Die hohen Venture Capital Investitionen in Themen der künstlichen Intelligenz zeigen deren Bedeutung. Haupttreiber sind China und die USA, Europa ist weit abgeschlagen. Deshalb besteht die Gefahr, dass hier auch die wesentlichen Anwendungsfelder verpasst werden, zumal die angelsächsischen Tech-Giganten mit hohen Investitionsvolumina einen Teil des Marktes für sich vereinnahmen wollen. Die nachfolgende Studie von Bröskamp Consulting gibt einen Kurzüberblick über die Schwerpunkte der künstlichen Intelligenz sowie deren Hauptanwendungsfelder und schafft damit Ideen, wie man sich diesem Thema nähern sollte.

Definition und Megatrend

„Künstliche Intelligenz“ geht auf John McCarthy zurück, der den Begriff als Überschrift eines Projektantrags am Darthmouth College in den USA in 1956 verwandte. Definiert wird sie als ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befasst.

Allein US$ 1,8 Mrd. Venture Capital sind in den vergangenen fünf Jahren in dieses Thema geflossen, was die Bedeutung als Megatrend unterstreicht. Das Muster dieser Investitionen ist in mehrerer Hinsicht aus deutscher und aus europäischer Sicht alarmierend.

  • Erstens dominieren China und die USA – und zwar in dieser Reihenfolge – 86% dieses Marktes. Schwerpunkte sind vor allem die Gesichtserkennung und AI Chips. Es geht einher mit einer hohen Anzahl von Patenten.
  • Zweitens ist Künstliche Intelligenz nicht mehr Selbstzweck, sondern die Anwendungsfälle rücken in den Vordergrund. Abbildung 1 zeigt die aktuellen Schwerpunkte aus heutiger Sicht – Healthcare, Cybersecurity, E-Commerce, Marketing, Fintech und IOT gehören dazu.

Der Anwendungsfall ist entscheidend

In allen Fällen ist der konkrete, ökonomisch vorteilhafte Anwendungsfall entscheidend. Vier Beispiele sollen hier exemplarisch für die oben skizzierten Schwerpunkte stehen:

  • Healthcare: Folgt man den Megatrends des MIT, so liegt der zukünftige Schwerpunkt der Innovation in der Anwendung der Genomforschung. Allein 28% aller Megatrends der letzten fünf Jahre entfallen hierauf (14 von 50 Megatrends). Betrachtet man die Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz, so liegen diese aktuell eindeutig in der Bildbearbeitung und der damit verbundenen Diagnose. Auch der Schwerpunkt der Start-up Investments in den USA liegt hier. Dass die jungen Unternehmen dabei auch vom Regulator, in diesem Fall der FDA, akzeptiert werden, zeigt die jüngste Zulassung von Arterys, ein Spezialist in der Analyse kardiographischer Bilder. Hinzu kommen starke Partnerschaften mit etablierten Spielern aus dem Gesundheitswesen, die die Transformation beschleunigen werden.
  • Cybersecurity: Denkt man an die Abwehr technischer Gefahren im Internet, so kommt praktisch kein Analyseprogramm mehr ohne künstliche Intelligenz aus. Ziel ist es hierbei vor allem, Schadsoftware unmittelbar zu identifizieren und die eigenen Systeme dagegen zu schützen. Kritisch sind dabei die vier bis sechs Wochen zwischen Aufkommen der Schadprogramme und deren Berücksichtigung in den Standardvirenprogrammen.
  • Fintech: Künstliche Intelligenz findet sich aktuell vor allem in der Entwicklung automatisierter Anlageempfehlungen. Kommend aus dem Trading haben sich diese in die erfolgreiche Anlage bei Privatkunden weiterentwickelt. Ein erfolgreicher Anbieter ist Sentinent, die hierüber empirisch deutlich höhere Erfolge erzielen. Spätestens seit dem von Banken unvorhergesehenen Bankrott von Carillion ist die Suche nach intelligenten Frühwarnsystemen eines der Primärthemen der großen kreditgebenden Institute. Eine dominante Lösung hat sich hier noch nicht herausgestellt.
  • IOT: Wie künstliche Intelligenz ganze Marktmechanismen verändern kann, zeigt das Start-up „SoftWear Automation“. Dank der von ihnen entwickelten Steuerungssoftware lassen sich T-shirts vollautomatisiert nähen. Der Arbeitsvorgang reduziert sich damit auf 22 Sekunden pro T-shirt. Dieses ist deutlich günstiger als jeder Arbeitnehmer aus Billiglohnländern. In der Konsequenz hat beispielsweise der chinesische Hersteller Tang Xinhong seine Produktion von China zurück in die USA verlagert. Somit kommen ganze globale Arbeitsteilungen ins Wanken. Vergleichbare Anwendungsfälle sind Sprachassistenten auf dem Smartphone oder Analysen von Chats oder Bots im Kundenservice.

Start-ups versus etablierte Technologiekonzernen versus intergrierte Softwarepakete

Neben der Start-up-Szene investieren vor allem die großen Technologieanbieter Amazon, Google und Microsoft in die künstliche Intelligenz. Sie integrieren diese für ihr eigenes Geschäftsmodell und bieten diese darauf aufbauend in Teilen ihren Kunden an. Die Dominanz vor allem von Google und Amazon liegt in dem gleichzeitigen Zugriff auf große Datenmengen sowie die entsprechende analytische Intelligenz.

Andere Firmen wie Salesforce („Einstein“), IBM („Watson) oder SAP integrieren die analytische Intelligenz in ihre Softwarepakete. Sie besitzen die analytische Kompetenz, der Datenzugriff erfolgt über den Kunden.

Start-ups ergänzen das Gesamtspektrum in den einzelnen Anwendungsfeldern und beleben dabei den Wettbewerb. Eine gute Idee reicht hier aber längst nicht mehr, sondern der solide ökonomische Anwendungsfall analog „SoftWear Automation“ oder ein entsprechend starkes Funding (analog Sentinent mit mehr als US$ 100 Mio.) sind notwendige Erfolgsvoraussetzungen.

Wie sollte man sich dem Thema nähern?

Aus Sicht eines deutschen bzw. europäischen Unternehmens stellen sich die folgenden Fragen:

  1. Wie dringend ist das Thema „Künstliche Intelligenz“ für mich (siehe Abbildung 1)?
  2. Welche Anwendungsfelder sind für mich vorstellbar bzw. sinnvoll?
  3. Gibt es bereits etablierte Softwarelösungen, auf die ich zurückgreifen kann?
  4. Bestehen innovative Start-up Ansätze, die ich nutzen bzw. für mich weiterentwickeln kann?
  5. Sollte ich mich dem Thema mit einem eignen Ansatz widmen?

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