Haben Sie sich auch bereits dabei ertappt, dass Sie nach Antworten googeln und einen Tag später die Antwort bereits wieder vergessen haben? Haben Sie sich als Elternteil auch bereits darüber aufgeregt, dass Ihre Kinder für schulische Referate und Vorträge stark auf publizierte Inhalte von Wikipedia zurückgreifen ohne deren Inhalt kritisch zu hinterfragen?

Der Gründer von Alibaba, Jack Ma, hat bereits mehrmals in medienwirksamen Auftritten ein Umdenken in Sachen Wissenvermittlung an unsere Kinder gefordert. (Video dazu hier). Der Zugang Wissen ist heute für niemanden mehr ein großes Problem. Vielmehr geht es darum, die nachgefragten Informationen richtig und schnell zu finden. Bei dieser Filterung wird ein trainierter Algorithmus, den wir gemeinhin als künstliche Intelligenz bezeichnen, künftig unabdingbar sein.

2018 wurden in den USA 9,36 Mrd. USD in Startups investiert, welche sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen. Dieser neue Rekord basiert jedoch auf einer geringeren Anzahl an Transaktionen (466 Deals) als noch im Jahr 2017 (533 Deals).

Ein wesentlicher Treiber des Rekordes sind die großen Finanzierungsrunden im Later Stage / Growth Stage, deren Anteil von 19% auf 32% gestiegen ist. Seed Finanzierungen hingegen haben deutlich weniger stattgefunden und machen nur noch 28% aller Finanzierungsrunden aus. Das bedeutet, dass die erste große Welle an Investitionen in Ideen rund um Lösungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz bereits hinter uns liegen. 2018 haben Investition in den Ausbau und das Wachstum von vielversprechenden KI-Lösungen deutlich zugenommen.

Das aktivste Unternehmen war Google Ventures mit 70 VC-Transaktion in 2018. Die chinesische Baidu gehört mit nur 15 VC-Deal im Bereich künstliche Intelligenz zu den Top 5 aktiven Unternehmen weltweit.

Asien konnte die Lücke zu den USA im Bereich VC-Transaktionen weiter schließen. Inzwischen werden 38 % alles Corporate Venture Deals (CVC) in Asien gemacht (in USA zur Zeit noch 48%). Europa verliert weiter an Anschluss und kommt nur noch auf 17%.

Die erste Welle von echten Auswirkungen künstlicher Intelligenz-Algorithmen ist im Mainstream angekommen. Das Kuratieren von Content beherrscht Google mit seiner Suche am besten. Maßgeschneiderte Informationen und Empfehlungen gehören heute zum Alltag von eCommerce & Co.

Die zweite Welle gewinnt zunehmend Eingang in die tägliche Arbeitswelt. Es geht hierbei um Voraussagen (predictions). Im Bereich B2B finden wir beispielsweise Lösungen für die Voraussage zu optimalen Wartungsintervallen bei Großindustrieanlagen. Im B2C Bereich wird das Verkaufsgespräch mithilfe von Auswertungen unterstützt.

Die dritte Welle, auch perception genannt, wird vorallem die user experience auf eine neue Ebene heben. Ein gutes Beispiel werden automatische Nachbestellungen für den Kühlschrank sein, so dass jederzeit sämtliche Produkte vorrätig sein werden.

Die vierte Welle wird für das vollständig autonome Handeln verantwortlich sein. Maschinen werden in der Lage sein, unsere Wünsche „von den Lippen“ abzulesen.

Das Verschmelzen von Mensch und Maschine jedoch, wie in etlichen Filmen dargestellt, liegt sicherlich noch in weiter Ferne.

Bei technologischen Lösungen der Welle 1 gibt es einen harten Wettbewerb zwischen den USA und China. Europa hinkt dort bereits erheblich hinterher.

Gleiches gilt für Welle 3, wobei hier aufgrund der staatlich begünstigten Datensammlung in China deutliche Vorteile auf Chinesischer Seite zu erwarten sind. Anhand dieser Daten werden Algorithmen für Welle 4 den Vorsprung der USA verkürzen. China sollte im autonomen Handeln über kurz oder lang auf die USA aufschließen. Bei Welle 2- predictions – werden die USA führend bleiben. Der Grund liegt in der Struktur der Volkswirtschaft. Chinas Fabrikabläufe sind dominiert entweder durch volle Automatisierung (JD.com) oder aber einen hohen manuellen Anteil. In der amerikanischen Wirtschaft werden die meisten Produktionsdaten bereits gesammelt. Enterprise Software wird fast überall eingesetzt. Dies dürfte bis auf weiteres ein Vorteil der amerikanischen Wirtschaft gegenüber der chinesischen sein, weil die Datenmengen bereits vorhanden und zur Auswertung zur Verfügung stehen.

In diesem Bereich bieten auch europäische Unternehmen ein großes Feld für Voraussagen (Prediction). Unsere insgesamt 8 Beteiligungen im Bereich künstliche Intelligenz wie Flexciton, scoutbee oder mostlyAI bieten eine gute Informationsbasis, was technisch bereits möglich ist und Anwendung findet in der wirtschaftlichen Praxis.

Die Eingangs gestellte Frage, ob unsere Intelligenz künstlich oder echt ist, würde ich heute folgendermaßen beantworten: unser Wissen(spool) basiert zunehmend auf künstlicher Basis. Die Erstellung intelligenter Algorithmen zur Verknüpfung der Daten, um brauchbare praktische Ergebnisse für B2B und B2C zu erhalten, ist nach wie vor echt menschlich.

Die Auswirkungen auf das gesellschaftliche Zusammenleben dürften jedoch gravierend sein. Welche Jobs tendenziell gefährdet sind, kann nur vermutet werden. Die Grafik rechts gibt einen Hinweis.