Generative KI kann zum Produktivitätsbooster werden
Mit fortschreitender Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) ergeben sich enorme Potenziale für die Weltwirtschaft. Eine neue Studie des McKinsey Global Institute (MGI), dem volkswirtschaftlichen ThinkTank der Unternehmensberatung McKinsey & Company, zeigt: GenAI-Technologien wie ChatGPT oder DALL-E können theoretisch einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen. Dies liegt in der Größenordnung des Bruttoinlandsprodukts des Vereinigten Königreichs im Jahr 2021 von rund 3,1 Billionen US-Dollar.
McKinsey & Company
Im Vergleich zu bisherigen Ausprägungen von Künstlicher Intelligenz und Analytik, etwa Machine Learning und Deep Learning, würde dies eine zusätzliche Steigerung um 10 bis 40 Prozent bedeuten. Die tatsächlichen Auswirkungen könnten sogar höher ausfallen, würde GenAI in Software wie etwa Textverabreitungsprogramme oder Chatbots integriert, wodurch frei werdende Arbeitszeit für andere Aufgaben genutzt werden kann.
Etwa 75 Prozent des geschätzten Werts wird GenAI in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung schaffen – und damit in stark wissens- und personalbasierten Bereichen. In einer Analyse von 63 Anwendungsfällen in 16 Geschäftsfunktionen wurden konkrete Herausforderungen identifiziert, die durch diese Technologie gelöst werden können. Beispiele sind die Unterstützung von Interaktionen mit Kunden, die Erstellung von Inhalten sowie das eigenständige Generieren von Softwarecode auf der Grundlage natürlicher Sprachanweisungen. Branchen wie Finanzdienstleistungen, High-Tech, Medien und Biowissenschaften könnten im Vergleich den größten Nutzen durch GenAI realisieren. Die Nutzung von GenAI im Bankensektor könnte zum Beispiel einen zusätzlichen Wert von jährlich 200 bis 340 Milliarden US-Dollar schaffen. Auch im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie ist das Potenzial mit jährlich zusätzlichen 400 bis 660 Milliarden US-Dollar erheblich.
Für die Bewertung des ökonomischen Potenzials von GenAI haben die Studienautor:innen neben der Analyse möglicher Anwendungsszenarien auch über 100 Branchenexperten befragt. Anhand der globalen Wirtschaftsstruktur im Jahr 2022 wurde dann der potenzielle jährliche Wert dieser GenAI-Anwendungsfälle errechnet. Dabei handelt es sich um eine konservative Abschätzung: Unberücksichtigt bleibt das Wertschöpfungspotenzial, sollte GenAI völlig neue Produkt- oder Dienstleistungskategorien hervorbringen.
Um zu ermitteln welche Berufe, Tätigkeiten und Qualifikationslevel am meisten Potenzial haben, hat die Studie sowohl 850 Berufe (Verkäufer, Lehrer, Krankenpfleger etc.) sowie 2.100 konkrete Tätigkeiten innerhalb dieser Berufe (Begrüßung von Kunden, Reinigungstätigkeiten, Zahlungen etc.) analysiert.
Komplexe, hochqualifizierte und hochbezahlte Bereiche mit hohem Automatisierungspotenzial
Anders als bei bisherigen Technologiesprüngen stehen bei der GenAI im Kern nicht physische Prozesse im Mittelpunkt, sondern die komplexen, hochqualifizierten und hochbezahlten Arbeitsbereiche. Das größte Automatisierungspotenzial erfahren Arbeitsbereiche, die einen Bachelor- oder Masterabschluss und eine Promotion erfordern. Für diese Gruppe hat GenAI das Automatisierungspotenzial gegenüber bisherigen Abschätzungen von 28 auf 57 Prozent aller Tätigkeiten/Jobs, die theoretisch automatisierbar sind, bis 2030 verdoppelt. In Tätigkeiten/Jobs, die keinen Highschool-Abschluss erfordern, ist das Automatisierungspotential nur um das 1,2-fache auf 63% gestiegen.
Ein Blick auf konkrete Berufsfelder zeigt vor allem für Lehrberufe (38 Prozentpunkte) ein signifikantes Automatisierungspotenzial durch GenAI (über bestehende KI-Anwendungen hinaus). Mit den verbesserten Fähigkeiten der GenAI im Bereich der natürlichen Sprache könnte z.B. die Entwicklung von Arbeitsaufgaben von Maschinen übernommen werden. Vielleicht zunächst nur zur Erstellung eines ersten Entwurfs, der von den Lehrkräften bearbeitet wird, aber perspektivisch auch mit weitaus weniger menschlichem Bearbeitungsaufwand. Dadurch könnten die Lehrkräfte mehr Zeit für andere Tätigkeiten aufwenden, z. B. für die Leitung von Klassendiskussionen oder die Betreuung von Schülern, die zusätzliche Unterstützung benötigen. Besonders hohes Automatisierungspotenzial besteht zudem bei IT-Berufen (31 Prozentpunkte), gefolgt Kreativberufen (24 Prozentpunkte). Demgegenüber wird für den physisch ausgerichteten Beruf des Bauarbeiters ein Potenzial von lediglich 5 Prozentpunkten ermittelt.
Auf Ebene der einzelnen Aufgaben zeigt sich ein ein zusätzliches technisches Automatierungspotenzial von jeweils 34 Prozentpunkten für Management-Tätigkeiten und Wissensarbeit bzw. die Anwendung von Fachkenntnissen auf Entscheidungsfindung, Planung und kreative Aufgaben. Das Automatisierungspotenzial bei physischer Arbeit steigt hingegen nur um einen Prozentpunkt.
Download der Studie: mck.de/GenAI_2023