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Europa macht große Fortschritte bei der KI-Innovation und legt dabei einen starken Fokus auf Ethik, Regulierung und verantwortungsvolle Innovation. Doch genau diese Faktoren könnten zum Hemmschuh für den Einsatz generativer KI werden. Die USA hingegen profitieren von einem Laissez-faire-Ansatz, der eine schnellere Entwicklung von KI-Technologien ermöglicht, aber auch potenzielle Risiken in Bezug auf ethische und gesellschaftliche Auswirkungen birgt. Wo finden sich Ansatzpunkte, um den Einsatz von KI in Europa verantwortungsvoll zu beschleunigen, und welchen Weg können Unternehmen in Europa einschlagen, um jenseits des KI-Hypes tragfähige Anwendungsfälle zu entwickeln?
Trotz der Bemühungen, die KI-Finanzierung in Europa anzukurbeln, klafft immer noch eine große Lücke im Vergleich zu den privaten und staatlichen Investitionen in den USA. Europäische Start-ups haben oft Schwierigkeiten, eine ähnliche Höhe an Risikokapital anzuziehen, was Innovation und Wachstum bremsen kann. Dieses Finanzierungsgefälle könnte dazu führen, dass europäische Unternehmen gegenüber ihren US-amerikanischen Pendants ins Hintertreffen geraten. Laut dem Generative AI Radar Europe des Infosys Knowledge Institute planen europäische Unternehmen zwar für 2024 eine größere Steigerung des Investitionsvolumens als US-Unternehmen (115 Prozent versus 70 Prozent), doch absolut gesehen sind die geplanten Ausgaben weniger als halb so hoch (1.3 Milliarden USD vs. 2.8 Milliarden USD).
Der komplexe EU AI Act ist zwar bahnbrechend in punkto Standards für den Einsatz von KI, führt aber auch zu erheblichen regulatorischen Belastungen für die in Europa tätigen Unternehmen. Die strengen Anforderungen an Transparenz, Datenmanagement und ethischer Nutzung sollen die Bürger:innen schützen, könnten aber zu einer Innovationsbremse werden – vor allem für Start-ups.
Eine vielversprechende Basis für eine globale KI-Governance stellt der vor kurzem unterzeichnete International AI Treaty dar. Eine globale Regelung ist entscheidend, um das volle Potenzial von generativer KI zu nutzen und gleichzeitig Risiken wie Diskriminierung und Missbrauch zu minimieren. Dennoch bleibt abzuwarten, ob der politische Wille ausreicht, um den Vertrag wirklich weltweit durchzusetzen.
Der Zugang zu großen, hochwertigen Datensätzen ist entscheidend für das Training effektiver KI-Modelle. Die bewusste Entscheidung für strengen Datenschutz in Europa, insbesondere durch die DSGVO, kann jedoch die Verfügbarkeit solcher Daten einschränken. In den USA ist der Zugang zu großen Datensätzen leichter, was die KI-Forschung und -Entwicklung beschleunigt und US-Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Doch die stärkere Datenregulierung bringt laut AI Radar für Europa auch einen Vorteil: Unternehmen haben weniger Bedenken, was die Verwendbarkeit von Daten angeht (13% vs. 24% in den USA) und haben mehr Vertrauen in ihre Fähigkeit, generative KI-Systeme zu verwalten (72% vs. 58% in den USA).
Europa sollte seine Vorreiterrolle im Datenschutz behalten, könnte jedoch in bestimmten Bereichen den Datenschutz etwas lockern, wie etwa bei der Nutzung anonymisierter oder pseudonymisierter Daten in der Forschung. Sensible Gesundheits- oder Finanzdaten sollten allerdings streng geschützt bleiben – hier könnten Datenpannen das Vertrauen der Bürger:innen in Technologien schädigen.
Das KI-Ökosystem in Europa ist im Vergleich zu den USA stärker fragmentiert, mit unterschiedlicher Ausprägung in den einzelnen Ländern. Diese Fragmentierung kann die Zusammenarbeit und die gemeinsame Nutzung von Ressourcen behindern und es Europa erschweren, das gleiche Maß an Innovation und Integration wie in den USA zu erreichen. Europäische KI-Hubs und Standardisierungen könnten die Fragmentierung deutlich verringern. KI-Exzellenzzentren könnten die Zusammenarbeit und den Wissenstransfer stärken. Ein weiteres Beispiel ist die Integration über Förderprogramme wie „Horizon Europe“, die grenzübergreifende Projekte finanzieren, um Innovationen zu beschleunigen.
US-Institutionen und -Unternehmen stehen an der Spitze der KI-Forschung und setzen oft globale Trends in der KI-Entwicklung. Die Konzentration von Talenten und Ressourcen in KI-Zentren wie dem Silicon Valley beschleunigt diese Führungsrolle weiter und macht die USA zu einem globalen KI-Powerhouse.
Europa sollte verstärkt in Forschungsinfrastrukturen investieren. Ein Beispiel: Der European Innovation Council (EIC) hat kürzlich ein Budget von über 10 Milliarden Euro bis 2027 zur Unterstützung von Deep-Tech-Forschung in der EU bereitgestellt. Zudem könnte eine engere Zusammenarbeit mit der Privatwirtschaft und internationalen Partnern dazu beitragen, die Innovationsfähigkeit Europas zu steigern.
Wie sieht es aktuell mit Anwendungsfällen für generative KI in Unternehmen aus? Der Generative AI Radar zeigt auf, dass die Mehrheit der europäischen Unternehmen hier noch in der Implementierungsphase ist, nur 6 Prozent ziehen bereits geschäftlichen Nutzen aus ihren Initiativen – in den USA sind dies 16 Prozent.
Für zukunftsfähige Unternehmen in Europa ist der Aufbau eines KI-zentrierten Betriebsmodells entscheidend. Unternehmen, die die Vorteile generativer KI nutzen wollen, sollten ihre Investitionen neu bewerten und sich auf realisierbare Anwendungsfälle mit messbarem Return on Investment fokussieren – klar abgestimmt auf ihre Kerngeschäftsziele und Stärken.
Eine wichtiger Erfolgsfaktor für KI-Projekte sind die KI-Experten im Unternehmen. In Europa besteht eine stärkere Präferenz für die Weiterbildung und Umschulung der eigenen Talente als in den USA. Dies zeigt das Vertrauen und Engagement in Europa, eine solide Grundlage für den Einsatz generativer KI im Unternehmen aufzubauen.
Insgesamt zielt das europäische KI-Modell darauf ab, langfristig Vertrauen und Nachhaltigkeit zu schaffen, während das US-Modell eine schnellere Akzeptanz von KI-Technologien fördert, was kurzfristig zu einem dynamischeren Markt führen könnte. Im Sprint sind die USA überlegen, aber im KI-Marathon hat Europa gute Chancen. Der Erfolg hängt jedoch neben weiteren Investitionen auch davon ab, ob sowohl Staat als auch Privatwirtschaft die Ökosysteme weiter vorantreiben. Zudem müssen Unternehmen den Wertbeitrag von KI erkennen und die Anwendungsfälle mit Blick auf den Datenschutz vorteilhaft nutzen.