Thoughts Diary #07Kartierung der AI-Wertschöpfung

Thoughts diary #07

Kartierung der AI-Wertschöpfung

Laut McKinsey wird der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bis 2030 das globale Bruttoinlandsprodukt um 16 Prozent steigen lassen. PwC erwartet sogar ein Plus von 26 Prozent. In beiden Szenarien bedeutet es einen Zuwachs im zweistelligen Billionen-Dollar-Bereich. Deutlich spannender als wie viel Prozent es am Ende genau werden, ist jedoch die Frage, wo die Wertschöpfung stattfindet.

Die Gründer des französischen Start-ups mistral.ai, das vor wenigen Wochen mit 105 Millionen Euro die größte Seed-Runde eines europäischen Unternehmens aller Zeiten eingeworben hat, gehen in ihrem Pitch Memo davon aus, dass die Hauptwertschöpfung in Zukunft bei den Large Language Modellen (LLM) selbst liegt. Vor diesem Hintergrund sei es wichtig, Alternativen zu den LLMs der US-Tech-Giganten zu bauen.

Insbesondere mit Blick auf Sicherheits- und Compliance-Aspekte ist der Einsatz von generativer KI für viele Unternehmen bislang schwierig bis unmöglich, da oft nicht klar ist, wie die Daten verarbeitet und gespeichert werden. Europäische Player wie mistral.ai oder AI21 Labs aus Israel könnten sich als Alternativen zu ChatGPT oder Googles Bard positionieren und damit die Wertschöpfung sowohl für die Nutzer als auch die Anbieter ermöglichen.

Entscheidend wird dabei jedoch sein, dass die Distribution gelingt, sonst droht ein ähnliches Szenario wie es bei Slack nach der Einführung von Microsoft Teams zu beobachten war: 2019 (zwei Jahre nach dem Start) hatte der Dienst des Tech-Giganten mehr täglich aktive Nutzer (DAU), als das Start-up in fünf Jahren gewinnen konnte. Ende 2022 waren es mit rund 270 Millionen DAU schon mehr als zehnmal so viele.

Gleichzeitig ist der Wert eines LLM überschaubar, wird es nicht mit industrie-spezifischem Know-how verknüpft. Dann nämlich lassen sich Rahmenbedingungen für KI-Anwendungen definieren und eine tatsächliche Wertschöpfung erzielen. Dabei sollten KI-Unternehmen im Vorteil sein, die bereits selbst Applikationen für bestimmte Branchen entwickelt haben. Bislang ist der Einsatz von KI auf Unternehmensseite häufig noch von einzelnen Mitarbeitern abhängig und nicht in die Strategie der Firmen integriert. Das belegt auch eine Untersuchung von Accenture, für die 1.200 Unternehmen befragt wurden: 63 Prozent haben demnach noch keine ausreichend ausgefeilten KI-Strategien oder -Kapazitäten.

Nur 12 Prozent der befragten Unternehmen haben eine ausgefeilte KI-Strategie, die große Mehrheit experimentiert noch
Quelle: Accenture Research – The Art of AI Maturity

Der erhebliche Impact von KI auf das globale Bruttoinlandsprodukt ist unbestritten. Ebenso wie die Tatsache, dass die Wertschöpfung nicht alleine bei LLMs stattfinden wird. Dass dieser Zukunftsmarkt widerstandslos einigen wenigen (großen US-Tech-)Konzernen überlassen wird, ist im Übrigen nicht zu erwarten: Der Datendienstleister PitchBook prognostiziert für 2023 Investitionen in generative KI-Start-ups in Höhe von 42,6 Milliarden Dollar – 16-mal mehr als noch im Vorjahr.