KI-Revolution: Enge Zusammenarbeit macht Unternehmen zu Experten
Mathias Beck: „Unsere Forschung zeigt, dass die Einführung von KI in der Wirtschaft in relativ geschlossenen Gruppen stattfindet, ähnlich wie bei exklusiven Clubs.“
Wie verändern sich Unternehmen, Performance und Märkte durch die digitale Transformation? Daran forscht Mathias Beck von der Konjunkturforschungsstelle ETH Zürich zusammen mit seinem Team.
Ihr Fokus liegt auf der künstlichen Intelligenz (KI). Um den Einsatz von KI auf Unternehmensebene zu identifizieren, trainierten die Forschenden ein Transformator-Sprachmodell. Dazu verwenden sie Textdaten von über 1,1 Millionen Websites und konstruierten ein Hyperlink-Netzwerk, das mehr als 380.000 Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz umfasst.
KI-Kenntnisse in Unternehmen
Die Stichprobe bei über einer Million Unternehmen ergab: 2,2 % der Firmen verfügen über KI-Kenntnisse. In einigen Branchen ist die KI schon tief integriert, wie beispielsweise bei den IKT-Dienstleistungen, im Maschinenbau sowie im Einzel- und Grosshandel.
Unternehmensnetzwerke bilden KI-Silos
Die Abbildung 3 zeigt die geografische Verteilung der KI-Einführung und verdeutlicht, dass sie auf bestimmte Regionen beschränkt ist. Diese Regionen sind in den meisten Fällen durch ein Netzwerk miteinander verbunden. Was bedeutet, dass die Übertragung von KI-Wissen nicht durch geografische Entfernung beeinträchtigt wird. Der Zugang zu diesen Netzwerken ist für Unternehmen allerdings elementar: Forschungsleiter Mathias Beck: «Unsere Forschung zeigt, dass die Einführung von KI in der Wirtschaft in relativ geschlossenen Gruppen stattfindet, ähnlich wie bei exklusiven Clubs. Die Einbettung der Unternehmen in ein Netzwerk erweist sich als entscheidend, um sie zu sachkundigen KI-Nutzern zu machen.»
Struktureller Wettbewerbsnachteil
Diese Netzwerkstrukturen stellen eine Herausforderung für die Verbreitung von KI in der Wirtschaft dar. Das Wissen wird ungleich verteilt in Regionen, Branchen und Clustern.
«Langfristig könnte diese Dynamik zu strukturellen Wettbewerbsnachteilen und wirtschaftlicher Ungleichheit im Zusammenhang mit dem transformativen Potenzial der KI-Technologie führen und ein Szenario mit wenigen Gewinnern und zahlreichen Abhängigkeiten schaffen.»
Was kann die Politik und das Management tun?
Um dieses Szenario zu verhindern, empfehlen die Forschenden eine Überwachung der Technologieverbreitung unter Verwendung dynamischerer und zeitnaher Innovationsmetriken, wie z. B. webbasierte Messungen, die sich auf einzelne Firmencluster konzentrieren.
«Politische Instrumente zur Förderung des Einsatzes von KI-Technologien sollten sowohl die Produktion und Anwendung von KI-Technologien als auch die Verknüpfungen zwischen unverbundenen Clustern unterstützen.»
Auf Führungsebene würden die Forschungsergebnisse betonen, wie wichtig es ist, zu verstehen, über welche Wege technologie-relevante Informationen ins Unternehmen gelangen und wie sie dort über Hierarchien hinweg weiterverarbeitet werden. Dieses Verständnis ist nötig, um KI-Technologien erfolgreich zu übernehmen, so Johannes Dahlke, Mitautor der Studie.
Ausführlichere Informationen finden Sie im Paper, welches in der Fachzeitschrift „Research Policy“ erschienen ist (Englisch):
«Epidemic effects in the diffusion of emerging digital technologies: evidence from artificial intelligence adoption“
Diese Forschungsarbeiten finden im Rahmen des Nationalen Forschungsprogrammes (NFP 77) statt, welches 46 Projekte rund um die «Digitale Transformation» begleitet.