Künstliche Intelligenz (KI) : Jetzt muss ein KI-Ruck durch das Land gehen

Im Jahr 2025 wird KI weiter in alle Bereiche der digitalen Wertschöpfungskette eindringen und integraler Bestandteil von vielen Anwendungen und der IT-Infrastruktur werden. KI wird zu einer „Commodity“-Anwendung, obwohl sich die Technologie weiter rasant fortentwickeln wird. Dieser Prozess wird auch beschleunigt durch KI-Agenten, welche komplette Prozesse über KI und entsprechende Integrationen in die Anwendungen automatisieren.

Bei der Leistungsfähigkeit der großen Sprachmodelle (LLMs) sehen wir zum einen eine Plateaubildung, denn die bestehenden Ansätze scheinen zunehmend ausgereizt. Man geht davon aus, dass kurzfristig alle verfügbaren Daten für das Training von großen Sprachmodellen genutzt wurden und keine zusätzlichen Daten zur Verfügung stehen. Zum anderen gibt es Fortschritte vor allem in der Ausführung von KI-Modellen: Hier werden durch aufwändige und auch rechenintensive „Chain of Thought“-Ansätze große Fortschritte in der Genauigkeit von LLMs auch bei komplexen Aufgaben erzielt. Dies hat Open AI mit seiner o3-Modellfamilie Ende 2024 eindrucksvoll bewiesen.

In der Robotik werden wir, angetrieben durch GenAI, einen Boom erleben. Humanoide Roboter werden zunehmend in ersten Tests in der Industrie eingesetzt werden. Es gibt dort ein Wettrennen zwischen amerikanischen und chinesischen Herstellern, das letztendlich auch zu günstigeren Preisen führen wird.

Wie deutsche Unternehmen KI integrieren

In 2024 haben vor allem große deutsche Unternehmen den Einsatz von KI vorangetrieben. Viele Unternehmen setzen Sprachmodelle für die Informationssuche und Textgenerierung auf Basis von internen Daten ein – als sogenannte Corporate-Chatbots. Meist werden KI-Systeme auf den Services der großen Cloud Provider gebaut und über spezielle Technologien wie RAG mit eigenen Daten angereichert. Kleinere und mittlere Unternehmen liegen bei dieser Entwicklung allerdings zurück, auch weil die nötige Expertise und Kapazitäten in diesem Segment oft fehlen.

Aber auch in der Forschung sind wir in Deutschland gut aufgestellt, dass beweisen Unternehmen wie Deepl, Flux als Spin-off der LMU München und die Initiative OpenGPTX, die mit Teuken ihr erstes 7B Open Source Sprachmodell veröffentlicht hat.

Make or buy - die neue US-Administration als Risiko

Die intensive Nutzung der KI-Services aus den USA führt zu der Frage, inwiefern wir in Deutschland zukünftig eher Anwender von KI oder auch Entwickler von KI-Systemen sein wollen. Wenn es um sicherheitskritische Daten geht, bevorzugen viele Unternehmen die öffentliche Hand und eigene, transparente Systeme, die in Deutschland gehostet werden.

Auch muss sichergestellt werden, dass rechtliche Bestimmungen bezüglich des Datenschutzes, dem europäischen AI Act und des Urheberrechts eingehalten werden.

Letztlich führt eine ausschließliche Nutzung der US-Services ohne europäische Alternative zu einer weiteren digitalen Abhängigkeit und Verlagerung von Wertschöpfungsanteilen ins Ausland. Dies stellt gerade durch die neue US-Administration, ihre Vernetzung mit den großen Tech-Konzernen und unklare Strategien ein zu vermeidendes Risiko dar.

Digitalministerium als Treiber des KI-Rucks für Deutschland

Wir haben in Deutschland wissenschaftlich und technologisch gute Voraussetzungen, mit den außereuropäischen Anbietern mitzuhalten.

Was fehlt, sind Mut und Investitionsbereitschaft, sowohl von privater als auch von staatlicher Seite. Die letzte Legislatur kann man in dieser Hinsicht leider als verlorene Jahre verbuchen. Es gab zwar eine Reihe von Initiativen und Förderprogrammen, die aber unabgestimmt waren – und teilweise haben die Ministerien hier eher gegeneinander als miteinander gearbeitet. Eine Aktualisierung der gemeinsamen KI-Strategie von 2018 hat nicht stattgefunden.

In der neuen Legislaturperiode muss sich dies ändern. Wenn alle Beteiligten aus Forschung, Wirtschaft und Politik eng und abgestimmt zusammenarbeiten – und nur dann – haben wir eine gute Chance.

Hierfür brauchen wir eine zentral steuernde und aktive Einheit im Management, zum Beispiel durch ein eigenes Digitalministerium mit entsprechenden Befugnissen. Wenn wir hierüber alle Kräfte bündeln, Investitionen richtig lenken und persönliche sowie regionale Partikular-Interessen ausblenden, dann können wir Deutschland zu einer wirklichen KI-Nation machen.