Dieser Beitrag ist Teil der Blog-Serie Warum Künstliche Intelligenz?.
Thema heute: Situation in Deutschland: Großes Potenzial, aber bislang erst kleine Schritte.
In Kürze: Im Vergleich zu den USA und China hat der Standort Deutschland Aufholbedarf bei der direkten und strukturellen Förderung innovativer disruptiver KI-Technologien. Deutschland führt zwar bei der Einführung einfacher industrieller KI-Anwendungen, ist aber noch schwach bei der Kommerzialisierung anspruchsvoller KI-Technologien.
In Deutschland bewegen sich die Investitionsvolumina im Bereich KI im internationalen Vergleich bislang in einem überschaubaren Rahmen. Ein besonderer Fokus bei der Förderung von KI liegt hierzulande auf der Etablierung einzelner Exzellenz- und Forschungscluster für KI.
Als besonders vielversprechender KI-Cluster entwickelt sich der Standort Berlin. Der Stadt gelingt es, sich als vitaler Hub für KI-Forschung und KI-Unternehmen zu positionieren. Renommierte Institutionen wie das Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz mit Gesellschaftern wie SAP, Google, Daimler und Airbus haben hier ihren Sitz. Mit seiner Strahlkraft gelingt es Berlin zudem, etliche KI-Start-ups in die Stadt zu ziehen.
Eine gezielte Förderung disruptiver KI-Start-ups mittels direkter oder struktureller Maßnahmen findet in Deutschland aber kaum in nennenswertem Umfang statt. Eine entscheidende Rolle bei der Etablierung von KI kommt in Deutschland daher der Industrie zu.
Im Jahr 2019 waren die deutschen Unternehmen Bosch und Siemens bei der Entwicklung von KI-Technologien besonders erfolgreich und weltweit unter den 20 aktivsten Patentanmeldern im Bereich Künstliche Intelligenz. Insbesondere der Bereich autonomes Fahren mit unzähligen Anwendungsfällen für KI nimmt dabei hierzulande eine innovationstreibende Rolle ein.
Zudem gelingt es dem Standort Deutschland mit seinen global agierenden industriellen Großkonzernen die führende Position bei der Einführung von KI in der Fertigungsindustrie zu behaupten. So setzen heute bereits zwei von drei deutschen Produktionsunternehmen KI im Produktionsprozess ein. Typische Anwendungsfälle in diesem Bereich sind KI-gestützte Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance und Bedarfsplanung – alles Beispiele für KI-Applikationen, die mit relativ wenig Aufwand implementierbar sind. Die KI-Einführungsquote in diesem Bereich ist in deutschen Unternehmen derzeit doppelt so hoch wie in den USA und sogar sechs Mal so hoch wie in China.
Aus meiner Sicht ist dies ein vielversprechendes Signal, das den Innovations- und Transformationswillen der deutschen Industrie belegt. Das darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass noch großes Potenzial ungenutzt ist – sowohl was die Durchdringungstiefe von KI angeht als auch was die Fähigkeiten zum Einsatz anspruchsvoller KI-Lösungen in einer hochregulierten europäischem Datenlandschaft betrifft.
Ziel muss es daher, sein die KI-Durchdringungstiefe in den nächsten Jahren deutlich zu erhöhen. Gegenüber Großkonzernen haben kleine und mittelständische Unternehmen dabei den Vorteil, dass ihre IT-Systeme in der Regel übersichtlich und entsprechend leicht um KI erweiterbar sind. Damit liegt besonders auch im deutschen Mittelstand enormes Quick-Win-Potenzial für den Einsatz Künstlicher Intelligenz.
Zur Blog-Serie: Warum Künstliche Intelligenz?
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