Der Einfluss von Künstliche Intelligenz auf die Globale Expansion

Künstliche Intelligenz (KI) wird weltweit tiefgreifende Auswirkungen haben – in gewissem Maße hat sie das bereits getan, und es stehen noch viele weitere Entwicklungen bevor.

Internationales Geschäftswachstum, Künstliche Intelligenz und globale Expansion gehen oft Hand in Hand. Das McKinsey Global Institute analysierte kürzlich Wirtschaftsdaten der Vereinten Nationen, der Weltbank und des Weltwirtschaftsforums und berichtete, dass künstliche Intelligenz bis 2030 das Potenzial hat, 16% – oder etwa 13 Billionen Dollar – zur Weltwirtschaft beizutragen. Es könnte auch das globale Bruttoinlandprodukt um bis zu 26% steigern.

McKinsey berichtet außerdem, dass bis zum selben Jahr mindestens 70% der Unternehmen wahrscheinlich mindestens eine Form von künstlicher Intelligenz-Technologie eingeführt haben werden – beispielsweise Computer Vision, fortgeschrittenes maschinelles Lernen, natürliche Sprache, robotergestützte Prozessautomatisierung oder virtuelle Assistenten.

Doch was genau ist Künstliche Intelligenz und wie trägt sie zur globalen Expansion bei? Im Folgenden erläutern wir, wie Künstliche Intelligenz funktioniert, wie sie sich auf das Wirtschaftswachstum auswirkt und wie sie voraussichtlich sowohl heute als auch in Zukunft zur globalen Expansion beitragen wird.

Was ist künstliche Intelligenz?

Als Vater der künstlichen Intelligenz gilt allgemein Alan Turing, der wohl am bekanntesten für seinen Codeknacker-Computer ist, der den Alliierten im Zweiten Weltkrieg half. Turing schlug außerdem den später als Turing-Test bekannten Test vor – einen Test, den ein Computer nur dann bestehen kann, wenn seine Antworten auf Fragen von menschlichen Antworten nicht zu unterscheiden sind.

Seit den 1950Jahren rätseln Wissenschaftler darüber, was „Denken“ und „Intelligenz“ im Zusammenhang mit Maschinen und den Algorithmen, die sie zur Interpretation von Daten und zur Beantwortung von Fragen verwenden, ausmacht.

Künstliche Intelligenz ist schwer zu definieren, aber im Allgemeinen wird einer Maschine künstliche Intelligenz zugeschrieben, wenn sie auf Anfragen so reagiert, wie Menschen im Allgemeinen reagieren würden, und wenn sie in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen, die ein menschliches Intelligenzniveau erfordern.

Schlüsselkomponenten der Künstlichen Intelligenz

Eine kürzlich erschienene Studie der Brookings Institution argumentiert, dass Künstliche Intelligenz drei Haupteigenschaften besitzt:

• Intentionalität: Im Kontext künstlicher Intelligenz bedeutet Intentionalität, dass das System Entscheidungen trifft, anstatt lediglich mit vorbestimmten Reaktionen programmiert zu sein. Intentionalität erfordert künstliche Intelligenz, um die Bedeutung einer Anfrage zu verstehen und Daten mit der Absicht zu analysieren, die Antwort zu ermitteln. Dazu müssen Systeme der künstlichen Intelligenz Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, diese sofort analysieren und auf Grundlage der daraus gezogenen Schlussfolgerungen handeln.
• Intelligenz: Die Intelligenz künstlicher Intelligenz entsteht oft aus ihrer Interaktion mit Programmen für maschinelles Lernen und Datenanalyse. Die Kombination dieser Technologien ermöglicht das, was wir als intelligente Entscheidungsfindung bezeichnen. Ein System künstlicher Intelligenz, das Schüler verschiedenen Schulsystemen zuordnet, kann sich beispielsweise nicht auf reine Berechnungen verlassen – es muss auch Werte wie Gleichheit und Gerechtigkeit berücksichtigen, um für alle vorteilhafte Ergebnisse zu erzielen.
• Anpassungsfähigkeit: Anpassungsfähigkeit bedeutet, dass Systeme der künstlichen Intelligenz sich anpassen, wenn sie neue Daten erhalten, Entscheidungen treffen und die Ergebnisse interpretieren. Ändern sich die finanziellen oder ökologischen Rahmenbedingungen – oder verschlechtern sich im Falle von selbstfahrenden Autos die Straßenverhältnisse – kann die Künstliche Intelligenz die neuen Daten berücksichtigen und ihre Entscheidungsfindung entsprechend anpassen.

Darüber hinaus integriert Künstliche Intelligenz maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze.

Maschinelles Lernen nutzt riesige Datenmengen und hochentwickelte Computeralgorithmen, um Vorhersagen zu treffen. Enorme Datenmengen sind unerlässlich, da die Algorithmen des maschinellen Lernens so viele vergangene Ergebnisse wie möglich auswerten müssen, um korrekte Vorhersagen zu treffen. Mit der Weiterentwicklung und zunehmenden Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz ist es wahrscheinlich, dass sie immer genauere Vorhersagen treffen kann.

Maschinelles Lernen kann entweder überwacht oder unüberwacht erfolgen.

• Beim überwachten maschinellen Lernen werden die Daten mit hilfreichen Informationen wie Labels oder interpretierten Fakten versehen – zum Beispiel, dass Wasser bei 0 Grad Celsius gefriert –, um den Lernprozess zu beschleunigen.
• Beim unüberwachten maschinellen Lernen werden nur Daten ohne zugehörige Bezeichnungen oder Fakten bereitgestellt, daher muss der Algorithmus lernen, Muster zu interpretieren und selbstständig korrekte Interpretationen vorzunehmen. Unüberwachtes maschinelles Lernen umfasst das sogenannte Reinforcement Learning, bei dem Algorithmen ihre eigenen Daten auswählen und erzeugen, während sie lernen.

Künstliche Intelligenz funktioniert auch mithilfe sogenannter tiefer neuronaler Netze oder DNNs. Tiefe neuronale Netze kombinieren mehrere Lernaufgaben zu einem Paket und schaffen so allgemeines maschinelles Lernen (GPML). Der Vorteil von GPML besteht darin, dass es problemlos eine Vielzahl von Eingaben verarbeiten kann, wie zum Beispiel Video-, Audio- und Textinformationen.

Berühmte Beispiele künstlicher Intelligenz in der Geschichte

Systeme der Künstlichen Intelligenz haben in den letzten Jahrzehnten für Schlagzeilen gesorgt. Der IBM-Computer Deep Blue konnte vor über 20 Jahren Großmeister im Schach schlagen, und in jüngerer Zeit hat der IBM-Computer Watson Jeopardy-Champions bei Jeopardy besiegt.

Die Experimente von IBM im Bereich der künstlichen Intelligenz gibt es schon seit Jahrzehnten, aber sie sind mit der Entwicklung leistungsfähigerer Algorithmen nach und nach immer ausgefeilter geworden. Bei Jeopardy zu gewinnen ist beispielsweise eine größere Herausforderung als beim Schach, weil Jeopardy ein sprachbasiertes Spiel ist. Die Maschine muss also die unendlichen Nuancen der Sprache, Redewendungen, kulturellen Bezüge und anderer Aspekte der menschlichen Kommunikation analysieren, anstatt lediglich Strategien für Bewegungen auf einem Spielbrett zu entwickeln.

Ein Grund dafür, dass Programme der künstlichen Intelligenz im Schach so geschickt sind, ist, dass sie das Problem anders angehen als Menschen. Beim Schachspiel setzen wir typischerweise eine Mischung aus Mustererkennung und Intuition als Teil unserer Strategie ein. Ein Computer führt auch eine Mustererkennung durch, kann aber innerhalb von Sekunden auch eine riesige Datenbank möglicher Positionen und Ergebnisse durchsuchen, um den besten Zug zu ermitteln.

Wenn Watson lernt, Jeopardy zu spielen, macht es im Prinzip dasselbe – es verwendet statistische und regelorientierte Ansätze, um die Fragen zu interpretieren und die Antworten einzugrenzen. Anschließend bezieht es das Feedback aus den erhaltenen Ergebnissen mit ein – so kann es nach und nach feststellen, welche Algorithmen am besten funktionieren und unter welchen Umständen. Dieser „Lernprozess“ hilft dem System, künftig genauere Antworten zu finden.

Natürlich benötigen die meisten Unternehmen ihre Computer nicht, um Schach zu spielen oder Quizspiele zu gewinnen. Aber dieselben Eigenschaften, die der Künstlichen Intelligenz helfen, Schachpartien und Jeopardy-Spiele zu gewinnen, können auch in professionellen Anwendungen Anwendung finden.

Beispielsweise ist es unwahrscheinlich, dass Ärzte durch Systeme künstlicher Intelligenz ersetzt werden, da viele Nuancen der Diagnose, der Krankheitsbehandlung und der Arzt-Patienten-Beziehung nur schwer in einem Datensatz erfasst werden können. Künstliche Intelligenz kann jedoch eine hilfreiche Ergänzung zum menschlichen Arzt darstellen.

Ein Programm für künstliche Intelligenz könnte Hunderttausende von potenziellen Diagnosen oder Behandlungsprotokollen durchsuchen und im medizinischen Umfeld Vorschläge unterbreiten. Watson hat sich aufgrund seiner Spracherkennungs- und Bildverarbeitungsfähigkeiten bereits als nützlich erwiesen. Es kann beispielsweise radiologische Bilder analysieren und die Ergebnisse an Ärzte weitergeben.

Arten Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann in zwei Typen unterteilt werden: enge Künstliche Intelligenz und allgemeine Künstliche Intelligenz.

• Die schmale Künstliche Intelligenz, die heute in vielen Anwendungen existiert, ist die Künstliche Intelligenz, die zur Erfüllung spezifischer, definierter Aufgaben gebaut wurde. Man findet es in Chatbots, Spracherkennungsprogrammen, automatischen Übersetzungsdiensten und selbstfahrenden Autos. Computer bei Unternehmen wie Amazon, Google und Netflix nutzen ebenfalls künstliche Intelligenz, um das Surf-, Kauf- und Sehverhalten der Konsumenten zu analysieren und anhand dieser Muster personalisierte Empfehlungen auszusprechen.
• Allgemeine Künstliche Intelligenz, die wir potenziell zu einem leistungsfähigeren Werkzeug in der Zukunft entwickeln können, umfasst Systeme des maschinellen Lernens, die in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können. Im Idealfall kann allgemeine künstliche Intelligenz schneller lernen als der Mensch und ihre Fähigkeiten können die menschlichen Fähigkeiten bei intellektuellen und praktischen Aufgaben übertreffen.

Computer können derzeit nicht genau wie Menschen kommunizieren, und auch ihre Fähigkeit, ihre Entscheidungen oder Empfehlungen auf Nachfrage zu „erklären“, ist begrenzt. Doch im beruflichen Umfeld bieten sie viele Vorteile.

Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Weltwirtschaft

Die globalen wirtschaftlichen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz sind bereits erheblich. Künstliche Intelligenz beeinflusst das Wirtschaftswachstum auf vielfältige Weise:

• Steigerung der Produktivität und der Handelsmöglichkeiten: Eine der Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf das Wirtschaftswachstum ergibt sich aus ihren makroökonomischen Effekten. Wenn beispielsweise Künstliche Intelligenz das Produktivitätswachstum steigert, steigert dieses Produktivitätswachstum auch das Wirtschaftswachstum. Es erhöht auch die Möglichkeiten für international Handel.
• Bessere Steuerung komplexer Produktionsanlagen: Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen, komplexe, weit verstreute Produktionsanlagen besser zu steuern, indem sie ein zentralisiertes Managementsystem bereitstellt. Ein Unternehmen kann beispielsweise künstliche Intelligenz nutzen, um seine Lager effizienter zu verwalten, die Kundennachfrage vorherzusagen und die Genauigkeit seiner Schnellabwicklungs- und Liefersysteme zu verbessern.
• Ausbau digitaler Plattformen: Der Handel über digitale Plattformen ist dank der Technologie der künstlichen Intelligenz möglich. Die Online-Auktionsseite eBay beispielsweise nutzt Künstliche Intelligenz, um ihre Abläufe zu automatisieren.

Wie Künstliche Intelligenz Unternehmen dabei hilft, global zu expandieren

Globale Expansion und Künstliche Intelligenz haben eine fruchtbare Partnerschaft hinter sich. Künstliche Intelligenz unterstützt Unternehmen auf vielfältige Weise bei der globalen Expansion:

• Einfache Expansion durch digitale Plattformen: Künstliche Intelligenz und Automatisierung über digitale Plattformen bieten Unternehmen eine bequeme Möglichkeit, international zu expandieren. In den Vereinigten Staaten exportieren 97% der kleinen Unternehmen , die auf eBay aktiv sind, das künstliche Intelligenz einsetzt, einen Teil ihrer Produkte. Im Vergleich dazu exportieren nur 4% der Offline-Unternehmen, die keine Künstliche Intelligenz nutzen, ihre Produkte.
• Präzise Übersetzungsdienste: Künstliche Intelligenz bietet auch sofortige, präzise Übersetzungsdienste an, die den Dialog verbessern, Missverständnisse verringern und international Zusammenarbeit wesentlich effizienter und effektiver gestalten. Der Einsatz von KI-Übersetzungen im Geschäftsleben hat nachweislich einen positiven Effekt auf die Handelseinnahmen – ein Effekt, der einer Verringerung der Distanz zwischen den Ländern um mehr als 35% entspricht.
• Verbesserung von Handelsverhandlungen: Künstliche Intelligenz verbessert nicht nur die Kommunikation, sondern auch deren Ergebnisse. Künstliche Intelligenz kann genutzt werden, um die wirtschaftlichen Wege der Verhandlungspartner in verschiedenen Szenarien zu analysieren, vorherzusagen, wie sich unterschiedliche Variablen im Handelsszenario auf die Ergebnisse auswirken werden, und um Handelsreaktionen von Ländern vorherzusagen, die nicht Vertragspartei der Verhandlungen sind. Brasilien hat beispielsweise die Initiative „Intelligente Technologie + Handel“ entwickelt, die die Einbeziehung künstlicher Intelligenz als Bestandteil von Handelsverhandlungen betont.
• Lieferkettenmanagement: Künstliche Intelligenzsysteme können auch in Echtzeit auf die Lieferkette reagieren. Sie können Muster und Trends erkennen und vorhersagen, wo und wann die Nachfrage steigen wird. Sie können die Produktion auch automatisch erhöhen, um diese Nachfrage zu decken – oder sie können die Produktion verringern, um auf eine sinkende Nachfrage zu reagieren, wodurch Arbeitsverschwendung und Überschussbestandsaufnahme reduziert werden. Für expandierende Unternehmen, die eine Möglichkeit benötigen, die optimale Anzahl von Produkten für einen neuen Markt bereitzustellen, hat sich künstliche Intelligenz als unschätzbar wertvoll erwiesen.
• Automatisierung von Routineaufgaben: Wenn Unternehmen expandieren, möchten sie ihre Energien in der Regel auf übergeordnete Aufgaben wie Strategie konzentrieren und weniger auf untergeordnete Aufgaben wie bürokratische Angelegenheiten. Künstliche Intelligenz kann helfen, indem sie routinemäßige, bürokratische Aufgaben automatisiert. Wenn Unternehmen beispielsweise neue Mitarbeiter in verschiedenen Ländern einstellen, kann es schwierig werden, Aufgaben wie die Lohn- und Gehaltsabrechnung sowie die Bereitstellung von Sozialleistungen zu bewältigen. Künstliche Intelligenz kann helfen, diese Aufgaben zu automatisieren und menschliche Arbeiter vor Ärger und Frustration zu bewahren.
• Erhöhte Effizienz und Genauigkeit: Künstliche Intelligenz kann auch verschiedene Prozesse innerhalb eines Unternehmens optimieren, indem sie diese effizienter und genauer gestaltet. Wenn ein menschlicher Mitarbeiter Lohn- und Gehaltsabrechnungen durchführt oder Mitarbeiter in Krankenversicherungspläne aufnimmt, kann es zu Fehlern kommen, die zu Verzögerungen, falschen Zahlungen oder fehlendem Versicherungsschutz führen können. Bei einem automatisierten System, das weder müde wird noch sich ablenken lässt, sinkt die Fehlerwahrscheinlichkeit erheblich. Und ein Algorithmus der Künstlichen Intelligenz kann seine Berechnungen und Dateneingaben schneller abschließen als ein menschlicher Mitarbeiter, was auch die Effizienz steigert.

Wie wird sich Künstliche Intelligenz in Zukunft auf die globale Expansion auswirken?

Künstliche Intelligenz wird die globale Expansion in Zukunft voraussichtlich viel stärker beeinflussen als heute. Ein Grund dafür ist, dass die Einführung neuer Technologien und deren effektive Integration Zeit braucht. Je mehr Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen und besser verstehen, was künstliche Intelligenz für sie leisten kann, desto effektiver werden sie ihre Fähigkeiten nutzen können.

Und je besser sich Künstliche Intelligenz verbessert, desto größer wird auch ihre Wirkung. Das McKinsey Global Institute schätzt, dass die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz voraussichtlich einem logistischen Wachstum folgen und entlang einer S-förmigen Kurve zunehmen werden. Daher wird der Einfluss der Künstlichen Intelligenz auf die Weltwirtschaft in 2030 dreimal so hoch sein wie heute.

Künftig wird Künstliche Intelligenz die globale Expansion voraussichtlich auf folgende Weise beeinflussen:

• Verbesserung der Vorhersage zukünftiger Trends: Der Erfolg eines international tätigen Unternehmens hängt maßgeblich von seiner Fähigkeit ab, zukünftige Trends vorherzusagen und darauf zu reagieren. Künstliche Intelligenz kann in diesem Bereich helfen, indem sie diese Trends mithilfe von prädiktiven Modellen präzise vorhersagt und Unternehmen so ermöglicht, fundiertere Entscheidungen bei der Expansion in international Märkte zu treffen.
• Verstärkte intelligente Fertigung: Intelligente Fertigung erfordert die Vernetzung von Sensorsystemen, Cybersystemen und physischen Maschinen. Mit zunehmender Komplexität der Künstlichen Intelligenz kann diese die intelligente Fertigung durch Spezialisierung und Optimierung spezifischer Prozesse enorm verbessern. Künstliche Intelligenz ermöglicht zudem eine kontinuierliche Produktion rund um die Uhr, um die Produktivität zu steigern. Und seine Sensorsysteme – zusammen mit der geringeren Abhängigkeit von menschlichen Bedienern – können auch die Sicherheit in der Fertigung erhöhen.
• Verbesserte Fähigkeit, Beweise zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen: Zukünftig könnte künstliche Intelligenz dazu eingesetzt werden, riesige Datenmengen zu lesen und zu interpretieren. Im juristischen Bereich könnte künstliche Intelligenz beispielsweise ähnlich wie ein Rechtsanwaltsgehilfe arbeiten, jedoch in viel höherer Geschwindigkeit – indem sie große Mengen an Präzedenzfällen liest und relevante Informationen für die Bearbeitung aktueller Fälle sammelt.
• Zunehmende Automatisierung von Aufgaben: In Personalprozessen kann die Automatisierung beispielsweise dazu beitragen, Rekrutierung, Einarbeitung, Schulung, Gehaltsabrechnung und die Bereitstellung von Sozialleistungen zu optimieren. Und ausgefeiltere Formen künstlicher Intelligenz werden voraussichtlich in der Lage sein, Steuergesetze und international Vorschriften wesentlich schneller und effektiver zu analysieren als Menschen. Die Automatisierung dieser Prozesse durch künstliche Intelligenz wird Unternehmen helfen, Zeit und Arbeitsaufwand zu sparen und ihre Anfälligkeit für Strafen zu verringern.
• Zuverlässigere autonome Fahrzeuge: Autonome Fahrzeuge, auch selbstfahrende Autos genannt, verfügen über viele Sensoren – insbesondere Radar- und Lichtdetektoren –, die Informationen über Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs sammeln. Das System der künstlichen Intelligenz nutzt diese Daten , um in Echtzeit Entscheidungen darüber zu treffen , wie nah Objekte sind, ob Gefahren auf der Fahrbahn bestehen und welchen Weg es nehmen muss, um diese zu vermeiden. Autonome Fahrzeuge können Unternehmen bei ihrer Expansion helfen, Geld zu sparen – sie müssen keine Fahrer mehr bezahlen. Außerdem müssen die Mitarbeiter nicht mehr in den neuen Verkehrsregeln verschiedener Länder geschult werden, da ein System mit künstlicher Intelligenz diese sofort erlernen kann. Und Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz können diese Fahrzeuge sicherer machen und ihre Präsenz auf der Straße erhöhen.
• Erhöhte Genauigkeit und Effizienz: Wir mögen zwar denken, dass unsere KI-Prozesse mittlerweile relativ effizient sind, aber in KI-Systemen gibt es noch einige Fehler. Haben Sie schon einmal die automatische Hotline der Apotheke angerufen, um ein Rezept zu erneuern, und wurden dann vom System der künstlichen Intelligenz verwirrt und an einen Menschen weitergeleitet, der das Problem lösen sollte? Oder hatten Sie schon einmal Kontakt mit einem Chatbot, der keine hilfreichen Informationen liefern konnte? Zukünftig werden ausgefeiltere Systeme zu einer verbesserten, nahezu menschenähnlichen Leistung und einer Verringerung von Fehlern und Einschränkungen führen.
• Verstärkter Fokus auf Geschäftsinnovationen: Wenn sich Unternehmen weniger mit Routineprozessen und dem Tagesgeschäft befassen müssen, werden ihre mentalen und kreativen Ressourcen für anspruchsvollere Aufgaben frei. In Zukunft, wenn die Künstliche Intelligenz immer ausgefeilter wird, wird sie immer mehr administrative Aufgaben innerhalb eines Unternehmens übernehmen. Dadurch werden im Unternehmen intellektuelle Kapazitäten freigesetzt, um sich anspruchsvolleren Herausforderungen zu stellen und kreative Sprünge zu wagen. Eine stärkere Fokussierung auf Visionen und Kreativität wird voraussichtlich zu international Erfolg führen.
• Kosteneffizienz: Künstliche Intelligenz ist kostengünstiger als menschliche Mitarbeiter, da sie lediglich Anschaffungskosten verursacht. Es benötigt keine Vergütung, Gehaltserhöhungen, Gesundheitsleistungen oder Beiträge zur Altersvorsorge. Es wird auch nie krank, fehlt nie bei der Arbeit und erleidet keine Produktivitätseinbußen. Mit der zunehmenden Einführung künstlicher Intelligenz in Unternehmen dürften deren Betriebskosten sinken und die Gewinne sprunghaft ansteigen. Diese beiden Tatsachen führen dazu, dass dringend benötigtes Kapital für Globale Expansion-Projekte frei wird.

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