Welche Länder können von der KI-Revolution profitieren?

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, das Produktivitätswachstum der Arbeitnehmer in ähnlicher Weise wie die Revolution der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) in den späten 1990er Jahren anzukurbeln.

Es hängt jedoch von einer Reihe von Faktoren ab, welche Länder den größten Nutzen daraus ziehen können.

Das Ausmaß der Produktivitätssteigerungen wird von der Entwicklung ergänzender Innovationen zum Einsatz der KI sowie einer wirksamen Regulierung und politischen Entscheidungsfindung beeinflusst.

Und sobald die Technologie eingeführt ist, müssen die Volkswirtschaften sich darauf einstellen, dass verdrängte Arbeitskräfte und Kapital neu beschäftigt bzw. verteilt werden können, argumentieren die Analysten von Capital Economics.

Welche Länder sind also am besten positioniert, um die größten Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von KI zu erzielen?

Wichtigste Erkenntnisse

  • Die USA sind Spitzenreiter bei der Nutzung von KI, gefolgt von Singapur, dem Vereinigten Königreich, Südkorea, Kanada und Hongkong.
  • China hinkt aufgrund der regulatorischen Beschränkungen für KI und der Konzentration auf den Schutz des heimischen Marktes hinterher.
  • Japan und die Eurozone stehen vor Herausforderungen bei der Einführung und Verbreitung von KI-Technologie.
  • In den Schwellenländern könnte es zu einer langsameren Einführung von KI kommen, was sich auf die Produktivität und die Auslagerung von Dienstleistungen auswirken könnte.
  • Die entwickelten Volkswirtschaften könnten stärker von der KI profitieren, wodurch sich die Einkommenskluft zu den Schwellenländern vergrößern könnte.

Industrieländer sollen die Führung übernehmen

Laut Capital Economics werden die USA in den nächsten zwei Jahrzehnten am meisten von den Auswirkungen der künstlichen Intelligenz profitieren und an der Spitze einer Gruppe von 33 großen Industrie- und Schwellenländern stehen.

Auf Platz zwei und drei des AI Economic Impact Index des Analystenhauses liegen Singapur und das Vereinigte Königreich, während Südkorea, Kanada und Hongkong ebenfalls zu den Top 10 gehören.

Israel und Teile der nordischen Region könnten auch von der Einführung von KI profitieren.

Index der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI

Die USA sind aufgrund ihrer Größe, ihrer privaten und öffentlichen Investitionen in Forschung und Entwicklung und der durch ihr Hochschulsystem geförderten Talente führend.

In den USA wurden mehr private Investitionen in KI getätigt und die meisten KI-Startups gegründet als in jedem anderen Land sowohl insgesamt als auch pro Kopf der Bevölkerung.

Tigerstaaten und das Vereinigte Königreich in starker Position

Auch Hongkong, Singapur und Südkorea rangieren unter den Top 10, da sie bei der Verbreitung und Anpassung gut abschneiden.

Ihre Fähigkeit zur schnellen Übernahme neuer Technologien hat es ihnen ermöglicht, eine exportorientierte Wirtschaft zu entwickeln und in der Wertschöpfungskette aufzusteigen, was den Ländern bei der Einführung von KI zugutekommen wird.

So hat Südkorea beispielsweise seine Schwerindustrie in den 1970er Jahren und den Markt für digitales Fernsehen in den 2000ern rasch ausgebaut Erfahrungen, an die man sich wahrscheinlich erinnert, wenn die Technologie in ein neues Zeitalter eintritt.

Das Vereinigte Königreich liegt trotz mangelnder Investitionen an dritter Stelle, da sein Hochschulsystem Talente anzieht, die zu seiner fortschrittlichen FuE-Basis beigetragen haben. Dies stärkt seine Position im Index für KI-Innovation.

Weltweit größte KI-Unternehmen wie Google DeepMind, BenevolentAI und Signal AI haben ihren Sitz im Vereinigten Königreich, was die Führungsrolle des Landes im Bereich KI verdeutlicht.

Die Tatsache, dass die britische Wirtschaft in hohem Maße auf Dienstleistungen basiert und über einen flexiblen Arbeitsmarkt verfügt, begünstigt eine relativ schnelle Verbreitung von KI-Tools und -Anwendungen.

Dies dürfte auch bei der Anpassung an die Herausforderungen und Chancen der KI helfen, so Capital Economics.

Chinesische Vorschriften könnten die Verbreitung einschränken

China rangiert auf Platz 18 des AI Economic Impact Index, was als niedrig angesehen werden könnte, da das Land in einigen Innovationsbereichen führend ist und der öffentliche und private Sektor erhebliche Ressourcen in die KI-Entwicklung investiert hat, seit diese Mitte der 2010er Jahre als nationale Priorität eingestuft wurde.

China schneidet bei der Verbreitung schlechter ab. Grund dafür sind die staatlichen Regulierungsbehörden, die auf einer strengeren Überwachung der von einheimischen Unternehmen entwickelten generativen KI-Tools bestehen als in anderen Ländern, vor allem zur Sicherstellung der Einhaltung der Zensurbestimmungen.

Das harte Durchgreifen der Regierung und die anhaltenden Beschränkungen für den Technologiesektor deuten darauf hin, dass sie die Einführung von KI-Technologien in der gesamten Wirtschaft wahrscheinlich nicht zulassen wird.

Dennoch wird China voraussichtlich eine wichtige Rolle im globalen KI-Bereich spielen.

Während es den heimischen Markt ähnlich wie bei den Internetdiensten wohl abriegeln wird, baut es ein unabhängiges Ökosystem von KI-Anbietern auf, das erfolgreich Technologien und Services exportieren könnte.

Japan und Eurozone hinken hinterher

Japan und die meisten Länder der Eurozone rangieren zwischen den USA und China. Japan belegt den 16. Platz, da seine Geschichte der technologischen Innovation eine rasche Einführung von KI begünstigen könnte.

Allerdings hat das Land in letzter Zeit bei der Verbreitung neuer Technologien in der Wirtschaft nachgelassen.

So ist Bargeld in Japan weiter verbreitet als in jeder anderen fortgeschrittenen Volkswirtschaft, und die meisten Unternehmen verwenden immer noch Faxgeräte.

Die großen Volkswirtschaften der Eurozone sind mit verschiedenen Sachzwängen konfrontiert. Historische, politische, strukturelle und andere Faktoren begrenzten die Auswirkungen der IKT-Revolution auf die Region, während die USA den stärkeren Auftrieb erhielten.

Die schwächer entwickelte Risikokapitalbranche, der weniger flexible Arbeitsmarkt sowie die relativ begrenzte Cloud-Infrastruktur eine entscheidende Komponente bei der Entwicklung und Einführung von KI werden das Potenzial für KI-Innovationen in Europa wahrscheinlich einschränken.

Darüber hinaus wird erwartet, dass die Region mehr Vorschriften erlassen wird als die politischen Entscheidungsträger in anderen Ländern.

Innerhalb der Region werden Länder wie Deutschland und Frankreich, die über Arbeitskräfte mit mehr KI-Kenntnissen und eine bessere technologische Infrastruktur verfügen, besser abschneiden als Staaten wie Italien und Spanien mit weniger KI-Kompetenzen und geringer Netzbereitschaft.

Wie wird sich die Einführung von KI auf die Schwellenländer auswirken?

Laut Capital Economics werden weniger fortschrittliche IT-Sektoren, ein Mangel an dynamischer Entwicklung des Privatsektors, geringe FuE-Investitionen und eine anhaltende Abwanderung von Fachkräften in die entwickelten Volkswirtschaften die Innovation und Verbreitung von KI in den Schwellenländern einschränken.

Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass KI-Anwendungen Dienstleistungen ersetzen werden, die derzeit an Arbeitnehmer in Entwicklungsländern ausgelagert sind.

Aufgaben wie die Beantwortung von Kundenanfragen, das Verfassen von Dokumenten und die Erstellung von E-Mails für den Markt, die Teil des BPO-Sektors (Business Process Outsourcing) sind, könnten durch generative KI, insbesondere durch große Sprachmodelle (LLMs), einen erheblichen Produktivitätszuwachs erfahren.

Dabei besteht die Gefahr, dass westliche Unternehmen diese Arbeit in die Cloud verlagern, anstatt für BPO-Dienstleistungen zu bezahlen. Eine Studie der Weltbank und der University of Oxford über Kundendienstfirmen in Indien ergab, dass die Einführung von KI zunächst mit einem geringen Anstieg der allgemeinen Einstellungen einhergeht, dann aber in den nächsten Jahren die Nachfrage nach Nicht-KI-Arbeitskräften verringert, so dass der Gesamteffekt deutlich negativ ist.

Dies könnte bedeuten, dass Indien und die Philippinen in den kommenden zehn Jahren durch einen schrumpfenden BPO-Sektor einen Verlust von etwa 0,30,4 Prozentpunkten des jährlichen Wachstums des Bruttoinlandsprodukts (BIP) erleiden, schätzt Capital Economics.

Andere Länder wie Brasilien, Mexiko und Polen könnten jährlich etwa 0,10,2 % verlieren.

Aufgrund der langsameren Verbreitung von KI wird der potenzielle Produktivitätsschub in den meisten Schwellenländern wahrscheinlich später eintreten als in den Industrieländern, nämlich erst ab Mitte der 2030er Jahre.

Das Produktivitätswachstum in Volkswirtschaften mit großen Dienstleistungsexportsektoren könnte schwächer ausfallen, sollte KI eine Rückverlagerung dieser Bereiche in die entwickelten Volkswirtschaften bewirken.

Es gibt zwar Möglichkeiten, Arbeitnehmer umzuschulen, um die Nachfrage nach KI-bezogenen Dienstleistungen zu befriedigen, doch den meisten einkommensschwachen Entwicklungsländern fehlen möglicherweise die Mittel für entsprechende Fortbildungsmaßnahmen.

Jedoch könnte KI Chancen für Niedrigeinkommensländer schaffen, KI in einer Weise zu implementieren, die einen wesentlichen wirtschaftlichen Einfluss hat.

So führte die Mobilfunkrevolution in den späten 2000er Jahren in den Ländern Afrikas südlich der Sahara dazu, dass die Festnetztelefonie überholt wurde und die Bürger Zugang zu kostengünstigen Geräten und Diensten erhielten, was weitreichende Auswirkungen auf die wirtschaftliche Entwicklung hatte.

Anwendungsfälle für KI in der Medizin und im Gesundheitswesen, z. B. in der Arzneimittelforschung, könnten erhebliche Vorteile bieten, z. B. die Entwicklung neuer Behandlungen für bestimmte Krankheiten oder die Senkung der Kindersterblichkeitsrate.

Außerdem könnte durch KI der Fachkräftemangel im Bildungswesen behoben werden, indem neue Methoden der Ausbildung und Fernbehandlung ermöglicht werden.

Dennoch kann KI nicht die Faktoren beseitigen, die den Fortschritt in unterentwickelten Volkswirtschaften einschränken, darunter schwache institutionelle Strukturen, schlechte Regierungsführung und mangelnde regionale Integration, so Capital Economics.

Folgen der KI-Revolution

Welche Auswirkungen werden all diese Trends auf die Gestaltung der Weltwirtschaft haben?

Wenn KI den entwickelten Volkswirtschaften mehr Auftrieb gibt als den Schwellenländern, wird dies die anhaltende Verlangsamung des Aufholens der Einkommen in den Schwellenländern gegenüber den fortgeschrittenen Volkswirtschaften verstärken ein Trend, der sich seit dem schnellen Wachstum im goldenen Zeitalter der 2000er und frühen 2010er Jahre abzeichnet.

Die Einführung von KI dürfte den USA dabei helfen, die chinesische Wirtschaft in Bezug auf das BIP zu Marktwechselkursen zu überholen.

Indien könnte von der derzeit fünftgrößten zur drittgrößten Volkswirtschaft der Welt aufsteigen, obwohl KI dieses Wachstum in den nächsten zehn Jahren eher behindern als fördern dürfte.

Capital Economics: Index der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI

KI wird wahrscheinlich zu einer neuen Bruchlinie in der globalen Wirtschaft werden, so Capital Economics.

Die großflächige Einführung von KI in den entwickelten Volkswirtschaften könnte auch die Konvergenz der Einkommen in den Schwellenländern erschweren, da die reicheren Volkswirtschaften besser für den Einsatz der Technologie gerüstet sind.

Unterm Strich

Die USA, Großbritannien sowie die Industrieländer in Asien sind am besten positioniert, um die potenziellen Vorteile der KI-Revolution zu nutzen.

China wird die Verbreitung von KI-Anwendungen und -Dienstleistungen im eigenen Land wahrscheinlich begrenzen, könnte aber dennoch ein wichtiger globaler Akteur werden, wenn es die Ergebnisse seiner Investitionen in technologische Innovationen exportiert.

Die Einführung von KI stellt die Schwellenländer vor komplexere Herausforderungen. Sie könnten von Innovationen profitieren, die zu ihrem Wachstum beitragen, oder zurückbleiben, falls die entwickelten Volkswirtschaften ihren Fortschritt beschleunigen.

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Nicole Willing

Nicole Willing verfügt über zwei Jahrzehnte Erfahrung im Schreiben und Redigieren von Inhalten über Technologie und Finanzen. Sie hat Erfahrung in der Berichterstattung über Rohstoff-, Aktien- und Kryptowährungsmärkte sowie über die neuesten Trends im gesamten Technologiesektor, von Halbleitern bis hin zu Elektrofahrzeugen. Ihr Hintergrund in der Berichterstattung über Entwicklungen bei Telekommunikationsnetzwerken und -diensten sowie der industriellen Metallproduktion gibt ihr eine einzigartige Perspektive auf die Konvergenz von Internet-of-Things-Technologien und Fertigung.