Künstliche Intelligenz als neues Wettrüsten in der globalen Wirtschaft

In einer Zeit, in der technologische Fortschritte in atemberaubender Geschwindigkeit stattfinden, hat sich ein neues Wettrüsten entwickelt, das die Geschäftswelt in Atem hält: der Wettlauf um künstliche Intelligenz (KI). Anders als bei herkömmlichen Rüstungswettläufen steht hier nicht die militärische Überlegenheit im Vordergrund, sondern die Fähigkeit von Unternehmen, mithilfe von KI-Technologien effizienter, innovativer und wettbewerbsfähiger zu werden.

Die Bedeutung von KI in der Geschäftswelt ist nicht zu unterschätzen. Unternehmen setzen KI ein, um komplexe Datenmengen zu analysieren, Kundenservice zu optimieren, neue Produkte zu entwickeln und den Betrieb zu automatisieren. Die Investitionen in KI-Technologien steigen rasant an, und der Wettbewerb um die besten Talente, Daten und Infrastrukturen ist härter geworden.

KI-Systeme, insbesondere generative KI-Systeme wie ChatGPT, die Ende 2022 eingeführt wurden, haben die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und von ihr profitieren, grundlegend verändert. Diese Systeme können große Datenmengen in Minuten verarbeiten, ein Volumen, das ein Mensch in mehreren Leben nicht bewältigen könnte. Plötzlich sind sich Geschäftsführer bewusst, was KI ihnen und ihren Konkurrenten ermöglichen könnte.

Der Antrieb für diese Investitionen ist eine Mischung aus Angst und Gier, wie Branchenanalyst Jon Collins erklärt. Unternehmen, die in der Lage sind, maßgeschneiderte KI-Systeme zu entwickeln und einzusetzen, könnten in der Lage sein, in Forschung und Entwicklung einen großen Schritt nach vorne zu machen oder Kosten zu senken, indem sie menschliche Arbeit durch Automatisierung ersetzen.

In der Pharmaindustrie beispielsweise passen Unternehmen KI an, um neue Verbindungen für die Behandlung von Krankheiten zu entdecken. Doch es handelt sich um einen teuren Prozess. Es werden nicht nur Datenwissenschaftler und Modellentwickler benötigt, die sich in dem jeweiligen pharmazeutischen Bereich auskennen, in dem die KI arbeiten wird, sondern auch Infrastrukturentwickler, die die KI-Plattformen aufbauen können.

Die Herausforderung besteht darin, dass hochqualifizierte Arbeitskräfte rar sind. Es gibt nicht genügend Menschen, die verstehen, wie man diese Systeme erstellt und leistungsfähig macht. Laut Andrew Rogoyski, Direktor für Innovation am Surrey Institute for People-Centred AI an der University of Surrey, haben die Gehälter für diejenigen, die diese Herausforderungen bewältigen können, "lächerliche" Höhen erreicht.

Darüber hinaus ist der Zugang zur physischen Infrastruktur, die für groß angelegte KI benötigt wird, eine Herausforderung. Computersysteme, die für die KI-Forschung an Krebsmedikamenten benötigt werden, erfordern typischerweise zwischen zwei und drei Tausend der neuesten Computerchips. Allein die Kosten für solche Computerhardware können leicht 60 Millionen Dollar übersteigen, noch bevor Kosten für andere Essentials wie Datenspeicherung und Netzwerkkomponenten berücksichtigt werden.

Das Problem für Unternehmen besteht darin, dass diese Art von KI ziemlich abrupt erschienen ist. Frühere Technologien, wie das Aufkommen des Internets, wurden langsamer entwickelt. Eine große Bank, ein Pharmaunternehmen oder ein Hersteller verfügt möglicherweise über die Ressourcen, um die benötigte Technologie zu erwerben und von der neuesten KI zu profitieren. Aber wie steht es um ein kleineres Unternehmen?

Nehmen wir das italienische Startup Restworld, eine Rekrutierungswebsite für Catering-Personal mit einer Datenbank von 100.000 Arbeitnehmern. Der Chief Technology Officer Edoardo Conte war daran interessiert herauszufinden, ob KI dem Geschäft nutzen könnte. Das Unternehmen erwog die Entwicklung eines KI-gesteuerten Chatbots zur Kommunikation mit den Nutzern des Dienstes. Allerdings, so Conte, "steigen die Kosten sehr stark an", wenn Tausende von Nutzern beteiligt sind.

Stattdessen konzentrierte sich Restworld auf ein engeres Problem: das Problem, dass Kandidaten ihre Erfahrungen nicht immer auf die beste Weise präsentieren. Ein Kandidat könnte beispielsweise das Kellnern nicht als Fähigkeit auflisten. Die Algorithmen, die Conte entwickelt hat, erleichtern es jedoch, zusätzliche Informationen zu entdecken, einschließlich der Frage, ob sie sich in der Vergangenheit auf eine Kellnerposition beworben und diese erhalten haben.

Die KI kann ableiten, dass sie Kellner sind oder an anderen Kellnerjobangeboten interessiert sein könnten. Ein Hindernis bei der Rekrutierung im Gastgewerbe ist es, Kandidaten zu Vorstellungsgesprächen zu bringen. Contes nächste Herausforderung besteht darin, den Interviewprozess für seine Kandidaten mithilfe von KI zu automatisieren und anzupassen.

Die KI könnte sogar ein "Gespräch" mit Kandidaten führen und Zusammenfassungen erstellen, die an Rekrutierer weitergegeben werden. Das könnte den gesamten Prozess beschleunigen, der derzeit Tage dauern kann, und in dieser Zeit könnte ein Kellner oder Koch bereits einen anderen Job gefunden haben.

In der Zwischenzeit werden größere Unternehmen weiterhin Geld in KI-Projekte investieren, auch wenn nicht immer klar ist, was sie erreichen werden. Wie Rogoyski sagt, befindet sich die Einführung von KI in einer "darwinistischen, experimentellen Phase", und es ist schwierig zu sehen, welche Konsequenzen dies haben wird.

"Das ist der Punkt, an dem es interessant wird. Aber ich denke, wir müssen damit gehen", sagt er, bevor er hinzufügt: "Ich bin nicht sicher, dass wir eine Wahl haben."

Quellen:

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The Times. (500f3wjpd).
A.team. (the-arms-race-for-training-data-is-getting-crazy).
YouTube. (Wn244ffkc8I).
eMarketer. (global-ai-arms-race-banks-stretching-their-tech-experimentation).
Business Insider. (skype-engineer-warns-ai-weapons-race-people-stay-inside-drones-2023-8).
Lux Capital. (the-ai-arms-race-that-wasnt).
Unbounce. (marketing-ai-the-ai-arms-race/).
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