Dieses Kapitel bietet eine Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse aus dem internationalen Benchmarking des deutschen KI-Ökosystems sowie aus der Analyse der erzielten Ergebnisse der nationalen KI-Strategie. Es erörtert die Stärken, Schwächen, Chancen und Herausforderungen Deutschlands in Bezug auf die Entwicklung und Nutzung von KI. Das Kapitel endet mit Empfehlungen, die dabei helfen sollen, die KI-Politik in Deutschland so zu steuern, dass Chancen maximiert und Risiken minimiert werden.
OECD-Bericht zu Künstlicher Intelligenz in Deutschland
1. Wichtigste Ergebnisse
Abstract
Kontext
Deutschlands nationale KI-Strategie von 2018 und deren Fortschreibung von 2020 zielen auf verantwortungsvolles Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Gebiet der KI ab
Deutschland war 2018 eines der ersten Länder, die eine nationale Strategie für Künstliche Intelligenz (KI) beschlossen haben. Ziel der Strategie ist es, Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit zu fördern und eine verantwortungsvolle und vertrauenswürdige Entwicklung von KI sicherzustellen. Für die Ausarbeitung und Umsetzung der Strategie sind drei Bundesministerien zuständig: das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) und das Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS).
Die Hauptziele der deutschen KI-Strategie sind i) die Sicherung der künftigen Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands bei gleichzeitiger Etablierung Deutschlands und Europas als führende Standorte für die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien; ii) die Gewährleistung einer verantwortungsvollen und am Gemeinwohl orientierten Nutzung und Entwicklung von KI; und iii) die ethische, rechtliche, kulturelle und institutionelle Verankerung von KI in der Gesellschaft durch einen breiten gesellschaftlichen Dialog sowie durch aktive politische Bemühungen.
Im November 2019 veröffentlichte die Bundesregierung einen Zwischenbericht mit den Ergebnissen des ersten Jahres der Umsetzung. Im Dezember 2020 schrieb Deutschland die nationale KI-Strategie dann als Reaktion auf aktuelle Entwicklungen fort. Insbesondere die COVID-19-Pandemie, ökologische Nachhaltigkeit und Klimaschutz wurden dabei in den Vordergrund gerückt, ebenso wie die Bedeutung der europäischen und internationalen Zusammenarbeit auf dem Gebiet der KI. Später wurde bekanntgegeben, dass das ursprünglich für die Strategie vorgesehene Budget von 3 Mrd. EUR auf 5 Mrd. EUR aufgestockt werden soll. In den Jahren 2023 und 2024 analysierten die drei zuständigen Ministerien den Umsetzungsstand der nationalen KI-Strategie. In diesem Kontext beauftragten sie die OECD damit, ihre Analyse durch ein internationales Benchmarking des deutschen KI-Ökosystems zu unterstützen.
Der geopolitische, technologische und wirtschaftliche Kontext hat sich seit 2020 deutlich verändert
Als sich Deutschland von der COVID-19-Pandemie zu erholen schien, begann der russische Angriffskrieg gegen die Ukraine und die Abhängigkeit Deutschlands von Energieimporten wurde zu einer Bedrohung für die Energiesicherheit. Die Energiepreise stiegen deutlich, wodurch die Inflation angeheizt und die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen beeinträchtigt wurde. Mehrere Engpässe, die zunächst durch die Pandemie und anschließend durch den Krieg verursacht wurden, haben die globalen Wertschöpfungsketten gestört und die Verwundbarkeit Deutschlands bei der Energiesicherheit aufgezeigt. Im Inland sieht sich Deutschland mit der Herausforderung eines demografischen Wandels konfrontiert, der hohe Gesundheitskosten zur Folge hat und zu Arbeitskräfteengpässen beiträgt.
Gleichzeitig entwickeln sich die KI-Technologien rasant weiter. KI wird aufgrund ihres Potenzials, ganze Branchen zu transformieren und die Entdeckung innovativer neuer Geschäftsmodelle sowie Produkte zu ermöglichen, weithin als die nächste Querschnittstechnologie angesehen. Die weltweite Anzahl wissenschaftlicher Publikationen zu KI hat sich in den letzten fünf Jahren fast vervierfacht und die Investitionen von Wagniskapital in KI haben sich im gleichen Zeitraum mehr als verdoppelt. Im November 2022 rückte die Veröffentlichung des konversationellen KI-Sprachmodells ChatGPT-3 die Generative KI in den Blickpunkt der breiten Öffentlichkeit und schärfte deren Bewusstsein für das Potenzial und die Risiken der Technologie.
Vor diesem Hintergrund erfolgt die Evaluierung der internationalen KI-Leistung Deutschlands sowie die Bewertung der bisherigen Erfolge der nationalen KI-Strategie zum richtigen Zeitpunkt, um Stärken zu erkennen, Schwächen zu identifizieren und letztlich die KI-Vision für die kommenden Jahre zu gestalten, um sowohl Chancen zu maximieren als auch Risiken zu minimieren.
Dieser Bericht stützt sich auf Daten und Erkenntnisse aus Interviews mit wichtigen deutschen Interessenvertreter:innen im Bereich KI, um ein internationales Benchmarking des deutschen KI‑Ökosystems und Fortschritte bei der Umsetzung der nationalen KI-Strategie zu ermöglichen. Er diskutiert die Stärken, Schwächen, Chancen und Herausforderungen Deutschlands bei der Entwicklung und Nutzung von KI und empfiehlt Ansätze, um die KI-Politik in Deutschland künftig zu lenken und gestalten.
Dieser Bericht umfasst sechs Teilaspekte: Köpfe, Forschung, Transfer und Anwendungen, die Arbeitswelt, Ordnungsrahmen sowie Gesellschaft. Der Bericht enthält auch drei Sektor-”Spotlights” zu KI im öffentlichen Sektor, im Gesundheitswesen und für ökologische Nachhaltigkeit.
Überblick über Stärken und Schwächen, Chancen und Risiken
Abbildung 1.1 sind die wichtigsten Ergebnisse der Analyse zusammengefasst, während der nächste Abschnitt allgemeine Empfehlungen enthält. In den einzelnen Kapiteln des Berichts werden die Ergebnisse der jeweiligen Analysebereiche ausführlich erörtert.
Stärken
Im sich entwickelnden KI-Wettlauf ist Deutschland mit einzigartigen Wettbewerbsvorteilen ausgestattet: Forschungsexzellenz gepaart mit der Priorität, KI menschenzentriert zu entwickeln, sowie Deutschlands internationaler Einfluss schaffen einen fruchtbaren Boden für die KI-Entwicklung und -Einführung.
Die deutsche Forschung leistet in der KI-Entwicklung Pionierarbeit in allen wichtigen KI-Teildisziplinen und positioniert Deutschland als ein Land, das globale KI-Trends und -Standards maßgeblich mitbestimmt. Die deutsche KI-Forschungslandschaft zeichnet sich durch ein fest etabliertes Netzwerk öffentlicher und privater Forschungseinrichtungen aus. Institutionen wie die Max-Planck-Gesellschaft, die Fraunhofer-Gesellschaft und führende Hochschulen sind für ihre fundierten wissenschaftlichen Leistungen bekannt und rangieren im internationalen Vergleich weit oben. Ihre Schwerpunkte liegen dabei sowohl auf der Grundlagenforschung als auch auf der angewandten Forschung. Diese wissenschaftliche Exzellenz hat sich als Magnet für Talente erwiesen und trägt zum globalen KI-Wissen bei. Gemessen an den Forschungspublikationen auf dem Gebiet der KI gehören die akademischen Leistungen deutscher Forscher:innen stets zur Weltspitze. Dieser produktive Output unterstreicht die Bedeutung Deutschlands für die Weiterentwicklung von KI-Wissen und -Anwendungen.
Deutsche Wissenschaftler:innen profitieren bei der Erforschung von KI-Modellen von soliden Rechenkapazitäten. Insbesondere mit dem Aufkommen von Generativer KI und Basismodellen wird die KI-Forschung zunehmend rechenintensiv. Deutschland verfügt über zahlreiche Supercomputer, die für das Training von KI-Modellen genutzt werden können und die wachsende Nachfrage nach KI-Rechenleistung aus Forschung und Privatwirtschaft decken. Die Rechenkapazitäten des Landes stellen einen großen Wettbewerbsvorteil dar, auch wenn erst noch evaluiert werden muss, inwieweit in Deutschland Rechenleistungsressourcen auf breiter Basis zugänglich sind. Im Vergleich dazu verfügen die meisten anderen europäischen Länder nicht über ausreichende KI-Rechenleistung.
Deutschland verfolgt einen menschenzentrierten KI-Ansatz. Die deutschen Bundesministerien setzen mit ihrer KI-Strategie und -Politik auf die Entwicklung und Nutzung von KI für das Gemeinwohl. Sie investieren in Projekte, die der Gesellschaft zugutekommen, etwa im Gesundheitswesen oder im Bereich der ökologischen Nachhaltigkeit. Mit diesen politischen Prioritäten richten sie die KI-Fortschritte an gesellschaftlichen Zielen aus und stellen sicher, dass die Technologie dem öffentlichen Interesse dient. KI-Entwicklungen sollten ethischen Überlegungen, gesellschaftlichen Bedürfnissen und Individualrechten Priorität einräumen. Demgemäß setzt Deutschland auf KI-Anwendungen, die menschliche Fähigkeiten erweitern, die Privatsphäre schützen und Fairness gewährleisten. Im Einklang mit der KI-Verordnung (AI Act) der Europäischen Union (EU) orientieren sich die Politik und die Forschungsinitiativen Deutschlands an diesem menschenzentrierten Ethos und tragen dazu bei, weltweit Maßstäbe für verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu setzen.
Dieser menschenzentrierte Fokus in der KI-Entwicklung hat sich in einer allgemein positiven Einstellung zu KI am Arbeitsplatz niedergeschlagen. In Deutschland werden Arbeitnehmer:innen aktiv einbezogen, wenn es um die Einführung von KI am Arbeitsplatz geht. Durch die Auseinandersetzung mit Bedenken und die Berücksichtigung von Feedback sorgen deutsche Interessenträger:innen dafür, dass die Einführung von KI mit den Bedürfnissen und Werten von Arbeitgeber:innen und Arbeitnehmer:innen abgestimmt wird. Dies führt schlussendlich auch zu einer gesteigerten Effektivität und Akzeptanz von KI-Lösungen.
Deutschland sorgt nicht nur dafür, KI ethisch unbedenklich zu entwickeln, sondern ist auch einzigartig positioniert, um sie ökologisch nachhaltig zu gestalten. Angesichts der weltweit fortschreitenden Klimakrise ist die Förderung von KI als Teil der sogenannten grünen und digitalen „Zwillingstransformation“ von entscheidender Bedeutung. In aktuellen Berichten wird einerseits auf den signifikanten ökologischen Fußabdruck der Entwicklung von KI-Systemen und andererseits auf das große Potenzial der wirksamen Nutzung von KI für eine beschleunigte Dekarbonisierung hingewiesen. Vor diesem Hintergrund verfügt Deutschland über Ökosysteme, die KI mit Nachhaltigkeit verbinden und die Nachhaltigkeit seiner KI-Modelle und -Anwendungen vorantreiben könnten. Dieser Ansatz könnte nicht nur die CO2-Emissionen verringern, sondern auch die Entwicklung einer ökologisch nachhaltigen KI voranbringen und sich als Wettbewerbsvorteil erweisen.
Deutschland ist sowohl im In- als auch im Ausland Wegbereiter politischer Initiativen auf dem Gebiet der KI und exportiert seine KI-Zukunftsvision. Das Land schafft beispielsweise Raum für die Erprobung neuer Politikansätze. Um die Regulierung von KI besser zu unterstützen, wurden eine Reihe von Maßnahmen zur Förderung regulatorischer Experimente eingeleitet. Die nationale KI-Strategie nennt in diesem Zusammenhang Lern- und Experimentierräume sowie die Einrichtung von Reallaboren. Voraussichtlich 2025 wird ein Bundes-Reallaboregesetz verabschiedet. Darüber hinaus exportiert Deutschland seine Vision für die Zukunft der KI auch ins Ausland. Es treibt die Regulierung und Standardisierung von KI gezielt voran und fördert damit Vertrauenswürdigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Initiativen wie die Etablierung einer nationalen KI-Normungsroadmap, das Engagement in internationalen Normungsorganisationen oder die Einführung eines KI-Vertrauenssiegels verdeutlichen Deutschlands proaktiven Ansatz bei der ethischen KI-Entwicklung. Diese Maßnahmen sind Ausdruck des deutschen Engagements für die Gestaltung einer wettbewerbsfähigen KI-Industrie innerhalb des europäischen Rahmens und im Einklang mit den Regulierungsambitionen der EU.
Schwächen
Während der Hype um KI weltweit seinen Höhepunkt erreicht, fällt die Begeisterung in der deutschen Wirtschaft verhaltener aus: Zwar wird KI auch in Deutschland weithin als die nächste Querschnittstechnologie mit erheblichen Wettbewerbsvorteilen für Unternehmen betrachtet, aber wesentliche Voraussetzungen wie ausreichend verfügbares Wagniskapital erfüllt das Land nur bedingt. Auch Innovationsmüdigkeit hat dazu beigetragen, dass KI bisher nur begrenzt Verbreitung gefunden hat.
Deutsche Unternehmen, die keine KI einführen, laufen Gefahr, ihre globale Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren und anfällig für Lieferkettenstörungen zu bleiben. Trotz des soliden Fundaments in der KI-Forschung und -Entwicklung ist in Deutschland der Einsatz von KI in Schlüsselindustrien fragmentiert. Öffentliche und private Forschungsinstitute haben zwar erhebliche Fortschritte bei der Entwicklung von KI erzielt, doch in der Industrie findet die Technologie im Vergleich zu den europäischen Spitzenreitern nach wie vor nur langsam Verbreitung. Außerdem führt das verarbeitende Gewerbe, das eine Schlüsselrolle in der deutschen Wirtschaft spielt, KI-Anwendungen langsamer ein als andere Branchen. Die Gründe hierfür sind vielfältig und reichen von branchenspezifischen Herausforderungen bis hin zu allgemeineren wirtschaftlichen und politischen Rahmenbedingungen. Wie viele andere Länder auch steht Deutschland beispielsweise vor einem Engpass bei KI-Kompetenzen. Obwohl die Bildungseinrichtungen des Landes hochqualifizierte Absolvent:innen hervorbringen, übersteigt die Nachfrage nach KI-Expert:innen das Angebot bei Weitem.
Positionen im KI-Bereich bleiben überwiegend männlich dominiert. Das globale Problem des Gender Gaps ist in Deutschland auch bei den Jobs im KI-Bereich deutlich feststellbar, und zwar vor allem auf den Führungsebenen. Diese Ungleichheit schränkt die Fähigkeit Deutschlands ein, den Arbeitsmarktanforderungen gerecht zu werden und dafür zu sorgen, dass KI-Lösungen der Vielfalt der Bevölkerung gerecht werden und keine Vorurteile und Biases festschreiben.
Arbeitgeber:innen beklagen einen Mangel an Talenten, das genaue Ausmaß dieses Problems ist jedoch weitgehend unbekannt. Weil nationale Kompetenzanalysen nicht spezifisch auf KI-Kompetenzen eingehen, zeichnen sie ein undurchsichtiges Bild vom tatsächlichen und wahrgenommenen Kompetenzmangel. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer maßgeschneiderten und präzisen Beurteilung des KI-Kompetenzbedarfs, damit die richtigen bildungspolitischen Antworten gefunden und arbeitsplatzbasierte Umschulungsprogramme gestaltet werden können. Außerdem macht KI eine Überarbeitung des deutschen Ausbildungsmodells erforderlich. Da keine präzise KI-Kompetenzanalyse vorliegt, schreitet die Modernisierung der Ausbildungsordnungen durch Einbeziehung von KI-Inhalten nur langsam voran. Dabei wäre die Berufsausbildung angesichts der Flexibilität ihrer Bildungsprogramme und der Fähigkeit der Arbeitgeber:innen, KI-bezogene Kompetenzen proaktiv in ihre Programme zu integrieren, ein einzigartig agiles Instrument, um die KI-Kompetenzlücke zu schließen.
Nach einem Jahrzehnt des Wirtschaftswachstums könnte Deutschland Opfer seines eigenen Erfolgs werden, da wirtschaftliche Akteur:innen zunehmend innovationsmüde werden. In mehreren Branchen wurde das Potenzial von KI-Anwendungen noch nicht in vollem Umfang erkannt, was oftmals mit der Einstellung einhergeht, dass angesichts des bisherigen wirtschaftlichen Erfolgs kein Innovationsbedarf besteht. Dieser Mangel an Bewusstsein behindert die Einführung von KI, da Unternehmen und öffentliche Einrichtungen nicht erkennen, wie KI dazu beitragen kann, entscheidende geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen oder die betriebliche Effizienz zu verbessern. Außerdem behindert ein begrenztes Maß an Risikobereitschaft das Wachstum deutscher KI-Champions. Deutschlands konservative Einstellung gegenüber Investitionen, die sich in Zurückhaltung hinsichtlich riskanter Unternehmungen äußert, hat erhebliche Auswirkungen auf die KI-Landschaft. Die begrenzte Verfügbarkeit von Wagniskapital für KI-Start-ups hemmt Innovationen und verlangsamt die Kommerzialisierung und Verbreitung von KI-Technologien. Diese Risikoaversion äußert sich sowohl in der Welt des Wagniskapitals als auch bei der Beschaffung von KI-Lösungen im öffentlichen Dienst. Angesichts fehlender Finanzmittel entscheiden sich Start-ups mit hohem Potenzial möglicherweise für einen Standortwechsel ins Ausland.
Politik- und Governance-Mechanismen tragen entscheidend dazu bei, den Einsatz von KI auf positive Ergebnisse auszurichten, in Deutschland sind sie aber nach wie vor teils fragmentiert. Führung auf politischer Spitzenebene könnte hier weithin signalisieren, dass KI eine nationale Priorität ist. Im öffentlichen Sektor mangelt es an Klarheit über die Rollen und die Aufsicht bei der KI-Umsetzung. Die verschiedenen Bundesministerien betreiben ihre Initiativen für die Nutzung von KI mit jeweils eigenen Regeln, ein zentralisierter Ansatz fehlt. Die Abwesenheit einer einheitlichen Strategie und Koordinierungsfunktion resultiert in einer unzureichenden Führungsrolle des Bundeskanzleramts im KI-Bereich und in potenziellen Doppelanstrengungen in verschiedenen Ministerien. Zudem fehlt es aufgrund der föderalen Verwaltungsstruktur Deutschlands an Kompetenzen für die einheitliche Einführung von KI über die Bundesländer hinweg. Die Zentralisierung der KI-Expertise innerhalb der Bundesministerien führt zu Engpässen auf Landesebene, was sich aufgrund des begrenzten Know-hows der Bundesländer z. B. auf die Einrichtung von Reallaboren auswirken kann. Erschwerend kommt hinzu, dass die Zuständigkeiten in den einzelnen Bundesländern (etwa im Gesundheits- oder Datenschutzbereich) fragmentiert sind und jedes Land mit unterschiedlichem Tempo eigene Initiativen entwickelt. Diese uneinheitliche Vorgehensweise verlangsamt nicht nur die KI-Integration, sondern macht es auch schwierig, KI bundesweit einheitlich einzuführen.
Die Zivilgesellschaft benötigt mehr Mitspracherecht. Die Erarbeitung der nationalen KI-Strategie 2018 hat zwar gezeigt, dass die Bundesregierung Interessenträger:innen in die Gestaltung der KI-Politik durchaus einbezieht, allerdings ist deren Repräsentation begrenzt. In der Regel sind vor allem die Sozialpartner:innen an der Politikgestaltung beteiligt, während andere Interessenträger:innen, z.B. zivilgesellschaftliche Gruppen, Vertreter:innen von Minderheiten und Umweltschutzgruppen, zumeist außen vor gelassen werden. Aufgrund dieser unausgewogenen Beteiligung wird nicht das gesamte Spektrum der Perspektiven abgedeckt, die für eine integrative Gestaltung der KI-Politik erforderlich sind.
Die Herausforderungen sind allerdings gleichermaßen technischer wie struktureller Art. Die Zugänglichkeit offener Daten und die digitale Infrastruktur sind begrenzt. Für die Entwicklung und das Trainieren von KI-Anwendungen ist der Zugriff auf große, hochwertige und detaillierte Datensätze erforderlich, während gleichzeitig die Sicherheit dieser Daten gewährleistet werden muss. Datensätze der öffentlichen Verwaltung, die für das Trainieren und die Verfeinerung von KI-Algorithmen von entscheidender Bedeutung sind, bleiben jedoch überwiegend unzugänglich. Auch industrielle Daten werden zu wenig genutzt. Zudem stellt eine flächendeckende Bereitstellung leistungsfähiger Internetverbindungen eine Grundvoraussetzung für reibungslosen Datentransfer und Datenverfügbarkeit dar. In Deutschland schränkt jedoch eine lückenhafte digitale Infrastruktur, insbesondere in ländlichen Gebieten, die Verbreitung von KI ein. Vor allem im Gesundheitswesen begrenzen außerdem die vorsichtige Auslegung der Datenschutzgesetze und eine übervorsichtige Haltung gegenüber Innovationen den Fortschritt, trotz des Wunsches des Sektors, den Zugang zu Gesundheitsdaten für die Forschung zu verbessern. Das Fehlen standardisierter Datenprotokolle und mangelnde Interoperabilität schaffen zudem große Hindernisse für die Integration von KI. Forscher:innen stehen vor erheblichen administrativen Herausforderungen beim Zugang zu Gesundheitsdaten.
Chancen
Eine Reihe von Chancen könnte dazu beitragen, diese neuen globalen Realitäten zu bewältigen.
Der aktuelle Hype könnte der perfekte Katalysator sein, um die Einführung von KI in Deutschland zu fördern. Die aktuelle Dynamik und das steigende Interesse an KI können dazu beitragen, umsetzbare Strategien in Schlüsselsektoren wie dem verarbeitenden Gewerbe, dem Bereich der öffentlichen Dienstleistungen und dem Gesundheitswesen sowie bei Nachhaltigkeitsinitiativen voranzutreiben. Durch Anreize, Sensibilisierungskampagnen und unterstützende politische Maßnahmen könnten Impulse für die Einführung von KI gesetzt werden.
Dies könnte dazu beitragen, Branchen für das Zeitalter der KI umzugestalten. Zielgerichtete politische Maßnahmen im KI-Bereich, um kritische Branchen zu transformieren, könnten die Durchdringung aller Sektoren mit KI fördern. Durch die Fokussierung auf sektorspezifische KI-Strategien, die Finanzierung transformativer Projekte und die Unterstützung von Forschung und Entwicklung in Schlüsselsektoren könnten Branchen für eine durch KI geprägte Weltwirtschaft gerüstet werden.
Die Beteiligung weiterer Interessenträger:innen könnte zu einem inklusiveren Politikgestaltungsprozess führen. Deutschlands starke Tradition der Sozialpartnerschaft schafft einen fruchtbaren Boden für ein inklusives KI-Politikumfeld. Durch die Entwicklung von Plattformen und Prozessen für die Beteiligung unterschiedlicher Interessenträger:innen, einschließlich von Bürger:innen, ist Deutschland gut aufgestellt, um eine breitere Repräsentation in der KI-Politikentwicklung sicherzustellen.
Deutschland hat als Vorreiter in der KI-Politik eine starke Position. Deutschland kann Initiativen unterstützen und finanzieren, die auf internationaler Ebene Standards für eine vertrauenswürdige KI fördern.
Von nachhaltiger KI zu KI für Nachhaltigkeit. Die Kartierung und Messung des ökologischen Fußabdrucks von KI und die wirksame Nutzung des deutschen Ökosystems für KI und ökologische Nachhaltigkeit können helfen, den Energie-, Verkehrssektor, die Industrie und die Landwirtschaft zu dekarbonisieren. Dazu bedarf es der Formulierung von Strategien, welche die KI-Forschung in ihrem Bemühen um ökologische Nachhaltigkeit unterstützen und der Industrie Anreize für die Einführung von umweltfreundlichen KI-Lösungen bieten.
Risiken
Mit dem sich verschärfenden globalen KI-Wettbewerb ist Wachsamkeit angesichts sich rasch entwickelnder gesellschaftlicher Risiken geboten. Beim Versuch, sich in einer von KI geprägten Zukunft eine führende Position zu sichern, investieren Regierungen weltweit massiv in KI-Fähigkeiten. Angesichts der immer schnelleren Entwicklung von KI besteht jedoch die Gefahr, dass sie Desinformation, wirtschaftliche Ungleichheit oder Biases fördert und dadurch das Vertrauen der Öffentlichkeit gefährdet.
Die weltweiten Spitzenreiter haben sich in Position gebracht. Die deutsche Industrie gefährdet ihre internationale Wettbewerbsfähigkeit, wenn sie nicht rechtzeitig vertrauenswürdige KI einführt. KI gilt weithin als die nächste Querschnittstechnologie, die in großem Maßstab zu Wirtschaftswachstum und sozialer Innovation beitragen und die Auswirkungen des Arbeitskräftemangels auf die Wirtschaft verringern könnte. KI nicht einzuführen könnte zur Folge haben, dass die deutsche Industrie Wettbewerbsvorteile einbüßt, da Konkurrent:innen KI nutzen, um ihre Betriebsabläufe zu verbessern, Kosten zu senken und Innovationen umzusetzen.
Deutschland sollte die EU als Hebel einsetzen, um im globalen KI-Wettlauf Schritt zu halten. Mit steigender Intensität des Wettbewerbs um die KI-Vorherrschaft stecken die globalen Supermächte ihre Territorien ab. Die Hauptrollen auf der globalen Bühne spielen dabei insbesondere die Vereinigten Staaten, China und ein zunehmend ehrgeiziges Indien. Um global wettbewerbsfähig zu bleiben, muss Deutschland die Größenvorteile der EU als Staatenverbund nutzen, um seine technologischen Fähigkeiten und sein Innovationspotenzial zu stärken und einen Rückstand zu vermeiden.
Bislang wurde KI positiv betrachtet, doch ihre rasche Weiterentwicklung und die daraus resultierenden Bedrohungen könnten dieses Vertrauen auf die Probe stellen und öffentlichen Widerstand gegen eine breitere Einführung hervorrufen. In einem Jahr mit wichtigen Wahlen werden Deepfakes und mittels KI erzeugte Desinformation die aufkommenden Bedrohungen ins Zentrum der Aufmerksamkeit rücken. Im Jahr 2024 wird eine beispiellose Anzahl von Wähler:innen in insgesamt 68 Ländern an die Wahlurnen gehen. Fälle von Deepfakes und Desinformation haben bereits in der Vergangenheit die Schlagzeilen beherrscht. Im „Superwahljahr“ ist das Risiko, dass KI eingesetzt wird, um Fehl- und Desinformation zu erzeugen und zu verbreiten, besonders hoch. Ein derartiger Missbrauch könnte die Integrität demokratischer Prozesse untergraben und das öffentliche Vertrauen in KI schwächen.
Sorgen über Automatisierung und wirtschaftliche Ungleichheiten werden immer mehr zu Themen von öffentlichem Interesse. KI birgt die Gefahr, dass ihre Vorteile unverhältnismäßig stark den einkommensstärkeren Gruppen zugute zu kommen und dadurch die wirtschaftliche Ungleichheit verstärkt wird. Ein derartiges Szenario könnte zur Erosion der deutschen Mittelschicht beitragen und eine Bedrohung für den gesellschaftlichen Zusammenhalt und den allgemeinen Wohlstand darstellen.
Wenn KI-Systeme nicht sorgfältig konzipiert und überwacht werden, können sie Biases verfestigen. Im Gegensatz zu anderen Ländern blieb Deutschland bisher von Biases in großem Stil verschont, aber ein entsprechender öffentlichkeitswirksamer Fall könnte zur Folge haben, dass die öffentliche Wahrnehmung von KI ins Negative umschlägt. Wachsamkeit und die Bekämpfung dieser Risiken sind deshalb unabdingbar.
Der Einsatz von KI-Systemen am Arbeitsplatz kann Arbeitsschutzrisiken mit sich bringen und Arbeitnehmer:innenrechte bedrohen. Deutschland muss Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu überwachen und ihnen entgegenzuwirken.
Der enorme Bedarf an Rechenkapazitäten für KI-Systeme wirft Nachhaltigkeitsbedenken auf. Während KI nur einen Bruchteil der Gesamtauswirkungen digitaler Technologien auf die Umwelt ausmacht, erfordert die exponentielle Dynamik von KI-Systemen die Definition und Implementierung von Messstandards für den Verbrauch von Energie, Wasser und anderen Ressourcen.
Abbildung 1.1. Analyse der Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken (SWOT-Analyse)
Wichtigste Empfehlungen
Deutschland ist insgesamt gut positioniert, um im globalen KI-Wettbewerb mitzuhalten. Um seine KI-Ambitionen allerdings umzusetzen, könnte es seinen internationalen Einfluss und sein wirtschaftliches Gewicht gezielt zur Umsetzung von Reformen nutzen
Vision und strategische Koordinierung auf höchster Regierungsebene sind von entscheidender Bedeutung, allerdings sind auch eine robuste Technologie-, Daten- und Infrastrukturbasis sowie wettbewerbsfähige und technisch versierte Arbeitskräfte unerlässlich, um KI über Sektoren hinweg zu verbreiten. Außerdem muss das Vertrauen der Gesellschaft gewährleistet sein. Um bestehenden und künftigen Herausforderungen zu begegnen, könnte Deutschland seinen Fokus auf folgende Themen richten:
Das große Ganze im Blick behalten. Im Rahmen eines Updates der nationalen KI-Strategie Deutschlands könnten vor allem diejenigen Sektoren in den Blick genommen werden, in denen KI voraussichtlich den größten Einfluss haben wird. Dafür gilt es, konkrete Herausforderungen zu identifizieren, die Anstrengungen darauf zu fokussieren und eine Roadmap für die Integration von KI-Lösungen in diesen Sektoren zu erstellen.
Unterstützung auf höchster politischer Ebene sichern und die politischen Bemühungen in angrenzenden Bereichen aufeinander abstimmen. Deutschland hinkt bei wichtigen Voraussetzungen für die digitale Transformation und die Einführung von KI hinterher, etwa bei der digitalen Infrastruktur und der Verfügbarkeit von offenen Daten. Zwar haben die Bundesregierung und die Bundesministerien Förderstrategien für diese Bereiche entwickelt, doch werden diese von separaten Einheiten verwaltet, denen es an Koordinationsbefugnissen mangelt. Angesichts der Interdependenz von Digitalisierung, Daten und KI ist ein klares Engagement auf höchster politischer Ebene (d. h. im Bundeskanzleramt) erforderlich, um diese Politikmaßnahmen aufeinander abzustimmen, damit Chancen erschlossen, die Wirksamkeit der Maßnahmen sichergestellt und widersprüchliche oder doppelte Anstrengungen vermieden werden können.
KI zum Bürokratieabbau im öffentlichen Sektor, zum Erreichen von Gesundheits- und Umweltzielen und zur Sicherung der industriellen Wettbewerbsfähigkeit einsetzen. KI kann ganze Branchen transformieren, die für die deutsche Wirtschaft von zentraler Bedeutung sind, u. a. auch das verarbeitende Gewerbe. Darüber hinaus können KI-Lösungen die ökologische Transformation beschleunigen, die Effizienz der öffentlichen Verwaltung steigern und dazu beitragen, die Herausforderungen der Bevölkerungsalterung zu bewältigen. All dies sind Schlüsselthemen für Deutschland.
Bürger:innen und Arbeitnehmer:innen einbeziehen und informieren. Der deutsche KI-Ansatz, auch in Bezug auf die Einführung von KI am Arbeitsplatz, ist menschenzentriert und transparent. Die weitere Akzeptanz der Technologie wird davon abhängen, ob die Interessenträger:innen in der Lage sind, einen konstruktiven Dialog zu führen, der ein differenziertes Bild der Technologie selbst und ihrer Auswirkungen auf den Arbeitsplatz und andere Bereiche vermittelt. Die Anpassungsfähigkeit des Arbeitsmarktes muss gefördert werden; unter anderem müssen die KI-Kompetenzen ausgebaut sowie Arbeitnehmer:innen und Arbeitgeber:innen für KI sensibilisiert werden.
Im Mittelpunkt sollten drei strategische Schlüsselfaktoren stehen:
Daten zugänglicher machen. Daten sind der Rohstoff für die Entwicklung von KI-Systemen. In Deutschland sind ihrer Verfügbarkeit und Nutzung allerdings Grenzen gesetzt, da die Datenschutzgesetze sehr vorsichtig ausgelegt werden und öffentliche und industrielle Daten in Silos bleiben. Die Datenschutzbehörden sollten deshalb proaktiv Protokolle für den Datenaustausch entwickeln, damit personenbezogene Daten im Gesundheitswesen und in anderen Sektoren verwendet werden können. Darüber hinaus könnte die Bundesregierung Behörden auf allen Ebenen anweisen, nichtsensible Daten in offenen Registern zu veröffentlichen. Außerdem sollten Rahmenbedingungen gefördert werden, die den verantwortungsvollen Austausch branchenspezifischer Daten für die KI-Entwicklung erleichtern. Die vor Kurzem verabschiedeten politischen Rahmenvorgaben auf EU- und nationaler Ebene sind ein Schritt in die richtige Richtung, indem sie der Rolle von Daten als Schlüsselfaktor für KI-Innovationen mehr Gewicht geben. Die Umsetzung dieser Politik wird von entscheidender Bedeutung sein.
Die KI-Unternehmer:innen der nächsten Generation fördern. In Pre-Seed- und Seed-Runden ist staatliche Finanzierung für Start-ups verfügbar, doch wenn es um die Expansion geht, stehen KI-Start-ups beim Zugang zu inländischem oder europäischem Kapital vor Herausforderungen. Durch eine Überarbeitung des Rechtsrahmens für Kapital sammelnde Einrichtungen könnte mehr Risikokapital zur Verfügung gestellt werden. Mit gezielten staatlichen Finanzierungen könnten KI-Start-ups außerdem in ihrer Wachstumsphase gefördert werden. Zu guter Letzt sollte die Bundesregierung ihre Beschaffungsrichtlinien überarbeiten, damit KI-Start-ups ihre Lösungen und Produkte leichter an den öffentlichen Sektor verkaufen können.
Eine weltweit wettbewerbsfähige Recheninfrastruktur aufbauen und skalieren. Deutschland sollte seine derzeitige KI-Recheninfrastruktur evaluieren, um bestehende Kapazitäten und potenzielle Lücken in Bezug auf die Erfüllung der Anforderungen der Interessenträger:innen zu ermitteln. Diese Evaluation könnte dabei helfen, die nötigen Kapazitäten für die Umsetzung der deutschen KI-Strategie, für weltweit führende KI-Pionierforschung und für die Entwicklung sektorspezifischer Lösungen zu gewährleisten. Um für eine teilhabeorientierte nationale KI-Infrastruktur zu sorgen, die von allen Interessenträger:innen genutzt werden kann, sollte zudem ein Teil der Kapazitäten für KI-Start-ups und kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) zugänglich gemacht werden.
Vorgehensweise
Der Bericht stützt sich auf qualitative und quantitative Daten, die in zwei Phasen erhoben wurden. In der ersten Phase (November 2022 bis Februar 2023) wurden Daten zu den fünf Säulen der nationalen KI‑Strategie 2020 (Köpfe, Forschung, Transfer and Anwendungen, Ordnungsrahmen und Gesellschaft) sowie zu einer zusätzlichen Säule, der Arbeitswelt, gesammelt. Die Daten stammen aus dem OECD.AI Policy Observatory und dem vom BMAS unterstützten OECD Programme on AI in Work, Innovation Productivity and Skills (AI-WIPS), ergänzt durch Daten von Dritten und Ad-hoc-Datenerhebungen für bestimmte Bereiche und Indikatoren. Nach Abschluss der ersten Phase wurden den drei Bundesministerien, die für die Umsetzung der KI-Strategie zuständig sind, erste Ergebnisse und Empfehlungen vorgelegt.
In der zweiten Phase der Studie (Juli bis Oktober 2023) wurden spezifische Bereiche eingehender untersucht: der Transfer von der Forschung zu kommerziellen Anwendungen und der Einsatz von KI im öffentlichen Sektor, im Gesundheitswesen und für ökologische Nachhaltigkeit. Die Erörterungen zu diesen Sektor-„Spotlights“ (und der Säule „Transfer und Anwendungen“) sind daher umfangreicher als die anderen Abschnitte. In der zweiten Phase des Berichts äußerten mehr als neunzig Befragte ihre Ansichten zur Weiterentwicklung von KI in mehreren deutschen Sektoren (Anhang B). Diese Gespräche fanden in Form von persönlichen Interviews und Online-Interviews statt, ergänzt durch Hintergrundrecherche und vier Besuche vor Ort in Deutschland. Der Bericht kombiniert die Ergebnisse beider Phasen. Er erörtert den Stand von KI innerhalb der einzelnen Säulen, evaluiert politische Maßnahmen und beschreibt die zu bewältigenden Herausforderungen.