von Benedikt Krauss, k+k Consulting

Quo vadis, AI?

Der Status Künstlicher Intelligenz im Jahr 2019

In Zusammenarbeit der beiden britischen Unternehmen MMC Ventures und Barclays wurde für das Jahr 2019 ein Bericht veröffentlicht, der einen Überblick über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in unterschiedlichen Sektoren gibt. Unter anderem werden auch die KI-Start-ups in Europa betrachtet. Nachfolgend werden die interessantesten Erkenntnisse aus diesem Bericht zusammengefasst.

 

Das Rennen um den KI-Wandel

Insgesamt betrachtet hat sich die Anzahl an KI-Einführungen in den letzten zwölf Monaten verdreifacht. Schon heute verwendet eines von sieben großen Unternehmen eine KI-Anwendung und eines von zehn Unternehmen bereits mehr als zehn verschiedene KI-Anwendungen. In den nächsten 24 Monaten werden 60 Prozent der Unternehmen mindestens eine KI-Anwendung produktiv einsetzen. Dieser Entwicklung wurde ermöglicht durch die technischen Fortschritte im Cloud Computing, den erweiterten Markt an Plug-and-Play-KI-Services der großen Technologieunternehmen (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud usw.) sowie ein blühendes Ökosystem mit Softwareunternehmen, die maßgeschneiderte KI-Lösungen liefern.
Die beliebtesten Einsatzgebiete für KI sind Chatbots im Umgang mit Kunden, die Automatisierung von Geschäftsprozessen und das Analysieren von Betrügern in Banken oder Versicherungsunternehmen.
Dennoch: Während die frühzeitigen Anwender, etwa Finanz- und High-Tech-Unternehmen, bereits die Früchte der KI-Lösungen ernten, gibt es einige Sektoren, die zurzeit weit abgeschlagen im Rennen um den KI-Wandel sind. Zu den aktuellen „Verlierern“ gehören beispielsweise Regierungen und Bildungseinrichtungen.
Durch den Wandel auf dem KI-Markt haben sich die typischen Initiatoren in den Unternehmen für KI-Einführungsprojekte ebenfalls geändert. Während zu Beginn noch zwei Drittel der ersten Anstöße für KI aus der Managementebene kamen, kommen heutzutage die initialen Vorschläge und Konzepte häufiger direkt aus den IT-Abteilungen.

 

Der technologische Fortschritt

Dass KI-Anwendungen heutzutage bereits in kleinen Unternehmen eingesetzt und trainiert werden können, hat mit einem technologischen Fortschritt in der Hard- und Software für KI zu tun.  
Während die KI-Modelle zu Beginn noch mit den spezifischen Prozessoren der Grafikkarten trainiert wurden, werden heute spezielle Prozessoren entwickelt. Diese sind ausschließlich auf das Trainieren von Modellen ausgelegt und ermöglichen somit eine bessere Performance. Vorreiter in der Entwicklung von KI-Prozessoren sind NVIDIA und Google. Bei Google können diese Prozessoren über die Google Cloud nach Bedarf digital gemietet werden. Ein weiterer Vorteil der neuen Prozessoren ist die Nutzung von Edge Computing. Hierbei werden Daten direkt an der Datenquelle verarbeitet; dadurch können Datenströme ressourcenschonend in die Cloud transportiert werden.         
Neben den Fortschritten in der Hardware werden auch neue Technologien in den Trainingsmethoden von KI entwickelt. Dazu gehört Reinforcement Learning: eine alternative Herangehensweise, um ein KI-Modell zu entwickeln und zu trainieren. Hierbei können Probleme ohne Wissen in der Domäne gelöst werden, indem dem Modell ein spezifisches Ziel vorgegeben wird. Das Modell wird daraufhin belohnt, wenn es dem Ziel näher kommt oder bestraft, wenn es sich weiter vom Ziel entfernt. Dadurch können auch KI-Modelle in Domänen genutzt werden, in denen zu wenig Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Ein weiterer neuer Ansatz ist Transfer Learning: Hierbei können Lösungen aus ähnlichen Problemen erneut eingesetzt werden. Dadurch hat das Modell eine präzisere initiale Performance, kann schneller lernen und erreicht bessere Langzeitergebnisse. Der Einsatz von Transfer Learning im Bereich der KI hat sich in den letzten zwei Jahren versiebenfacht.

Effekt von Transfer Learning

Abbildung 1: Effekt von Transfer Learning
Nach: Torrey, Shavik - vgl. MMC, Barclays: S. 75

 

Eine weitere neue Klasse an KI-Systemen sind sogenannte Generative Adversarial Networks (GAN). Diese neuronalen Netze können lebensechte Fotos, Videos, Musik oder Texte kreieren. Solche künstlich erstellten Medien bieten völlig neue Möglichkeiten im Marketing von Produkten. In Abbildung 2 findet sich ein Beispiel für das Erstellen menschlicher Gesichter mit GAN. Anzumerken ist, dass keines dieser acht Gesichter wirklich existiert.

Kuenstliche Gesichter mit Hilfe von GAN

Abbildung 2: Künstliche Erstellung menschlicher Gesichter mithilfe von GAN
Entnommen aus: Karras, Aila, Laine, Lehtinen: S. 8 – vgl. MMC, Barclays: S. 78

 

Der Kampf um Talente

Die Nachfrage nach KI-Experten hat sich in den letzten 24 Monaten verdoppelt. Es besteht eine Lücke zwischen Nachfrage und Angebot. Zurzeit kommen auf jeden Experten zwei offene Stellen. Die IT- und die Finanzbranche haben zusammen ca. 60 Prozent des Markts für KI-Entwickler belegt. Viele angehende KI-Experten sind noch in der Wissenschaft tätig, denn jeder sechste Entwickler besitzt einen Doktortitel. Das ist einer von vielen Gründen für den kleinen Pool an verfügbaren Entwicklern. Ein weiterer Grund ist die hohe Zufriedenheitsrate: Zwei von drei Entwicklern würden einen Wechsel des Arbeitsplatzes nicht in Erwägung ziehen, da sie mit der aktuellen Stelle zufrieden sind. Für die hohe Zufriedenheit wird sicherlich auch das entsprechend hohe Gehalt der KI-Experten eine Rolle spielen. Die Hälfte der Befragten hat in den letzten drei Jahren eine Gehaltserhöhung von 20 Prozent oder mehr erhalten.

 

Europas KI-Start-ups

Für den Bericht wurden 2.830 angebliche KI-Start-ups in 13 EU-Ländern analysiert. Dabei stellte sich heraus, dass 1.580 Unternehmen – also ungefähr 60 Prozent – tatsächlich KI im Wertbeitrag des Start-ups nutzen, die restlichen Unternehmen jedoch überhaupt keine KI einsetzen, geschweige denn anbieten. Die 1.250 übrigen Start-ups werben allerdings auch nicht mit KI, sondern höchstwahrscheinlich von Usern auf Webseiten wie Crunchbase falsch klassifiziert. Jedoch wurden – in Hoffnung auf größere Investmentsummen – die Fehlklassifizierungen von den Jungunternehmern auch nicht verbessert.         
In den Hotspots für KI – Großbritannien, Frankreich und Deutschland – hat bereits ein Fünftel der Start-ups die Wachstumsphase mit mehr als 8 Millionen USD Risikokapital erreicht. In schwächeren Ländern, beispielsweise Schweden, hat dies nur jedes zehnte Unternehmen erreicht. Insgesamt sitzen knapp 500 KI-Start-ups in Großbritannien. Das sind mit Abstand die meisten pro EU-Land, was Großbritannien zur Zentrale für KI in Europa macht. Die drei Plätze dahinter sind relativ eng belegt, bevor die nächste Lücke folgt. Auf dem zweiten Platz findet sich Frankreich mit 217 Unternehmen, Platz drei belegt Deutschland mit 196 Start-ups und auf Platz vier ist Spanien mit 166 KI-Start-ups. Eine detaillierte Auflistung der europäischen KI-Länder findet sich in Abbildung 3.

Start-ups

Abbildung 3: Mit mehr als doppelt so vielen Start-ups ist Großbritannien das KI-Powerhouse der EU
In Anlehnung an: MMC, Barclays (2019), S. 101

Neun von zehn Start-ups bieten ausschließlich „Business-to-Business“-Lösungen (B2B) an. Das liegt daran, dass KI-Modelle viele Daten zum Trainieren brauchen und dies bei Unternehmen meist geboten ist. Dennoch wächst der Anteil an „Business-to-Consumer“-Lösungen (B2C), da mittlerweile auch im privaten Bereich mehr und qualitativ höherwertige Daten zur Verfügung stehen. So orientiert sich jedes vierte neue KI-Start-up an B2C. Abbildung 4 enthält eine Übersicht über die unterschiedlichen Branchen, die durch die KI-Anbieter bedient werden. An der Spitze steht hier das Gesundheitswesen. Durch KI werden z.B. neue Möglichkeiten für die Prozessautomatisierung im Umgang mit Patienten ermöglicht. Außerdem wird die Gesundheitspflege für die Bevölkerung immer teurer. Seit 1970 haben sich die Kosten im Vergleich zum Bruttoinlandsprodukt verdoppelt. Daher sind Stakeholder des Gesundheitswesens an jeder Möglichkeit, Kosten einzusparen, interessiert.

Unternehmen

Abbildung 4: Jedes fünfte Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für das Gesundheitswesen
In Anlehnung an: MMC, Barclays 
(2019), S. 109

 

Fazit

Aus dem Bericht von MMC und Barclays wird deutlich, dass sich die europäische KI-Szene nicht vor den Konkurrenten aus Übersee oder dem Fernen Osten verstecken muss. Ein gutes Beispiel dafür ist DeepMind. Das Unternehmen wurde in Großbritannien gegründet und beschäftigt sich bereits seit 2010 mit der Entwicklung von KI. Darin hat DeepMind schnell große Fortschritte gemacht und wurde vier Jahre nach der Gründung von Google bzw. Alphabet akquiriert.

 

 

 

Quellen:

 
Titelbild: © ekkasit919, stock.adobe.com
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