden Dollar. Deutschland kommt auf 7 Milliarden Dollar.

Auch bei den KI-Start-ups gibt es eine enorme Diskrepanz. In den USA wurden im betrachteten Zeitraum mehr als 4.600 Unternehmen gegründet, in Deutschland waren es weniger als 250. In der EU kann nur Frankreich ähnliche Zahlen wie Deutschland vorweisen, alle anderen Staaten liegen im internationalen Vergleich noch weiter zurück. Dies hängt natürlich auch mit der Größe der Länder zusammen.

Wie weit ist die Integration von KI in der Fertigung?

Große Hoffnungen – schleppende Umsetzung. So lässt sich die Umfrage "AI in European Manufacturing Report" von Makerverse in Kürze zusammenfassen. Die Studie zeigt, dass die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) für die meisten Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes von entscheidender oder zentraler Bedeutung ist. Getrieben wird diese Entwicklung durch die Notwendigkeit der Hersteller, immer komplexere und hochwertigere Produkte schneller als je zuvor herzustellen. Allerdings zeigt die Umfrage auch, dass die meisten europäischen Hersteller KI noch nicht in ihre Prozesse integriert haben. Dabei sin die möglichen Anwendungsmöglichkeiten von KI im verarbeitenden Gewerbe vielfältig: Zu den wichtigsten Zielen gehören Qualitätskontrolle und -prüfung, Optimierung der Produktionsplanung, Wartung und Lieferkettenmanagement. So konnte beispielsweise ein Maschinenhersteller durch die automatische Erkennung von Fehlern und Mängeln die Fehlerquote im Montageprozess um 70 % senken. KI-gestützte Produktionsplanung hilft Herstellern, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern und sich dynamisch an schnell verändernde Situationen anzupassen. Auch die vorausschauende Wartung mit dynamischer Planung ermöglicht es, die Maschinenleistung zu maximieren und Ausfallzeiten zu minimieren. Im Bereich des Lieferkettenmanagements kann KI dazu beitragen, Unterbrechungen zu verringern oder zu vermeiden, indem alternative Lieferanten schnell integriert oder neue Lieferanten hinzugezogen werden.

Trotz der offensichtlichen Vorteile und des großen Potenzials von KI in der Fertigung gibt es auch Herausforderungen. Die größte Herausforderung ist der Mangel an Fachwissen. Zudem übersteigt die hohe Nachfrage nach KI-Technologien derzeit die verfügbaren Kapazitäten, was zu einer erheblichen Diskrepanz zwischen der Nachfrage nach dieser Technologie und den Mitteln zu ihrer Umsetzung führt.

Die europäischen Hersteller blicken jedoch optimistisch in die Zukunft. Sie gehen davon aus, dass KI in den kommenden Jahren zu erheblichen Effizienzsteigerungen führen wird, und planen trotz der Herausforderungen, ihre Strategien weiter auf KI auszurichten und diese zunehmend in ihre täglichen Prozesse zu integrieren. Die Erwartungen an die transformative Kraft der KI sind hoch und könnten massive Auswirkungen auf die gesamte Fertigungslandschaft haben. Mehr Ergebnisse der Umfrage gibt es in diesen Bildern: