Ob mit neuen Produkten, Services oder Geschäftsmodellen: Um am weltweiten Wachstum teilhaben und wettbewerbsfähig
bleiben zu können, sind intelligente digitale Infrastrukturen und Künstliche Intelligenz (KI) unumgänglich. Der Huawei
Global Connectivity Index (GCI) 2018 zeigt, wie Konnektivität und KI zusammenhängen, wer vom KI-Boom profitieren wird und
was ihn gefährden könnte.
Ökonomischer Paradigmenwechsel
Vom autonomen Fahren über Chatbots im Kundenservice und fehlerfreie Spracherkennung bei internationalen Meetings bis hin zur
Krebsbekämpfung in der medizinischen Forschung: Unser Leben und Arbeiten werden in Zukunft immer stärker durch digitale Dienstleistungen,
Produkte und Geschäftsmodelle geprägt, die konsequent die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz (KI) ausschöpfen. KI wird damit zum Haupttreiber
eines globalen ökonomischen Paradigmenwechsels. Und wird als Motor für das Wachstum einzelner Branchen, aber auch einer dafür notwendigen Entwicklung
einer intelligenten Konnektivität wesentlich dazu beitragen, den Anteil der Digital-Ökonomie am weltweiten Bruttosozialprodukt im Jahr 2025
auf knapp 23 Billionen Dollar fast zu verdoppeln. Zu diesem Ergebnis kommt der Global Connectivity Index (GCI) 2018 von Huawei. Der GCI
misst anhand von 40 Kriterien in mittlerweile 79 Ländern weltweit die Entwicklung von Investitionstätigkeiten in Kommunikationstechnologie,
Anwendungen, Nutzererfahrung und Marktentwicklung und deren Auswirkung auf den digitalen Reifegrad ihrer Wirtschaft.
Deutschland landet 2018 auf Rang 14.
„Wir erleben jetzt einen von Künstlicher Intelligenz initiierten Paradigmenwechsel.“
– Kevin Zhang, Präsident Huawei Corporate Marketing
Intelligente Vernetzung: unverzichtbare Basis
Der GCI, 2018 zum fünften Mal erhoben, zeigt: Unabdingbare Voraussetzung einer Volkswirtschaft, ihrer Industrien und Unternehmen,
sich dieses digital basierte Wachstum zu erschließen, sind möglichst flächendeckende intelligente Telekommunikationsnetze. Heißt:
KI definiert als ökonomischer Wachstumstreiber Nummer eins neu, wie eine wettbewerbsrelevante Konnektivität aussieht. Intelligente
Vernetzung wird damit zur unverzichtbaren Basis für den Wohlstand ganzer Volkswirtschaften, für Wettbewerbsfähigkeit und
Profitabilität jedes Unternehmens.
Wer profitiert, wer verliert?
Profitieren werden von dieser Entwicklung also in erster Linie diejenigen Unternehmen und Länder, die auf eine hochwertige digitale
Infrastruktur zurückgreifen können. Industrien, die KI in Schlüsseltechnologien einbinden, also etwa in den Bereichen Breitbandversorgung,
Rechenzentren, Cloud, Big Data und Internet der Dinge, werden eine neue Welle des Wirtschaftswachstums auslösen.
Was eine KI-basierte Wirtschaft braucht
Laut GCI bilden vor allem drei Faktoren die Basis für Wettbewerbsfähigkeit in einer digitalen, von KI geprägten Ökonomie
an der Schwelle zu einem neuen Zyklus globalen Wirtschaftswachstums.
Relevante Algorithmen
Sie bilden die Gene jeder KI. Ohne hochwertige Algorithmen sind KI-Anwendungen sinnlos. Das macht KI-Experten für Unternehmen unverzichtbar. Sie sind in der Lage, die relevanten Felder für KI-Anwendungen zu identifizieren, die dafür passenden Algorithmen zu bestimmen und neue zu entwickeln.
Viele klassifizierte Daten
Daten sind das Lehrmaterial: Ohne sie kann eine KI-Anwendung niemals gelingen – egal, wie gut die Gene respektive die
Algorithmen auch sein mögen, die ihr zugrunde liegen. Nur auf der Grundlage riesiger, korrekt zugeordneter Datenmengen kann es gelingen, das Leistungspotenzial von KI vollständig auszuschöpfen. So war beispielsweise Googles Computerprogramm AlphaGo in erster Linie aus dem Grund in der Lage,
Menschen im Brettspiel
Go zu besiegen, weil es eines Tages einfach über mehr Erfahrung in Form endloser Trainingseinheiten verfügte, als es einem Menschen
jemals möglich wäre. Und Google brauchte zehn Jahre sowie Hunderttausende Stunden Training, um relevante Fortschritte im autonomen
Fahren zu erzielen, ohne damit schon ans Ziel gekommen zu sein. Also deutlich länger, als etwa ein professioneller Fahrer bräuchte,
um sein Niveau zu halten oder zu verbessern.
-
Hohe Rechenleistung
Ein Kind kann noch so talentiert und mit den besten Lehrmaterialien versorgt sein – herausragende Leistungen wird es nur
dann erbringen, wenn es ausdauernd und intensiv übt. Heißt: Auch mit den besten Algorithmen und riesigen Datenmengen wird
ein KI-Modell nur erfolgreich sein, wenn eine ausreichend hohe Rechenleistung zur Verfügung steht, um diese Trainings zu
ermöglichen. Und im Vergleich zu traditionellem Programmieren braucht KI eine deutlich höhere Rechenkapazität. Weil die Trainings
zeitaufwändig sind. Weil Experten die Algorithmen den neuen Erkenntnissen aus den vorangegangenen Trainings anpassen und das
Modell weiter trainieren müssen, um es kontinuierlich zu verbessern. Wie bei einem Spitzenathleten muss die Zahl dieser
Trainings exponentiell zunehmen, um Fortschritte auf hohem Niveau möglich zu machen. Ist das Training abgeschlossen, gilt es,
das Modell in möglichst viele Anwendungsszenarien herunterzubrechen. Je nach Phase schwankt der Bedarf an Rechenkapazität und
die Anforderung an Datensicherheit – wovon jeweils abhängt, ob sich für Unternehmen eher anbietet, Kapazitäten über Public
oder Private Clouds zu beziehen oder auf eigene Hardware zu setzen.
Deutschland: für die digitale Zukunft noch nicht optimal gerüstet
Der GCI zeigt auch: Deutschland ist für eine Zukunft, in der es entscheidend auf intelligente Konnektivität und
Künstliche Intelligenz ankommt, noch nicht optimal gerüstet. Im diesjährigen GCI-Ranking landet der derzeitige
Vize-Exportweltmeister nur auf Rang 14, ist damit gegenüber dem Vorjahr um zwei Plätze abgerutscht und liegt aktuell
hinter Luxemburg und nur knapp vor Neuseeland. Und deutlich hinter dem Spitzentrio USA, Singapur und Schweden.
Digitale Ausbildung neu definieren
Welches Land künftig zu den wettbewerbsfähigsten Volkswirtschaften zählen wird, hängt auch weiterhin stark vom Faktor Mensch ab.
In einer von Künstlicher Intelligenz geprägten Arbeitswelt wird digitale Kompetenz zur entscheidenden Größe – ist
derzeit aber noch vergleichsweise rar gesät. Unternehmen und Regierungen müssen also die Ausbildung für eine Arbeitswelt,
die von KI neu definiert wird, radikal reformieren. Sie müssen zudem mit dem Aufbau eines gesunden kollaborativen und offenen
KI-Ökosystems beginnen, um wettbewerbsfähige KI-Talente anzuziehen und zu halten. Ähnlich wie für die Anforderungen an
KI-Anwendungen selbst heißt das auch für KI-Entwickler: viel Zeit für Trainings, große Mengen an verlässlichen Daten, passende
Entwickler-Tools und ausreichend Rechenkapazitäten.