Diese Branchen profitieren als Erstes von KI

Das Marktpotenzial für KI ist enorm und die damit einhergehenden innovativen Anwendungen wie Tools und Bots – von Bard über ChatGPT bis hin zu Midjourney – könnten ein breites Spektrum an Branchen in naher Zukunft grundlegend verändern. Einer Schätzung von PwC zufolge kann KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen.

Die folgenden Entwicklungen werden voraussichtlich die primären wirtschaftlichen Auswirkungen antreiben:

• Produktivitätsgewinne durch Prozessautomatisierung in Unternehmen (zum Beispiels Einsatz von Robotern und autonomen Fahrzeugen)

• Produktivitätsgewinne, da verfügbare Arbeitskräfte mit KI produktiver werden

• Eine erhöhte Konsumnachfrage, da mithilfe der KI verbesserte und individualisierte Produkte und Dienstleistungen zur Verfügung stehen

Welche Wirtschaftszweige könnten sich zuerst verändern?

KI ist ein Grundpfeiler des digitalen Wandels, der branchenübergreifend für Transformation sorgt und auf verschiedenen Ebenen neue Wachstumspotenziale schafft. Grant Bowers, Portfoliomanager bei der Franklin Equity Group, wirft einen Blick auf die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf verschiedene Wirtschaftszweige wie Technologie, Gesundheit, Bildung, Handel und Transport. Denn KI besitzt laut ihm vor allem in diesen Gebieten außerordentliches Potenzial, tiefgreifende Veränderungen herbeizuführen.

Technologie: Große Sprachmodelle könnten verschiedene Bereiche des Technologiesektors erheblich verändern

Internetsuche: Auch wenn viele Menschen dieselbe Online-Suchmaschine nutzen, kann die Sucherfahrung jedes Users ganz unterschiedlich sein, teilweise auch deshalb, weil KI die Absichten von Menschen zu verstehen lernt und so ein maßgeschneidertes Erlebnis schafft. Die traditionelle Online-Suche ist einer der Bereiche, der vermutlich durch die Einführung von KI einen grundlegenden Wandel durchlaufen wird. Das Modell vieler Suchmaschinen sieht auch vor, dass Anzeigen eine prominente Position in den Suchergebnissen einnehmen. Mit anderen Worten entsprechen die Ergebnisse, die bei der Suche ganz oben angezeigt werden, nicht immer genau dem, was Nutzer:innen suchen, denn es handelt sich um bezahlte Inhalte. Generative KI-Technologie bietet ein eher gesprächsorientiertes Modell, das in der Lage ist, dem User direkt Suchantworten zu liefern, wobei ein Sprachmodell eingesetzt wird, um die Methode zu ändern, wie Suchmaschinen Informationen in eine Rangliste einordnen und anbieten. Auch in den Ergebnissen, die ein KI-Bot für die Suche ausspielt, sollen künftig etwa bei Google und Bing gesponserte Inhalte auftauchen.

Ausgewählte User können nun erstmalig die sogenannte Search Generative Experience testen. Hierbei handelt es sich um ein KI-Experiment, welches die Google-Suche revolutionieren könnte.

KI-Experimente in der Suche:
Google öffnet Search Labs

Coding und Software-Entwicklung: Vor kurzem veröffentlichte Copilot-Produkte zur Software-Programmierung wie GitHub Copilot von Microsoft und AlphaCode von Deep Mind nutzen große Sprachmodelle dazu, um bei der Software-Entwicklung durch Automatisierung und Verbesserung der Codierungsqualität unterstützend oder lenkend zu wirken. PwC geht davon aus, dass es zu einem Wandel in der Codierungslandschaft kommen könnte, weg von einem derzeit noch arbeitsintensiven und hin zu einem Prozess mit mehr Automatisierung. Die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft sagt zudem, dass diese Copilot-Produkte in den kommenden Jahren zu einem integralen Bestandteil des Codierungs- und Software-Entwicklungsprozesses werden.

Einzelhandel und Kund:innen-Service: Kund:innenbedürfnisse vorhersehen und die Service Pipeline optimieren

Einzelhändler:innen beginnen damit, KI zur Nachfrageprognose einzusetzen und in einem weiteren Schritt die Bestellungen von Kund:innen mit dem sogenannten Deep Learning zu prognostizieren. PwC glaubt, dass dies für die Verbraucher:innen zu mehr Personalisierung auf Abruf führen wird. Diese KI-basierte Personalisierung dürfte Verbesserungen bei der Kund:innenloyalität ermöglichen, was wiederum die Nachfrage steigert. Ein Beispiel vor diesem Hintergrund lieferte jüngst Google: Wer auf Google beispielsweise nach Kleidung sucht, kann dank eines KI-basierten Try-On Features sowie weiteren neuen Tools künftig schneller das finden, was gesucht wird. In einem Interview mit Nino Bergfeld von Salesforce haben wir uns ebenfalls intensiv mit den Auswirkungen von Web3 und KI auf den Retail-Sektor auseinandergesetzt. Bergfeld gibt Einblicke in die aktuellen Entwicklungen und zeigt auf, wie Retail-Expert:innen von den innovativen Anwendungen dieser Technologien profitieren können. Die Insights kannst du jetzt auf OnlineMarketing.de nachlesen.

KI-basierte Chatbots sind gerüstet, um die Kund:innendienstbranche grundlegend zu verändern. Chatbots können Fragen sofort beantworten und dadurch Wartezeiten verkürzen und bei niedrigeren Kosten das allgemeine Dienstleistungsniveau verbessern. Die Reise-, Verkehrs- und Einzelhandelsbranche waren frühzeitige Anwender:innen von KI-Technologien und werden die neuartigen Fähigkeiten, die GPT (und andere LLMs) bieten, bereitwillig aufgreifen, so Bowers.

Video View und Demand Gen:
Google stellt KI-gestützte Anzeigen für mehr Engagement vor

Automobilindustrie, Transportwesen und Bildung: Besseres autonomes Fahren und neue Lernerfahrungen

Autonomes oder halbautonomes Fahren wird auf der Grundlage von KI organisiert werden. Aktuell werden viele KI-basierte Systeme zur Unterstützung von Fahrer:innen oder zur Verhinderung von Unfällen beobachtet. In nicht allzu ferner Zukunft erwartet PwC autonome Flotten von Fahrgemeinschaften in Städten und große Speditionen, die KI dazu benutzen, um Transportnetzwerke zu managen.

Der Bildungsbereich könnte sich grundlegend verändern, da große Sprachmodelle Studierenden personalisierte Lernerfahrungen bieten, Fragen beantworten oder sogar Arbeiten für sie schreiben könnten. Auch für Lehrende und Studierende eröffnen sich Möglichkeiten, den Unterricht und die Entwicklung von Grundfähigkeiten zu identifizieren und konzeptionelles Lernen, ohne eine übermäßige Abhängigkeit von diesen neuen Tools, zu intensivieren.

ChatGPT, DALL-E und Co. waren nur der Startschuss für verschiedenste Anbieter:innen neuer KI-Technologien. Wir zeigen dir, was mit KI jetzt möglich ist und liefern dir gleich 20 konkrete Beispiele für den Einsatz der Tools.

Superintelligent wie ChatGPT:
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Gesundheit: Erheblicher Wandel durch KI-Modelle

Demokratisierter Zugang zum Gesundheitswesen: Generative KI und die intuitive benutzer:innenfreundliche Oberfläche bieten die Möglichkeit, den Zugang zum Gesundheitswesen für Patient:innen zu demokratisieren, indem Symptome analysiert und individuelle Behandlungspläne erstellt werden. Dies kann die Qualität der Patient:innenversorgung verbessern und die Gesundheitskosten senken.

Bessere Patient:innenversorgung und Medikamentenentwicklung: KI kann auch das Niveau der Patient:innenversorgung verbessern, indem sie als primäre Prüfstelle für Standardtests fungiert, wie Röntgenaufnahmen und MRT-Aufnahmen. Eine hypothesenbasierte Methode der Pharmaforschung bildet gegenwärtig die Grundlage für die Medikamentenentwicklung, ein sowohl zeit- als auch geldintensives Unterfangen. KI könnte aber die Analyse großer Datenmengen ermöglichen, um so den Forschungs- und Entwicklungsprozess voranzutreiben und zu verbessern. Die Aussagen stammen aus dem Artificial Intelligence in Health Care Report von GAO aus Dezember 2019.

Ein Unternehmen setzte KI ein, um die Entwicklung verschiedener Krebserkrankungen zu beobachten, indem man die Daten von selbst erschaffenen Krebszellen und krebsfreien Zellen verfolgte. Andere Unternehmen untersuchen, wie sie maschinelles Lernen in ihre Forschungsprozesse integrieren können, indem sie vorausschauende Technologien einsetzen und so bestimmen, wie sich potenzielle Medikamente auf den Körper auswirken könnten. So können sie dann die weniger wirksamen Komponenten herausfiltern, bevor die eigentliche Laborarbeit beginnt.

KI ist jedoch noch nicht dazu in der Lage, stets belastbare Ergebnisse zu liefern. Gerade im Gesundheitswesen ist die manuelle Prüfung unbedingt notwendig ist; wie auch beim Einsatz in anderen Kontexten.

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