Enorme Potentiale für generative Künstliche Intelligenz

Eine aktuelle Studie zeigt: Mit fortschreitender Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz ergeben sich enorme Potenziale für die Weltwirtschaft. Der jährliche Produktivitätszuwachs könnte mehrere Billionen US-Dollar betragen.

Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.

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Spätestens seit dem Hype um ChatGPT prüfen viele Unternehmen und Organisationen, welche Vorteile ihnen generative Künstliche Intelligenz tatsächlich bringen kann. Eine aktuelle Studie des McKinsey Global Institute hat dies für die Weltwirtschaft berechnet. Demnach könnte generative KI einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen. Das entspräche dem Bruttoinlandsprodukts von Großbritannien im Jahr 2021 von rund 3,1 Billionen US-Dollar.

Im Vergleich zu bisherigen Formen von Künstlicher Intelligenz und Analytik, wie zum Beispiel Machine Learning und Deep Learning, könnte die Integration von generativer KI eine zusätzliche Steigerung von 10 bis 40 Prozent bedeuten. Die tatsächlichen Auswirkungen könnten sogar noch größer sein, insbesondere wenn die neue Technologie in Software wie Textverarbeitungsprogramme oder Chatbots integriert wird. Dadurch würde freiwerdende Arbeitszeit für andere Aufgaben genutzt werden können.

Auch Banken profitieren von generativer KI

Etwa 75 Prozent der geschätzten Werte, der durch generative KI geschaffen wird, entfallen auf die Bereiche Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung – also stark wissens- und personalbasierte Bereiche.

Eine Analyse von 63 Anwendungsfällen in 16 Geschäftsfunktionen hat konkrete Herausforderungen identifiziert, die durch diese Technologie gelöst werden können. Beispiele dafür sind die Unterstützung von Interaktionen mit Kunden, die Erstellung von Inhalten und die selbstständige Generierung von Softwarecode auf Basis natürlicher Sprachanweisungen.

Branchen wie Finanzdienstleistungen, High-Tech, Medien und Biowissenschaften könnten den größten Nutzen durch GenAI erzielen. Im Bankensektor könnte beispielsweise die Nutzung von GenAI einen zusätzlichen Wert von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar pro Jahr schaffen. Auch im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie besteht erhebliches Potenzial mit einem jährlichen Zusatzwert von 400 bis 660 Milliarden US-Dollar.

Veränderungen in der Arbeitswelt durch generative KI

Die Fortschritte in der Entwicklung generativer KI werden auch den Wandel in der Arbeitswelt beschleunigen. Diese Technologie hat das Potenzial, Arbeitsschritte zu automatisieren, Mitarbeiter von Routineaufgaben zu entlasten und so Raum für kreative Arbeit und Innovation zu schaffen. Dadurch könnten die insgesamt verlangsamten Produktivitätsgewinne der letzten Jahrzehnte ausgeglichen werden.

Die Automatisierung von Arbeitsprozessen mithilfe von KI und anderen Technologien könnte der globalen Wirtschaft von 2023 bis 2040 jährliche Produktivitätsschübe von 0,2 bis 3,3 Prozent ermöglichen. Allein die generative KI könnte zu einem Wachstum von 0,1 bis 0,6 Prozent beitragen. Voraussetzung dafür ist, dass die Mitarbeiter in Arbeitsbereiche wechseln, die zumindest ihrem aktuellen Produktivitätsniveau entsprechen. Für Deutschland liegen die potenziellen Produktivitätssteigerungen durch generative KI allein bei 0,2 bis 0,6 Prozent, was nahe dem globalen Durchschnitt liegt.

Automatisierung vor allem in hochqualifizierten Arbeitsbereichen

Bei generativer KI liegt der Fokus im Gegensatz zu früheren technologischen Durchbrüchen nicht auf physischen Prozessen, sondern auf komplexen, hochqualifizierten und gut bezahlten Arbeitsbereichen. Die Studie sieht ein erhebliches Potenzial zur Automatisierung von Arbeitsbereichen, die einen Bachelor- oder Masterabschluss sowie eine Promotion erfordern.

Für diese Gruppe hat sich das Automatisierungspotenzial durch generative KI im Vergleich zu früheren Schätzungen verdoppelt, von 28 Prozent auf 57 Prozent aller theoretisch automatisierbaren Tätigkeiten/Jobs bis 2030. Bei Tätigkeiten/Jobs, die keinen Hochschulabschluss erfordern, ist das Automatisierungspotenzial nur um das 1,2-fache auf 63 Prozent gestiegen.

Automatisierungspotenzial in verschiedenen Berufsgruppen

Eine Analyse der spezifischen Berufsfelder zeigt, dass vor allem Lehrberufe (über bestehende KI-Anwendungen hinaus) ein signifikantes Automatisierungspotenzial durch generative KI aufweisen, mit einem Anstieg um 38 Prozentpunkte. Durch die verbesserten Fähigkeiten der generativen KI im Bereich der natürlichen Sprache könnte beispielsweise die Erstellung von Arbeitsaufgaben von Maschinen übernommen werden. Dies könnte zunächst nur zur Erstellung eines ersten Entwurfs dienen, der dann von den Lehrkräften überarbeitet wird. Perspektivisch gesehen könnte jedoch auch ein erheblich geringerer menschlicher Bearbeitungsaufwand erforderlich sein. Dadurch könnten Lehrkräfte mehr Zeit für andere Aufgaben haben, wie z. B. die Leitung von Klassendiskussionen oder die Betreuung von Schülern, die zusätzliche Unterstützung benötigen. Ein hohes Automatisierungspotenzial besteht auch in IT-Berufen (31 Prozentpunkte), gefolgt von Kreativberufen (24 Prozentpunkte). Demgegenüber beträgt das Potenzial zur Automatisierung von physisch orientierten Berufen wie Bauarbeitern lediglich 5 Prozentpunkte.

Aufgabenbezogen ergibt sich ein zusätzliches Automatisierungspotenzial von jeweils 34 Prozentpunkten für Management-Tätigkeiten und Wissensarbeit, einschließlich der Anwendung von Fachkenntnissen bei Entscheidungsfindung, Planung und kreativen Aufgaben. Das Automatisierungspotenzial bei physischer Arbeit hingegen steigt lediglich um einen Prozentpunkt.

Potenziale und Risiken von generativer KI

Die Ära der generativen KI befindet sich gerade erst am Anfang. Die Begeisterung für diese neue Technologie ist spürbar, und erste Pilotprojekte zeigen vielversprechende Ergebnisse. Dennoch ist es erforderlich, Zeit zu investieren, um die vollen Vorteile dieser Technologie zu realisieren.

Führungskräfte in Wirtschaft und Gesellschaft stehen vor bedeutenden Herausforderungen. Dazu zählen das Management der Risiken, die mit generativer KI einhergehen, die Definition neuer Fähigkeiten und Kompetenzen für Arbeitskräfte sowie die Neugestaltung von Kerngeschäftsprozessen wie Umschulung und Entwicklung neuer Fähigkeiten.

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