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Die allgemeine Übernahme von künstlicher Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Produktivität in verschiedenen Branchen und Volkswirtschaften auf der ganzen Welt erheblich zu steigern.
In einer aktuellen Umfrage von Capital Economics antworteten fast 80 % der Kunden, dass KI die Weltwirtschaft verändern wird.
Wie wird das geschehen und wie groß und schnell können die Produktivitätsgewinne sein?
Könnten KI-Systeme Menschen in einem Umfang ersetzen, der zu Massenarbeitslosigkeit führt, oder werden sie das Beschäftigungswachstum fördern?
Wichtigste Erkenntnisse
- KI könnte ein Paradigmenwechsel sein, ähnlich wie der Verbrennungsmotor, die Dampfmaschine, die Elektrizität und die IKT-Revolution.
- Die Übernahme kann in kürzeren Verzögerungen bei der Einführung und höheren jährlichen Produktivitätswachstumsraten resultieren.
- Frühere Revolutionen im Bereich der „Allzwecktechnologie“ haben sich im Großen und Ganzen positiv auf die Arbeitsmärkte ausgewirkt und zu neuen, besser bezahlten Positionen und einem direkten Anstieg der KI-bezogenen Beschäftigung geführt.
- Denken Sie an „Jahrzehnte, nicht Jahre“ für die Zeit, die zur vollständigen Ausschöpfung der Vorteile erforderlich ist, wahrscheinlich in den späten 2020ern und 2030ern.
Die Folgen der technologischen Revolutionen
Künstliche Intelligenz kann als Allzwecktechnologie (engl. General Purpose Technology, GPT) betrachtet werden, die in der Vergangenheit große wirtschaftliche Effekte gezeigt hatte.
Beispiele hierfür sind:
- die Erfindung des Verbrennungsmotors in den späten 1800er Jahren;
- die Entwicklung der Dampfmaschine im Vereinigten Königreich in den 1700ern und 1800ern, die die industrielle Revolution ermöglichte;
- die Einführung der Elektrizität in den USA in den frühen 1900er Jahren;
- die Revolution der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) in den späten 1900ern brachte durch die Steigerung der Produktivität bedeutende Veränderungen für die Volkswirtschaften.
Zwar hat es in der Vergangenheit Jahrzehnte gedauert, bis die GPTs spürbare Produktivitätsgewinne brachten, aber die Zeitspanne, in der die Länder eine neue Technologie nach ihrer Erfindung einführen, hat sich verkürzt.
Im Vereinigten Königreich und in den USA betrug das jährliche Produktivitätswachstum seit der Einführung der Dampfmaschine und der Elektrizität durchschnittlich 0,2 %–0,3 %.
Dies lag zum Teil daran, dass die Gewinne über einen langen Zeitraum erzielt wurden. Aber die Verbesserungen haben sich zusammen mit den Verzögerungen bei der Umstellung verdichtet.
So verzeichneten die USA zwischen 1995 und 2005 ein jährliches Produktivitätswachstum von 1,5 Prozentpunkten, stellt Capital Economics in seinem Bericht AI, Economies and Markets fest.
Das Aufkommen früherer Revolutionen im Bereich der GPT hat sich in der Regel positiv auf die Arbeitsmärkte ausgewirkt.
Kurzfristig gab es erhebliche Reibungsverluste durch den technologischen Fortschritt. Die Arbeitnehmer haben jedoch tendenziell zu neuen, besser bezahlten Jobs gewechselt.
Der Grund dafür ist, dass GPTs entweder die Nachfrage nach bestimmten Waren oder Dienstleistungen erhöht oder ganz neue Wirtschaftssektoren geschaffen haben.
Wahrscheinlich wird es einen direkten Schub für KI-bezogene Arbeitsplätze sowie einen allgemeinen Anstieg der Beschäftigung und der Reallöhne geben, da das Produktivitätswachstum die gesamtwirtschaftliche Nachfrage antreibt.
Einer aktuellen Studie des MIT zufolge sind 60 % der Arbeitnehmer in den USA in Berufen tätig, die es 1940 noch nicht gab.
Dies bedeutet, dass laut einer Analyse von Goldman Sachs mehr als 85 % des Beschäftigungswachstums der letzten 80 Jahre auf die technologiebedingte Schaffung neuer Stellen zurückzuführen ist.
Die von Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz angetriebenen Veränderungen in den Geschäftsabläufen könnten das Äquivalent von 300 Millionen Vollzeitarbeitsplätzen der Automatisierung aussetzen, so die Untersuchung von Goldman.
Aber nicht jede Automatisierung wird mit Entlassungen einhergehen, da die meisten Stellen eher „durch KI ergänzt als ersetzt“ werden dürften.
Was bedeutet das für die durch KI gesteuerte Produktivität?
Wie KI die globale Produktivität steigern könnte
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie KI-Anwendungen die Produktivität von Arbeitnehmern auf der ganzen Welt verändern können.
Effizienz-Einsparungen
Unternehmen könnten mit weniger Ressourcen auskommen oder mit den vorhandenen Ressourcen mehr erreichen.
Dabei könnte KI den Menschen direkt ersetzen, indem sie Aufgaben effizienter ausführt oder den Menschen hilft, produktiver zu werden und Zeit für andere Tätigkeiten freizumachen.
Durch KI könnten auch andere Ressourcen freigesetzt werden. So könnte der Einsatz von gemeinsam genutzten fahrerlosen Autos beispielsweise die Umwidmung von bisher für Parkplätze benötigten Flächen für produktivere Zwecke ermöglichen.
Steigerung des Outputs
KI kann den Output pro Arbeitsstunde auf drei verschiedene Arten erhöhen:
- Erhöhung des Kapitaleinsatzes pro Arbeitnehmer, z. B. durch die Verwendung neuer KI-Software oder die Möglichkeit einer vorbeugenden Wartung der Anlagen, um die Abschreibung der Assets zu verlangsamen.
- Verbesserung der Qualität der Arbeitskraft.
- Steigerung der Effizienz, mit der Personal und Kapital kombiniert werden, um bessere Arbeitsverfahren zu ermöglichen.
Technologischer Fortschritt
Mit KI können neue Erfindungen gefördert werden.
KI kann riesige Mengen an Forschungsergebnissen filtern, um die realistischsten Projekte vorzuschlagen und die Resultate von Experimenten in der Praxis vorherzusagen.
Dadurch könnte die Innovation angekurbelt werden und in einer Vielzahl von Bereichen – von der Arzneimittelforschung über das Bildungswesen bis hin zum Verkehr – zu Durchbrüchen führen.
Es könnte das Produktivitätswachstum dauerhaft steigern und einen positiven Kreislauf schaffen, in dem KI sich selbst zur Innovationssteigerung trainiert.
Quantifizierung der Auswirkungen von KI
Nach Ansicht der Analysten von Capital Economics birgt KI zwar das Potenzial für große Vorteile, doch werden diese – wie bei früheren technologischen Revolutionen – wahrscheinlich nur schrittweise realisiert werden.
„Wir sind der Meinung, dass die Auswirkungen früherer technologischer Fortschritte der beste Anhaltspunkt für die voraussichtlichen Auswirkungen der KI in den kommenden Jahren sind, und angesichts der Art von KI ist die IKT-Revolution wohl das geeignetste Beispiel für eine solche Betrachtung. Die Daten zeigen, dass die Produktivitätssteigerungen während der IKT-Revolution in den USA 1,5 % pro Jahr erreichten. Das scheint also ein vernünftiger Anhaltspunkt zu sein, was für ein Land, das bei der Entwicklung und dem Einsatz der Technologie an vorderster Front steht, erreichbar ist.“
Dies könnte der Produktivitätsflaute in den entwickelten Volkswirtschaften in den letzten 10–20 Jahren ein Ende setzen.
Die Gewinne könnten größer sein, da viele während der digitalen Revolution entstandene Anwendungen sich auf die Verbesserung des Verbrauchererlebnisses konzentrierten, wohingegen KI mehr geschäftliche Einsatzmöglichkeiten bietet, die die Produktivität direkt steigern, so die Analysten.
Ähnlich geht die Studie von Goldman Sachs davon aus, dass KI-Tools das Produktivitätswachstum über einen Zeitraum von zehn Jahren um 1,5 Prozentpunkte anheben und einen Zuwachs des weltweiten Bruttoinlandsprodukts (BIP) von 7 % (oder fast 7 $ Billionen) bewirken könnten.
Eine leistungsfähigere KI-Entwicklung könnte zu einem Produktivitätswachstum von mehr als 3 Prozentpunkten führen, bei einer Verdrängung der Arbeitskräfte um etwa 1 Punkt.
Hindernisse für KI-getriebenes Produktivitätswachstum
KI könnte das Spiel verändern, aber die realisierten Gewinne unterscheiden sich deutlich von den theoretischen Gewinnen.
Historisch gesehen sind die bedeutendsten Produktivitätssteigerungen immer dann eingetreten, wenn technologische Fortschritte mit politischen und/oder sozialen Umwälzungen oder mit der Entwicklung komplementärer Innovationen zusammenfielen, stellt Capital Economics fest.
Mehrere Hindernisse sind zu überwinden, denn Unternehmen müssen herausfinden, wie sie die Technologie am besten nutzen können, die Mittel für die Umsetzung aufbringen und institutionelle Hemmnisse umgehen.
Außerdem müssen sie genügend qualifizierte Arbeitskräfte für die Einführung der Technologie einstellen.
So wie die optimale Nutzung des Internets die Entwicklung von Cloud Computing und großen Datenbanken erfordert, müssen auch neue Technologien zur bestmöglichen Verwendung von KI geschaffen werden.
Für den Einsatz von KI müssen Firmen mehr tun, als nur Software zu installieren oder anzuschließen. Sie benötigen begleitende Fähigkeiten, wie Datenbanken, Datenverwaltungssysteme und IT-Spezialisten.
Und schließlich müssen sie erhebliche organisatorische und prozessuale Änderungen vornehmen.
Bei den Barrieren, die der Einführung neuer Technologien entgegenstehen, handelt es sich zum einen um interne Hindernisse, auf die ein Unternehmen Einfluss nehmen kann, und zum anderen um externe, die es nicht direkt steuern kann.
Die wichtigste interne Hürde werden wahrscheinlich die Kosten sein, vor allem auf kurze Sicht, während die regulatorische Unsicherheit die größte externe Schranke darstellen könnte.
Die Regierungen könnten den Einsatz von KI einschränken, und Organisationen müssen mit Kosten rechnen, die durch Vorschriften zur Datensicherheit und Privatsphäre entstehen.
All diese Faktoren bedeuten, dass ein Produktivitätsschub in den nächsten Jahren nicht unmittelbar bevorsteht. Es könnte erst in den späten 2020er oder frühen 2030er Jahren zum Tragen kommen.
Allerdings ist das Wachstumspotenzial auch mit dem Vorbehalt verbunden: Die Felder, die KI möglicherweise vollständig automatisieren kann, sind kein perfekter Ersatz für jene, bei denen dies nicht funktioniert.
Wenn also ein Teil der Wirtschaft zunehmend automatisiert wird, würde der wesentliche, aber nicht automatisierte, weniger produktive Teil der Wirtschaft als Anteil am BIP zulegen und das Gesamtwachstum begrenzen.
Und so wie die IKT-Revolution in erster Linie die Produktivität in den USA, aber weniger in der Eurozone steigerte, sind Produktivitätsgewinne durch KI keineswegs garantiert und werden davon abhängen, ob die Länder über die für eine effektive Nutzung erforderlichen Faktoren verfügen, so Capital Economics.
Fazit
Das Tempo der KI-Einführung und ihre Auswirkungen auf die Produktivität am Arbeitsplatz hängen nicht nur von der technischen Realisierbarkeit ab.
KI wird wahrscheinlich einen erheblichen Produktivitätsschub bewirken, wenn mehrere Faktoren zusammenkommen, darunter Investitionen, Umschulung der Arbeitskräfte und ein ausgewogenes Regulierungssystem.
In dem Maße, in dem sich die Auswirkungen vergangener GPT-getriebener Revolutionen auf die Produktivität abzeichnen, könnte KI zu einem jährlichen Anstieg von 1,5 % führen.
Dies wird wahrscheinlich eher in den späten 2020ern und 2030ern der Fall sein als in den nächsten Jahren.
Und der Umfang, in dem die Länder KI erfolgreich in die Arbeitsabläufe integrieren und von den Produktivitätsgewinnen profitieren, wird sehr unterschiedlich sein.
