Ob mit neuen Produkten, Services oder Gesch?ftsmodellen: Um am weltweiten Wachstum teilhaben und wettbewerbsf?hig bleiben zu k?nnen, sind intelligente digitale Infrastrukturen und Künstliche Intelligenz (KI) unumg?nglich. Der Huawei Global Connectivity Index (GCI) 2018 zeigt, wie Konnektivit?t und KI zusammenh?ngen, wer vom KI-Boom profitieren wird und was ihn gef?hrden k?nnte.

?konomischer Paradigmenwechsel

Vom autonomen Fahren über Chatbots im Kundenservice und fehlerfreie Spracherkennung bei internationalen Meetings bis hin zur Krebsbek?mpfung in der medizinischen Forschung: Unser Leben und Arbeiten werden in Zukunft immer st?rker durch digitale Dienstleistungen, Produkte und Gesch?ftsmodelle gepr?gt, die konsequent die M?glichkeiten Künstlicher Intelligenz (KI) aussch?pfen. KI wird damit zum Haupttreiber eines globalen ?konomischen Paradigmenwechsels. Und wird als Motor für das Wachstum einzelner Branchen, aber auch einer dafür notwendigen Entwicklung einer intelligenten Konnektivit?t wesentlich dazu beitragen, den Anteil der Digital-?konomie am weltweiten Bruttosozialprodukt?im Jahr 2025 auf knapp 23 Billionen Dollar fast zu verdoppeln. Zu diesem Ergebnis kommt . Der GCI misst anhand von 40 Kriterien in mittlerweile 79 L?ndern weltweit die Entwicklung von Investitionst?tigkeiten in Kommunikationstechnologie, Anwendungen, Nutzererfahrung und Marktentwicklung und deren Auswirkung auf den digitalen Reifegrad ihrer Wirtschaft. Deutschland landet 2018 auf Rang 14.

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 erschlie?en, sind m?glichst fl?chendeckende intelligente Telekommunikationsnetze. Hei?t: KI definiert als ?konomischer Wachstumstreiber Nummer eins neu, wie eine wettbewerbsrelevante Konnektivit?t aussieht. Intelligente Vernetzung wird damit zur unverzichtbaren Basis für den Wohlstand ganzer Volkswirtschaften, für Wettbewerbsf?higkeit und Profitabilit?t jedes Unternehmens.

Wer profitiert, wer verliert?

Profitieren werden von dieser Entwicklung also in erster Linie diejenigen Unternehmen und L?nder, die auf eine hochwertige digitale Infrastruktur zurückgreifen k?nnen. 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 ausl?sen.

Was eine KI-basierte Wirtschaft braucht

Laut GCI bilden vor allem drei Faktoren die Basis für Wettbewerbsf?higkeit in einer digitalen, von KI gepr?gten ?konomie 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 m?gen, die ihr zugrunde liegen. Nur auf der Grundlage riesiger, korrekt zugeordneter Datenmengen kann es gelingen, das Leistungspotenzial von KI vollst?ndig auszusch?pfen. So war beispielsweise Googles Computerprogramm AlphaGo in erster Linie aus dem Grund in der Lage, , weil es eines Tages einfach über mehr Erfahrung in Form endloser Trainingseinheiten verfügte, als es einem Menschen jemals m?glich w?re. 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 l?nger, als etwa ein professioneller Fahrer br?uchte, 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. Hei?t: 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 erm?glichen. Und im Vergleich zu traditionellem Programmieren braucht KI eine deutlich h?here Rechenkapazit?t. Weil die Trainings zeitaufw?ndig 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 m?glich zu machen. Ist das Training abgeschlossen, gilt es, das Modell in m?glichst viele Anwendungsszenarien herunterzubrechen. Je nach Phase schwankt der Bedarf an Rechenkapazit?t und die Anforderung an Datensicherheit – wovon jeweils abh?ngt, ob sich für Unternehmen eher anbietet, Kapazit?ten 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 Konnektivit?t und Künstliche Intelligenz ankommt, noch nicht optimal gerüstet. Im diesj?hrigen GCI-Ranking landet der derzeitige Vize-Exportweltmeister nur auf Rang 14, ist damit gegenüber dem Vorjahr um zwei Pl?tze 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 wettbewerbsf?higsten Volkswirtschaften z?hlen wird, h?ngt auch weiterhin stark vom Faktor Mensch ab. In einer von Künstlicher Intelligenz gepr?gten Arbeitswelt wird digitale Kompetenz zur entscheidenden Gr??e – ist derzeit aber noch vergleichsweise rar ges?t. 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-?kosystems beginnen, um wettbewerbsf?hige KI-Talente anzuziehen und zu halten. ?hnlich wie für die Anforderungen an KI-Anwendungen selbst hei?t das auch für KI-Entwickler: viel Zeit für Trainings, gro?e Mengen an verl?sslichen Daten, passende Entwickler-Tools und ausreichend Rechenkapazit?ten.