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Unternehmen mit dem Fokus auf Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnen zunehmend an Einfluss. Wie können politische Entscheidungsträger die inländische Innovationsbasis und Wirtschaft stärken?
Entmystifizierung der KI – Europäische Regierungen unter Zugzwang
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Unternehmen mit dem Fokus auf Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnen zunehmend an Einfluss. Wie können politische Entscheidungsträger die inländische Innovationsbasis und Wirtschaft stärken?
KI ist heute das wichtigste und dennoch am wenigsten verstandene Thema unserer modernen Geopolitik. Weltweit möchten sich Regierungen an der vielversprechenden Branche beteiligen – Fördermittel werden bereitgestellt, Expertengruppen zur KI-Ethik und Initiativen zur Erforschung der zukünftigen Arbeitswelt gegründet, jedoch mangelt es an einem ganzheitlichen Verständnis des Begriffs und dessen geopolitischen Auswirkungen.
Ganzheitliches Verständnis
Denn KI ist längst nicht mehr nur noch ein sozial- und wirtschaftspolitisches Thema. Um im globalen Wettbewerb, welcher vor allem zwischen den USA und China ausgetragen wird, mitzuhalten, müssen sich die Staaten der Europäischen Union auf eine gemeinsame Strategie einigen. Es gilt, das europäische Innnovationssystem zu stärken und ihre KI-Unternehmen vor der „ausländischen Übernahme“ zu beschützen.
Das im Juli veröffentliche Dokument „Demystifying AI & AI Companies“ der Stiftung Neue Verantwortung, bietet eine umfassende Analyse der heutigen KI-Branche und deren wirtschaftlichen und geostrategischen Auswirkungen. Es soll vor allem europäischen Regierungen als Informations- und Handlungsleitfaden dienen.
ML-Technologien im Fokus
Als Ausgangspunkt für eine effektive Informationserfassung und Trendüberwachung, wird zunächst eine klare Definition des KI-Begriffs benötigt. Erst so können politische Handlungsstrategien beschlossen werden, die beispielsweise in den Bereichen des Foreign-Direct-Investment (FDI) -Screenings oder der Exportkontrolle fallen können.
Zu diesem Zweck definiert die Stiftung Neue Verantwortung den KI-Begriff als Technologie, die Variationen von Machine-Learning (ML) Software verwendet und die fortschrittlichsten Innovationen mit Hilfe von spezieller Hardware umsetzt.
Klassifizierung von KI-Unternehmen
Kategorisiert werden KI-Unternehmen in Phasen ihrer Firmenreife mithilfe eines dreistufigen Modells. Die drei Phasen – Early Stage Venture, Domänenspezifische Anwendung und KI-Plattform – sollen dabei helfen, ein Verständnis für den Einfluss von KI-Unternehmen auf globale Marktdynamiken zu schaffen.
In der ersten Phase, der sogenannten Early Stage Venture, befinden sich vornehmlich junge Unternehmen und Start-Ups, welche sich auf die ML-basierte Lösung einer konkreten Problemstellung konzentrieren.
In der anschließenden Phase der domänenspezifischen Anwendung, spezialisieren sich Unternehmen auf ML-basierte Kernprodukte oder -dienstleistungen einer bestimmten Branche. Das Hauptaugenmerk liegt hier auf der Datenbeschaffung, der Qualitätssicherung und dem Erlangen von branchenspezifischem Fachwissen.
KI-Plattformen bilden die dritte Stufe des Modells. Dabei handelt es sich um Technologieunternehmen, welche branchenübergreifende Plattformmodelle verfolgen, wie beispielsweise Amazon mit AWS. ML wird dabei auf riesige Datenbestände angewandt, woraus Produkte und Services erstellt werden, die auf eigenen Cloud-Plattformen angeboten werden.
Handlungsempfehlungen
Unternehmen der Stufe 3 versuchen die kleineren Akteure der Stufen 1 und 2 zu akquirieren, um sie zu intubieren und von ihnen zu profitieren. Dadurch besteht neben der Entstehung von Monopolen auch die Gefahr, dass durch die Abwanderung von Technologien und Fachkräften ins Ausland, Marktverzerrungen und geschwächte Innovationszonen entstehen.
Um den Einfluss der KI-Plattformen besser regulieren zu können, empfiehlt die Stiftung Neue Verantwortung den außenpolitischen Entscheidungsträgern umgehend zu handeln. Die inländische Innovationsbasis muss daher zunehmend gestärkt und gefördert werden, so dass ausländische Übernahmen, Monopolbildungen und die Schwächung der inländischen Wirtschaft verhindert werden können.
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