Nur wenige Arbeitgeber sind auf künstliche Intelligenz vorbereitet

Um zu verstehen, welche Auswirkungen künstliche Intelligenz (KI) auf die Wirtschaft haben könnte, sollten Sie sich den Traktor ansehen. Historiker sind sich uneinig darüber, wer diese einfache Maschine erfunden hat. Einige sagen, es war Richard Trevithick, ein britischer Ingenieur, im Jahr 1812. Andere behaupten, es sei John Froelich gewesen, der in den frühen 1890er Jahren in South Dakota arbeitete. Wieder andere weisen darauf hin, dass bis zum Beginn des 20. Jahrhunderts kaum jemand das Wort "Traktor" verwendete. Alle sind sich jedoch einig, dass es lange dauerte, bis sich der Traktor durchsetzte. Im Jahr 1920 besaßen nur 4 Prozent der amerikanischen Farmen einen Traktor. Selbst in den 1950er Jahren hatte weniger als die Hälfte einen Traktor.

Die Spekulationen über die Folgen von KI - Arbeitsplätze, Produktivität und Lebensqualität - sind in vollem Gange. Die Technik ist beeindruckend. Und doch werden die wirtschaftlichen Auswirkungen der KI schwach sein, wenn nicht Millionen von Unternehmen außerhalb des Silicon Valley sie übernehmen. Das würde weit mehr bedeuten, als den ein oder anderen Chatbot einzusetzen. Vielmehr würde es eine umfassende Umstrukturierung der Unternehmen und ihrer internen Daten bedeuten. "Die Verbreitung technologischer Verbesserungen", argumentiert Nancy Stokey von der University of Chicago, "ist für das langfristige Wachstum wohl ebenso entscheidend wie die Innovation".

Die Bedeutung der Verbreitung wird durch Japan und Frankreich veranschaulicht. Japan ist ungewöhnlich innovativ und bringt pro Kopf mehr Patente pro Jahr hervor als jedes andere Land außer Südkorea. Japanische Forscher haben QR-Codes, die Lithium-Ionen-Batterie und den 3D-Druck erfunden. Aber das Land leistet schlechte Arbeit bei der Verbreitung neuer Technologien in seiner Wirtschaft. Tokio ist weitaus produktiver als der Rest des Landes. Bargeld dominiert immer noch. In den späten 2010er Jahren nutzten nur 47 Prozent der Großunternehmen Computer zur Verwaltung von Lieferketten, verglichen mit 95 Prozent in Neuseeland. Unserer Analyse zufolge ist Japan etwa 40 Prozent ärmer, als man aufgrund seiner Innovationskraft erwarten würde.

In Frankreich ist das Gegenteil der Fall. Obwohl seine Innovationsleistung durchschnittlich ist, ist es hervorragend darin, Wissen in der Wirtschaft zu verbreiten. Im 18. Jahrhundert stahlen französische Spione technische Geheimnisse aus der britischen Marine. Anfang des 20. Jahrhunderts besuchte Louis Renault Henry Ford in Amerika und lernte die Geheimnisse der Autoindustrie kennen. In jüngerer Zeit gründeten ehemalige KI-Experten von Meta und Google in Paris Mistral AI. Frankreich ist auch gut darin, neue Technologien von der Hauptstadt in die Peripherie zu tragen. Heute ist der Produktivitätsunterschied zwischen einem Spitzenunternehmen und einem mittelgroßen Unternehmen in Frankreich weniger als halb so groß, als in Großbritannien.

Im 19. und 20. Jahrhundert wurden die Unternehmen in der ganzen Welt "französischer" und neue Technologien verbreiteten sich immer schneller. Diego Comin und Martí Mestieri, zwei Wirtschaftswissenschaftler, fanden Beweise dafür, dass sich die Unterschiede zwischen den Ländern bei der Einführung neuer Technologien in den letzten 200 Jahren verringert haben.

Elektrizität verbreitete sich in der Wirtschaft schneller als Traktoren. Es dauerte nur ein paar Jahrzehnte, bis die Verbreitung von Computern im Büro die Schwelle von 50 Prozent überschritten hatte. Das Internet verbreitete sich sogar noch schneller. Insgesamt trug die Verbreitung der Technologie dazu bei, das Produktivitätswachstum im 20. Jahrhundert voranzutreiben.
Seit Mitte der 2000er Jahre hat sich die Welt jedoch nach Japan gewandt. Es stimmt, dass die Verbraucher Technologien schneller als je zuvor annehmen. Eine Schätzung besagt, dass TikTok, eine Social-Media-App, innerhalb eines Jahres von null auf 100 Millionen Nutzer angewachsen ist. ChatGPT war die am schnellsten wachsende Web-App in der Geschichte, bis Threads, ein Konkurrent von Twitter, diesen Monat startete.

Doch die Unternehmen sind zunehmend vorsichtig. In den letzten zwei Jahrzehnten sind alle möglichen atemberaubenden Innovationen auf den Markt gekommen. Dennoch werden nach den jüngsten offiziellen Schätzungen im Jahr 2020 nur 1,6 Prozent der amerikanischen Unternehmen maschinelles Lernen einsetzen. Im verarbeitenden Gewerbe Amerikas nutzen nur 6,7 Prozent der Unternehmen den 3D-Druck. Nur 25 Prozent der Geschäftsabläufe werden in der Cloud abgewickelt - eine Zahl, die sich seit einem halben Jahrzehnt nicht verändert hat.

Horrorgeschichten gibt es zuhauf. Im Jahr 2017 verwendete ein Drittel der japanischen Regionalbanken immer noch Cobol, eine Programmiersprache, die ein Jahrzehnt vor der Landung des Menschen auf dem Mond erfunden wurde. Letztes Jahr importierte Großbritannien Disketten, MiniDiscs und Kassetten im Wert von mehr als 20 Millionen Pfund (24 Millionen Dollar). Ein Fünftel der Unternehmen in der reichen Welt hat nicht einmal eine Website. Regierungen sind oft die schlimmsten Übeltäter - sie bestehen zum Beispiel auf Papierformularen. Wir schätzen, dass Bürokratien in aller Welt jährlich 6 Milliarden Dollar für Papier und Druck ausgeben, real etwa so viel wie Mitte der 1990er-Jahre.

Die Besten und der Rest

Das Ergebnis ist eine Zwei-Klassen-Wirtschaft. Unternehmen, die sich die Technologie zu eigen machen, ziehen der Konkurrenz davon. Im Jahr 2010 produzierte der durchschnittliche Arbeitnehmer in den produktivsten Unternehmen Großbritanniens Waren und Dienstleistungen im Wert von 98.000 Pfund (in heutigem Geld), der bis 2019 auf 108.500 Pfund gestiegen war. Bei den schlechtesten Unternehmen gab es keinen Anstieg. In Kanada lag das Produktivitätswachstum der Pionierunternehmen in den 1990er Jahren etwa 40 Prozent über dem der Nicht-Pionierunternehmen. Von 2000 bis 2015 war es dreimal so hoch. In einem Buch von Tim Koller von der Unternehmensberatung McKinsey und Kollegen wird festgestellt, dass nach einer Einstufung der Unternehmen nach ihrer Kapitalrendite das 75. Perzentil 2017 eine um 20 Prozentpunkte höhere Rendite als der Median aufwies - doppelt so viel wie im Jahr 2000. Einige Unternehmen sehen enorme Gewinne durch den Kauf neuer Technologien, viele sehen überhaupt keine.

Auch wenn die wirtschaftlichen Zusammenhänge abstrakt klingen, sind die Folgen in der realen Welt erschütternd vertraut. Die Menschen, die auf alte Technologien angewiesen sind, leiden darunter, ebenso wie ihre Gehälter. In Großbritannien sind die Durchschnittslöhne in den am wenigsten produktiven 10 % der Unternehmen seit den 1990er-Jahren leicht gesunken, während die Durchschnittslöhne in den besten Unternehmen stark gestiegen sind. Jan De Loecker von der ku Leuven und Kollegen zufolge ist der Großteil des Anstiegs der Ungleichheit zwischen den Arbeitnehmern auf die zunehmenden durchschnittlichen Lohnunterschiede zwischen den Unternehmen zurückzuführen". Was ist also schief gelaufen?

Drei Möglichkeiten erklären die geringere Verbreitung: die Art der neuen Technologie, der schleppende Wettbewerb und die zunehmende Regulierung. Robert Gordon von der Northwestern University hat argumentiert, dass die "großen Erfindungen" des 19. und 20. Jahrhunderts einen weitaus größeren Einfluss auf die Produktivität hatten als neuere Erfindungen.

Das Problem besteht darin, dass sich mit dem zunehmenden technischen Fortschritt auch die Verbreitung verlangsamt, da die Unternehmen weniger Anreize haben und einem geringeren Wettbewerbsdruck ausgesetzt sind, ihre Produkte zu verbessern. Elektrizität lieferte Licht und Energie zum Antrieb von Maschinen. Cloud Computing hingegen wird nur für die intensivsten Operationen benötigt. Neuere Innovationen, wie das maschinelle Lernen, sind möglicherweise schwieriger zu handhaben und erfordern mehr Fachkräfte und ein besseres Management.

In den ersten Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts nahm die Wirtschaftsdynamik in der gesamten reichen Welt ab. Die Bevölkerungen alterten. Es wurden weniger neue Unternehmen gegründet. Die Arbeitnehmer wechselten seltener das Unternehmen. All dies führte zu einer geringeren Verbreitung, da die Arbeitnehmer Technologie und Geschäftspraktiken verbreiten, wenn sie sich innerhalb der Wirtschaft bewegen.

In Wirtschaftszweigen, die von der Regierung geleitet oder stark verwaltet werden, vollzieht sich der technologische Wandel nur langsam. Wie Jeffrey Ding von der George Washington University feststellt, war die Innovation in der zentral geplanten Sowjetunion zwar weltmeisterlich - man denke nur an den Sputnik -, aber die Verbreitung war nicht vorhanden. Das Fehlen von Wettbewerbsdruck ließ die Anreize zur Verbesserung schwinden. Politiker verfolgen oft Ziele der öffentlichen Ordnung, wie die Maximierung der Beschäftigung, die mit der Effizienz nicht vereinbar sind. Stark regulierte Branchen machen heute einen großen Teil der westlichen Volkswirtschaften aus: Ein Viertel des amerikanischen Bruttoinlandsprodukts entfällt auf solche Sektoren, darunter das Baugewerbe, das Bildungswesen, das Gesundheitswesen und die Versorgungsunternehmen.

Könnte die künstliche Intelligenz das Ruder herumreißen und sich schneller als andere Technologien der letzten Zeit in der Wirtschaft verbreiten? Möglicherweise. Für fast jedes Unternehmen ist es ein Leichtes, sich einen Anwendungsfall auszudenken. Keine Verwaltung mehr! Ein Werkzeug für meine Steuererklärung! Covid-19 könnte auch eine Dosis Dynamik in die westlichen Volkswirtschaften gebracht haben. Neue Unternehmen werden so schnell gegründet wie seit einem Jahrzehnt nicht mehr, und die Arbeitnehmer wechseln häufiger den Arbeitsplatz. Tyler Cowen von der George Mason University fügt hinzu, dass schwächere Unternehmen einen besonderen Anreiz haben könnten, KI einzuführen, weil sie mehr zu gewinnen haben.

KI kann auch in bestehende Tools eingebaut werden. Viele Programmierer - vielleicht sogar die meisten - verwenden KI bereits täglich, da sie über den CoPilot von Github in alltägliche Programmierungsinstrumente integriert ist. Textverarbeitungsprogramme wie Microsoft Word und Google Docs werden in Kürze Dutzende von KI-Funktionen einführen.

Keine Dinner-Party

Andererseits werden die größten Vorteile neuer Formen der KI dann zum Tragen kommen, wenn sich die Unternehmen vollständig auf die neue Technologie umstellen, indem sie beispielsweise KI-Modelle für firmeninterne Daten anpassen. Das wird Zeit, Geld und vor allem Wettbewerbsdruck kosten. Das Sammeln von Daten ist mühsam und das Ausführen der besten Modelle furchterregend teuer - eine einzige komplexe Abfrage in der neuesten Version von ChatGPT kann 1 bis 2 Dollar kosten. Führen Sie 20 Abfragen in einer Stunde durch, und Sie haben den durchschnittlichen amerikanischen Stundenlohn überschritten.

Diese Kosten werden sinken, aber es könnte Jahre dauern, bis die Technologie billig genug für einen Masseneinsatz ist. Aus Sorge um den Datenschutz und die Sicherheit geben Chefs gegenüber The Economist regelmäßig an, dass sie nicht bereit sind, ihre Daten an Änderungsmodelle zu senden, die anderswo leben. Umfragen bei kleinen Unternehmen sind nicht ermutigend. Eine von GoDaddy, einem Web-Hosting-Unternehmen, durchgeführte Umfrage ergab, dass etwa 40 Prozent der amerikanischen Unternehmen kein Interesse an KI-Tools haben. Die Technologie ist zweifelsohne revolutionär. Aber sind die Unternehmen auch bereit für eine Revolution?