Statista Prognose für künstliche Intelligenz bis 2030

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) steht laut einer aktuellen Studie von Next Move Strategy Consulting vor einem beeindruckenden Wachstum. Derzeit auf fast 100 Milliarden US-Dollar geschätzt, wird erwartet, dass der Wert der KI-Branche bis 2030 auf nahezu zwei Billionen US-Dollar ansteigen wird – ein zwanzigfacher Anstieg innerhalb eines Jahrzehnts. Die Anwendungsbereiche der KI sind vielfältig und erstrecken sich über zahlreiche Industrien; dazu gehören Lieferketten, Marketing, Produktherstellung, Forschung, Analyse und viele weitere Bereiche, die Künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsstrukturen integrieren werden. Zu den Haupttrends, die die KI in den kommenden Jahren vorantreiben, zählen Chatbots, KI zur Bildgenerierung und mobile Anwendungen.

Ein besonders stark wachsender Markt ist die generative KI. Mit der Einführung von ChatGPT 3.0 im Jahr 2022 hat sich ein neues Bewusstsein für die Möglichkeiten der generativen Künstlichen Intelligenz entwickelt. Ein Indikator für das wachsende Interesse an dieser Technologie ist die rapide steigende Zahl von Google-Suchen nach generativer KI von 2022 bis 2023. Es wird erwartet, dass dieses Interesse weiter anhalten wird, da sowohl ChatGPT als auch andere Anbieter an aktualisierten Chatbot-Versionen und weiteren generativen KI-Programmen arbeiten.

 

Auch im akademischen Bereich wächst das Bewusstsein für KI. Künstliche Intelligenz ist seit langem ein schnelllebiges Feld, und Experten in der Wissenschaft müssen mit den rasanten technologischen Entwicklungen Schritt halten. In Nordamerika beispielsweise gehen die meisten promovierten Spezialisten in den Industriesektor, während weniger als die Hälfte davon eine Karriere in der Akademie anstreben. Traditionelle akademische Arbeiten zum Thema KI hinken oft hinterher, da der akademische Prozess Zeit benötigt. Doch es zeigt sich ein Trendwandel, da immer mehr Veröffentlichungen zu diesem Thema erscheinen.

 

Insgesamt verspricht die nächste Dekade, eine Ära des bedeutenden Wachstums und der Innovation für den KI-Markt zu werden, getrieben von technologischen Fortschritten und einem zunehmenden Einbezug von KI in verschiedenen Wirtschaftssektoren. 

Quelle: https://www.statista.com/

Papst Franziskus wird an der bevorstehenden G7-Sitzung zum Thema Künstliche Intelligenz teilnehmen

Papst Franziskus wird an der bevorstehenden G7-Sitzung zum Thema Künstliche Intelligenz teilnehmen, die unter dem Vorsitz Italiens in der süditalienischen Region Apulien stattfindet. Das Pressebüro des Heiligen Stuhls hat bestätigt, dass der Heilige Vater in der speziellen Session zur Künstlichen Intelligenz, die vom 13. bis 15. Juni in Borgo Egnazia abgehalten wird, eingreifen wird.

Dies markiert das erste Mal in der Geschichte, dass ein Pontifex an den Arbeiten einer G7 teilnimmt. Papst Franziskus wird an der „Outreach-Sitzung“ teilnehmen, die speziell für Gastteilnehmer des Gipfels organisiert wird, an dem Führer aus den Vereinigten Staaten, Kanada, Frankreich, dem Vereinigten Königreich, Deutschland und Japan teilnehmen werden.

Die Beteiligung des Papstes spiegelt die wachsende Bedeutung ethischer Überlegungen im Umgang mit neuen Technologien wider. Der Vatikan hat bereits Interesse an der Gestaltung der KI-Ethik gezeigt, insbesondere durch die Förderung des "Rom-Aufrufs zur KI-Ethik von 2020" durch die Päpstliche Akademie für das Leben. Dieser Aufruf zielt darauf ab, ethische Prinzipien in die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien zu integrieren.

 

Quelle: https://www.vaticannews.va/de.html

BGE: Das bedingungslose Grundeinkommen

Das bedingungslose Grundeinkommen (BGE) ist ein faszinierendes Konzept, dessen Wurzeln weit zurückreichen und das heute, in Zeiten zunehmender Automatisierung und künstlicher Intelligenz, neue Relevanz erlangt. Trotz der oft hitzigen politischen Debatten um das BGE lässt sich dieses Konzept nicht klar auf einer traditionellen Links-Rechts-Skala verorten. Seine Befürworter finden sich quer durch das gesamte politische Spektrum.

Die Idee eines allgemeinen Grundeinkommens hat eine lange Geschichte, die bis ins 18. Jahrhundert zurückreicht. Einer der ersten, der eine Form von Grundeinkommen vorschlug, war der englische Radikale Thomas Spence im Jahr 1797. Er plädierte für ein System, in dem die Erträge aus gemeinwohlorientiertem Landbesitz allen Bürgern zugutekommen sollten. Ein ähnlicher Gedanke wurde von Thomas Paine, einem der Gründerväter der Vereinigten Staaten, in seiner Schrift „Agrarian Justice“ von 1797 formuliert. Paine argumentierte, dass jeder Mensch bei der Geburt ein Anrecht auf einen Teil des Landvermögens haben sollte, eine Art Erbschaft, die durch eine einmalige Zahlung bei Erreichen des Erwachsenenalters realisiert werden könnte.

Im 20. Jahrhundert fand die Idee sowohl bei linken als auch bei rechten Denkern Anklang. Der Ökonom Milton Friedman, eine Ikone des wirtschaftlichen Liberalismus, befürwortete in den 1960er Jahren ein „negatives Einkommensteuersystem“, das ähnliche Ziele wie das moderne BGE verfolgt, indem es direkte Zahlungen an Bürger unterhalb eines bestimmten Einkommensniveaus vorsieht. In den 1970er Jahren wurde in den USA unter Präsident Nixon sogar ernsthaft über ein solches System diskutiert, und es fanden begrenzte Experimente in mehreren Städten statt.

In Deutschland hat die Diskussion um das BGE ebenfalls eine lange Tradition. Der deutsche Ökonom und Sozialphilosoph Götz Werner, Gründer der Drogeriemarktkette dm, ist einer der bekanntesten Befürworter des BGE. Werner argumentiert, dass ein Grundeinkommen nicht nur die Freiheit und Kreativität der Menschen fördern, sondern auch als Antwort auf die Herausforderungen der Automatisierung dienen könnte. In Europa brachte der belgische Ökonom Philippe Van Parijs die Idee in den 1980er Jahren voran, indem er betonte, dass ein BGE ein Instrument zur Förderung von Gleichheit und sozialer Gerechtigkeit sein könnte.

Die Debatte um das BGE hat in den letzten Jahren neues Feuer gefangen, insbesondere durch die Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und der fortschreitenden Automatisierung. Befürworter des BGE argumentieren, dass mit der zunehmenden Ersetzung von Arbeitsplätzen durch Maschinen und Software die Notwendigkeit entsteht, ein soziales und wirtschaftliches Netz zu schaffen, das den Wegfall traditioneller Arbeitsplätze abfedern kann. Der Technologiephilosoph Nick Bostrom und der Unternehmer Elon Musk sind nur zwei prominente Stimmen, die vor den disruptiven Arbeitsmarkteffekten der KI warnen und die Einführung eines Grundeinkommens als Teil der Lösung sehen.

Die Implementierung eines BGE könnte nicht nur als Absicherung gegen Arbeitslosigkeit durch Automatisierung dienen, sondern auch als Instrument zur Förderung persönlicher Freiheit und kreativer Selbstverwirklichung angesehen werden. Ohne den Druck, Grundbedürfnisse decken zu müssen, könnten Menschen freier in ihrer Berufswahl sein und sich verstärkt Tätigkeiten widmen, die ihnen persönlich sinnvoll erscheinen.

Link Empfehlungen:

• Bundeszentrale für politische Bildung: Debatte zum BGE
• BGE in Wikipedia
• Marcel Fratzscher: Das Grundeinkommen ist finanzierbar

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Scaling AI: Bypassing the Law of Diminishing Returns

The integration of Artificial Intelligence (AI) into various sectors of the economy and society is one of the most striking examples of technological breakthroughs that bring about not just incremental improvements but a fundamental paradigm shift in human productivity. Unlike many technological trends that often enter a phase of diminishing returns after an initial hype, the development of AI is characterized by sustained exponential growth.

A key aspect highlighting the enduring dynamics of AI is its ability to continuously improve and optimize itself. AI systems can process and analyze large data sets faster than humans could, and they learn from each interaction, becoming more efficient and effective over time. Andrew Ng, one of the leading minds in AI and co-founder of Google Brain, puts it succinctly: "AI is the new electricity." Ng compares the impact of AI on industry to the electrification at the beginning of the 20th century, which revolutionized nearly every industry sector.

Exponential growth is evident in the AI industry through the rapid increase in investments and technological advancements. For instance, global investments in AI startups reached $75 billion in 2020 according to PwC, a more than 55% increase from the previous year. The rising number of patent applications in the AI field, which has tripled between 2010 and 2020 according to WIPO (World Intellectual Property Organization), also underscores this growth.

The scalability of AI further ensures that it does not conform to the law of diminishing marginal returns. Unlike physical products, where production costs can increase with expanded production, AI systems become more efficient the more data they can process. This leads to cost reduction that makes it economically feasible to deploy AI solutions in an increasing number of areas.

Moreover, AI enables cross-industry innovations. From healthcare, where AI is used to diagnose diseases like cancer, to the financial world transformed by automated trading systems and risk assessments, and agriculture where AI is used to optimize crop yields, the application areas of AI are virtually limitless.

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AI will transform the world of work faster than adjustments can be implemented

Initially, AI always leads to positive effects. Unpleasant, repetitive, and labor-intensive work processes can be automated; additionally, it can compensate for the lack of skilled workers. The result is a significant boost in productivity that propagates in waves from one industry to another. The first to be affected are areas dominated by repetitive and predictable tasks. Factory workers on assembly lines, or customer service employees whose tasks can be taken over by chatbots, are among the first to feel the changes. As the technology develops, increasingly complex activities are taken over by AI, which also affects higher-qualified professions. Therefore, the massive loss of jobs does not happen overnight but occurs in a gradual process and is delayed in time. Depending on the nature of the activity, job loss can happen immediately or years later. With every innovation that AI introduces into a new sector, jobs previously considered secure become obsolete. This affects not just industrial manufacturing but extends to retail, where self-service checkouts replace workers, and to the financial sector, where algorithmic trading challenges stock brokers. A significant aspect of this trend is that the loss of jobs in some areas is not necessarily compensated by new job opportunities in others. While some manage the transition and acquire new skills, others are left behind, facing an uncertain future with a shrinking number of available positions.

It is often said that every innovation, every new technology has led to the creation of new jobs and fields of work. This time it's different, and I notice that this is not being realized, which is dangerous. This is precisely one of the aspects that prevent necessary adjustments from being implemented early enough. An incredible number of new measures need to be developed to manage the impending social upheavals. This article lists only three known fiscal instruments, which are considered poison by some economic schools today, but which might be viewed differently under other conditions.

A capital gains tax could aim to tax the profits generated by technology more heavily, increasing public revenue. These funds could then be used to invest in education and retraining or to strengthen social safety nets. A machine tax, which taxes companies that deploy automation technologies, could also help offset the job losses caused by AI. Universal basic income (UBI) is another measure being intensively discussed. It would guarantee all citizens a regular, unconditional income, regardless of their employment situation. This could alleviate the social tensions caused by automation and AI by providing a minimum level of financial security to everyone.

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Die KI-Agenten stehen vor der Tür

Im Laufe dieses Jahres wird OpenAI sein neuestes KI-Modell, GPT-5, vorstellen, das nicht nur eine signifikante Verbesserung gegenüber seinen Vorgängern darstellt, sondern auch die Einführung sogenannter KI-Agenten mit sich bringt. Diese Agenten sollen in der Lage sein, Aufgaben autonom zu erledigen, was einen erheblichen Fortschritt in der Anwendung künstlicher Intelligenz markiert. Ein klassisches Beispiel hierfür wäre das autonome Buchen einer kompletten Reise inklusive Flug, Unterkunft und Aktivitäten, lediglich basierend auf einer initialen Anfrage des Nutzers.

Trotz der beeindruckenden technischen Fortschritte stellt sich immer noch die Frage, wie viel menschliche Interaktion und Überwachung notwendig sein wird, insbesondere im Hinblick auf sensible Daten wie Kreditkarteninformationen. Die Integration dieser neuen Technologien könnte auch signifikante Veränderungen für Plattformen mit sich bringen, die Reisedienstleistungen vermitteln, da KI-Agenten dazu neigen, von Werbung unbeeindruckt zu bleiben und sich auf die effizienteste Option zu konzentrieren.

Neben GPT-5 werden ähnliche Technologien wie der Humanes AI Pin und der Rabbit r1 entwickelt, die jeweils unterschiedliche Ansätze zur Integration von KI-Agenten in alltägliche Aufgaben wie das Buchen von Reisen oder das Verwalten von Kalendereinträgen bieten. Diese Entwicklungen könnten dazu beitragen, KI-Systeme vielseitiger und effektiver zu machen, indem sie ein tieferes Verständnis und eine umfassendere Interaktion ermöglichen.

Das Training und die Verfeinerung dieser KI-Modelle durchlaufen sorgfältige Phasen, in denen Sicherheitsrisiken evaluiert und notwendige Anpassungen vorgenommen werden. Dieser Prozess, bekannt als Red Teaming, soll sicherstellen, dass die Systeme zuverlässig und sicher sind, bevor sie auf den Markt kommen.

Der Einsatz von KI-Agenten steht auch bei anderen großen Technologieunternehmen wie Meta auf der Agenda, die ähnliche Technologien für Anwendungen in Kommunikationsplattformen wie WhatsApp und Smart-Glasses von Ray-Ban planen. Diese Entwicklungen stehen im Einklang mit der Vision einer Artificial General Intelligence (AGI), die die Fähigkeit hat, vorauszuplanen und zu schlussfolgern.

Link Empfehlungen:

• KIs von Meta und OpenAI sollen besser argumentieren und planen können – nächster Schritt zur AGI?

• GPT-5 noch in diesem Jahr: OpenAIs Chatbot mit autonomen Agenten 

• Agent Builders

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Agent Builders

Agent Builders represent an innovative development in the world of generative artificial intelligence, enabling the deployment of various specialized agents that communicate with each other and perform tasks in ways similar to human coworkers. This technology is designed not only for professional use but is also increasingly accessible for private use. It allows individuals to employ agents as virtual coworkers for everyday tasks, whether at home, online shopping, or managing personal schedules.

Each agent in an Agent Builder system is responsible for specific task areas. For example, one agent in a household might help manage home automation, while another organizes appointments or manages shopping tasks. This division of labor leads to more efficient and targeted task execution and makes life easier for users by taking over routine or complex tasks.

The applications of Agent Builders are diverse and span different areas of life. In a professional setting, they can assist with customer support, project management, or data analysis. Privately, they can serve as intelligent assistants, helping users better organize and optimize their daily lives.

Companies like Google and Microsoft, along with many other technology providers, have recognized the potential of this technology and now offer Agent Builder platforms. These platforms are designed to allow both individuals and businesses to create and customize their own agents, enabling users to develop agents that are specifically tailored to their individual needs and preferences.

The benefits of this technology are extensive. It offers increased efficiency through the specialization of agents and allows for easy scalability by adding more agents. Additionally, these systems are highly adaptable and can dynamically adjust to new requirements and situations.

However, there are also challenges, particularly with integrating agents into existing systems, ensuring data privacy, and securing data processing. Clear and effective communication between agents and users is also crucial to ensure optimal use.

In the future, Agent Builder technology could play a key role in many areas and not only revolutionize how tasks are performed but also enable new forms of interaction between humans and machines. With continuous development and improvement of this technology, agents are likely to become even more autonomous and better equipped to solve complex problems in unpredictable environments.

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The Megatrend at Embedded World 2024: EDGE AI

At Embedded World 2024 in Nuremberg, Edge AI is the mega trend. The fair demonstrates how this trend, through the combination of technological advancements and the growing Internet of Things (IoT), is creating new possibilities across various industries. Key areas such as autonomous driving, infotainment, and robotics are in particular focus. Edge AI empowers devices to make real-time decisions, essential for smart home devices and industrial automation systems. Data protection and security also benefit, as data processing occurs directly at the point of origin, minimizing the transmission of sensitive information.

A highlight of the fair is AMD's presentation, emphasizing the importance of Edge AI for real-time performance, data security, and personalization. The development of generative AI systems illustrates how Edge AI is shaping the technology sector. Industrial robots are gaining autonomy, and in the healthcare sector, AI-based exoskeletons are aiding in the restoration of lost bodily functions. ASUS IoT is showcasing its Edge AI solutions, including high-performance GPU computers and versatile Arm-based systems, designed specifically for challenging applications such as machine vision and factory automation. These innovations demonstrate the practical application of Edge AI in optimizing processes and enhancing efficiency.

Link recommendation:

• What is Edge AI?
• Embedded World 2024
• NVIDIA: What is Edge AI

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What is EDGE AI?

Edge AI refers to the implementation of AI algorithms and models directly on local edge devices, such as sensors or Internet of Things (IoT) devices. This allows for real-time data processing and analysis without constant reliance on cloud infrastructure. Edge AI combines edge computing and artificial intelligence to execute machine learning tasks directly at the edge, enabling data to be stored close to the device location and processed right at the network edge, with or without an internet connection. This leads to data processing within milliseconds, providing real-time feedback. Edge AI is gaining popularity as various industries discover new ways to leverage its power to optimize workflows, automate business processes, and unlock new opportunities for innovation, while simultaneously addressing concerns such as latency, security, and cost reduction.

Edge AI is particularly beneficial in scenarios where quick data responses are crucial, such as in autonomous vehicles, where real-time prediction and data processing are required to ensure safe navigation and avoid potential hazards. By processing data directly on the device, Edge AI reduces latency and bandwidth needs, enhancing privacy by keeping sensitive data on the device rather than transmitting it to external servers.

Edge AI is a versatile technology with numerous potential applications, including smartwatches, production lines, logistics, smart buildings, and more. It accelerates decision-making, improves user experience through hyper-personalization, and reduces costs by making devices more energy-efficient. With the rapid expansion of edge computing, driven by the increasing demand for IoT-based edge computing services, Edge AI is poised to play a significant role in the future of data processing and analysis.

Link recommendation:

• HP Edge AI
• NVIDIA: What is Edge AI
• IBM about Edge AI

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Der Megatrend auf der Embedded World 2024: EDGE AI

Auf der Embedded World 2024 in Nürnberg ist Edge AI der Megatrend. Die Messe demonstriert, wie dieser Trend durch die Kombination von technologischen Fortschritten und dem wachsenden Internet of Things (IoT) neue Möglichkeiten in verschiedenen Branchen eröffnet. Besonders im Fokus stehen Schlüsselbereiche wie autonomes Fahren, Infotainment und Robotik. Edge AI befähigt Geräte dazu, Echtzeitentscheidungen zu treffen, was für Smart-Home-Geräte und Industrieautomationssysteme essentiell ist. Auch der Datenschutz und die Sicherheit profitieren, da die Datenverarbeitung direkt am Entstehungsort erfolgt, was die Übertragung sensibler Informationen minimiert.

Ein Highlight auf der Messe ist die Präsentation von AMD, die die Relevanz von Edge AI für Echtzeitleistung, Datensicherheit und Personalisierung herausstellt. Die Entwicklung von generativen KI-Systemen zeigt, wie Edge AI die Technologiebranche prägt. Industrielle Roboter gewinnen an Autonomie und in der Gesundheitsbranche unterstützen KI-basierte Exoskelette die Wiederherstellung verlorener Körperfunktionen. ASUS IoT stellt seine Edge AI-Lösungen vor, darunter leistungsstarke GPU-Computer und vielseitige Arm-basierte Systeme, die speziell für anspruchsvolle Einsatzgebiete wie Maschinensehen und Fabrikautomatisierung entwickelt wurden. Diese Innovationen verdeutlichen den praktischen Einsatz von Edge AI zur Optimierung von Prozessen und Steigerung der Effizienz.

Link Empfehlungen:

• Was ist EDGE AI?
• Embedded World 2024
• Fraunhofer IIS: Edge AI verlagert die Intelligenz direkt in die Endgeräte
• NVIDIA: What is Edge AI

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Was ist Edge AI?

Edge AI bezieht sich auf die Implementierung von KI-Algorithmen und KI-Modellen direkt auf lokalen Edge-Geräten wie Sensoren oder Geräten des Internets der Dinge (IoT). Dies ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitung und -Analyse ohne ständige Abhängigkeit von der Cloud-Infrastruktur. Edge AI kombiniert Edge-Computing und künstliche Intelligenz, um maschinelles Lernen direkt am Edge auszuführen, sodass Daten nahe am Gerätestandort gespeichert und direkt am Netzwerkrand verarbeitet werden können, mit oder ohne Internetverbindung. Dies führt zu einer Datenverarbeitung innerhalb von Millisekunden und bietet Echtzeit-Feedback. Edge AI gewinnt an Beliebtheit, da verschiedene Branchen neue Wege entdecken, seine Kraft zu nutzen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Geschäftsprozesse zu automatisieren und neue Möglichkeiten für Innovationen zu erschließen, während gleichzeitig Bedenken wie Latenz, Sicherheit und Kostenreduktion adressiert werden.

Edge AI ist besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen schnelle Datenreaktionen entscheidend sind, wie bei selbstfahrenden Fahrzeugen, bei denen Echtzeit-Vorhersagen und Datenverarbeitung erforderlich sind, um eine sichere Navigation zu gewährleisten und potenzielle Gefahren zu vermeiden. Durch die direkte Datenverarbeitung auf dem Gerät reduziert Edge AI die Latenz und den Bandbreitenbedarf, verbessert die Privatsphäre, indem sensible Daten auf dem Gerät gehalten und nicht an externe Server übermittelt werden.

Edge AI ist eine vielseitige Technologie mit zahlreichen potenziellen Anwendungsfällen, einschließlich Smartwatches, Produktionslinien, Logistik, intelligente Gebäude und mehr. Es beschleunigt die Entscheidungsfindung, verbessert das Benutzererlebnis durch Hyper-Personalisierung und senkt die Kosten, indem es Geräte energieeffizienter macht. Mit der schnellen Expansion des Edge-Computing, angetrieben durch den steigenden Bedarf an IoT-basierten Edge-Computing-Diensten, ist Edge AI bereit, eine bedeutende Rolle in der Zukunft der Datenverarbeitung und -analyse zu spielen.

Link Empfehlungen:

• Fraunhofer IIS: Edge AI verlagert die Intelligenz direkt in die Endgeräte
• NVIDIA: What is Edge AI
• IBM about Edge AI

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Leveraged Buyout auf Kosten der Belegschaft als Blaupause für die Finanzierung der großen KI Investitionen

Die Finanzierungstechnik, bei der ein Unternehmen durch Aufnahme von Schulden (oftmals durch den Käufer) erworben wird und anschließend die Schulden auf das übernommene Unternehmen abgewälzt werden, wird als "Leveraged Buyout" (LBO) bezeichnet. Bei einem Leveraged Buyout nutzen Private-Equity-Firmen oder Investoren Fremdkapital, um die Mehrheit oder alle Anteile eines Unternehmens zu erwerben. Das Ziel ist, das Unternehmen später mit Gewinn zu verkaufen, nachdem es "restrukturiert" wurde, was häufig durch Kostensenkungen, vor allem Personalabbau, erreicht wird. Die dabei entstehende hohe Verschuldung wird auf das Zielunternehmen übertragen, was erheblichen Druck auf dessen Cashflow und Betriebskapital ausübt.

• Ein bekanntes Beispiel ist Toys "R" Us, das 2005 für rund 6,6 Milliarden US-Dollar von Bain Capital, KKR & Co. und Vornado Realty Trust übernommen wurde. Die daraus resultierende Schuldenlast von etwa 5 Milliarden US-Dollar führte schließlich 2017 zum Konkurs des Unternehmens und zur Entlassung von etwa 31.000 Mitarbeitern im Jahr 2018.

• Ähnlich erging es Sears Holdings Corporation, die 2005 von dem Hedgefonds-Manager Edward Lampert und seiner Firma ESL Investments übernommen wurde. Die folgenden Jahre waren geprägt von massiven Entlassungen, bei denen über 150.000 Mitarbeiter, mehr als 60% der Belegschaft, ihren Job verloren. Trotz Schließung von Hunderten von Geschäften konnte Sears den finanziellen Niedergang nicht aufhalten und meldete 2018 Insolvenz an.

• iHeartMedia, Inc., übernommen im Jahr 2008 von Thomas H. Lee Partners und Bain Capital, erlebte ähnliche Herausforderungen. Die Übernahme führte zu einer Schuldenlast von über 20 Milliarden US-Dollar. Im Jahr 2018 musste iHeartMedia Insolvenz anmelden, und im Januar 2019 wurden zahlreiche Mitarbeiter entlassen, um Kosten zu senken und die Schulden zu bewältigen.

• Ein weiteres Beispiel ist J. Crew Group, Inc., die 2011 für etwa 3 Milliarden US-Dollar von TPG Capital und Leonard Green & Partners gekauft wurde. Die Übernahme hinterließ das Unternehmen mit einer erheblichen Schuldenlast, die es nicht bewältigen konnte, was 2020 zur Insolvenz und zur Entlassung von rund 1.000 Mitarbeitern führte.  

Leveraged Buyout ist die Blaupause für die unvorstellbaren Investitionssummen in die KI. Das Geld, das aus allen Bereichen der Wirtschaft in die neue Technologie gepumpt wird und dessen Rückzahlung und Zinsen später wieder beglichen werden müssen, wird von den Arbeitnehmern bezahlt werden.

Link Empfehlungen:

• Stargate
• KI wird die Arbeitswelt schneller verändern, als das Anpassungsmaßnahmen umgesetzt werden können
• Zu welchen Konsequenzen führt Sam Altmans Definition von AGI?
• Auswirkungen der AGI auf den Arbeitsmarkt

• Domino Effekte der Automatisierung

• Der Internationale Währungsfonds (IWF) zu den Auswirkungen einer AGI

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KI wird die Arbeitswelt schneller verändern, als das Anpassungsmaßnahmen umgesetzt werden können

KI wird die Arbeitswelt schneller verändern, als Anpassungsmaßnahmen geplant und umgesetzt werden können. Zu Beginn führt KI immer zu positiven Effekten. Unangenehme, wiederholende und aufwendige Arbeitsprozesse können automatisiert werden; außerdem kann der Mangel an Facharbeit ausgeglichen werden. Das Ergebnis ist eine deutliche Produktivitätssteigerung, die sich schub- und wellenartig von einer in die nächste Branche zieht. Zuerst betroffen sind Bereiche, in denen repetitive und vorhersehbare Tätigkeiten dominieren. Fabrikarbeiter, die an Fließbändern stehen, oder Angestellte im Kundendienst, deren Aufgaben von Chatbots übernommen werden können, gehören zu den Ersten, die die Veränderungen spüren. Mit fortschreitender Entwicklung der Technologie werden jedoch zunehmend komplexere Tätigkeiten von KI übernommen, was auch höher qualifizierte Berufe betrifft. Der massenhafte Verlust von Arbeitsplätzen geschieht daher nicht über Nacht, sondern in einem schrittweisen Prozess und tritt zeitverzögert ein. Je nach Art der Tätigkeit kann der Arbeitsplatzverlust sofort eintreten oder Jahre später. Mit jeder Innovation, die KI in einen neuen Sektor einführt, werden Arbeitsplätze obsolet, die bisher als sicher galten. Dies betrifft nicht nur die industrielle Fertigung, sondern erstreckt sich über den Einzelhandel, wo Selbstbedienungskassen Arbeitskräfte ersetzen, bis hin zum Finanzsektor, in dem algorithmisches Trading Börsenmakler herausfordert. Ein signifikanter Aspekt dieses Trends ist, dass der Verlust an Arbeitsplätzen in manchen Bereichen nicht unbedingt durch neue Arbeitsmöglichkeiten in anderen kompensiert wird. Während einige die Umstellung meistern und sich neue Fähigkeiten aneignen, bleiben andere zurück, mit ungewisser Zukunft und einer schrumpfenden Anzahl an verfügbaren Stellen.

Man liest immer wieder, dass bisher jede Innovation, jede neue Technologie dazu geführt hat, dass neue Arbeitsplätze und Arbeitsfelder entstanden sind. Diesmal ist das anders, und ich bemerke, dass dies nicht realisiert wird, was gefährlich ist. Das ist nämlich genau einer der Aspekte, die dazu führen, dass die notwendigen Anpassungen nicht früh genug umgesetzt werden. Es müssen unglaublich viele neue Maßnahmen entwickelt werden, um den bevorstehenden sozialen Verwerfungen Herr zu werden. In diesem Artikel werden nur drei bekannte fiskalische Instrumente aufgezählt, die zum heutigen Tag von einigen ökonomischen Schulen als Gift betrachtet werden, die aber unter anderen Bedingungen auch von diesen in einem anderen Licht gesehen werden könnten.

Eine Kapitalertragsteuer könnte darauf abzielen, die durch Technologie erzielten Gewinne stärker zu besteuern, um die öffentlichen Einnahmen zu erhöhen. Diese könnten dann genutzt werden, um in Bildung und Umschulung zu investieren oder soziale Sicherheitsnetze zu stärken. Eine Maschinensteuer, die Unternehmen besteuert, die Automatisierungstechnologien einsetzen, könnte ebenfalls dazu beitragen, die durch KI verursachten Arbeitsplatzverluste auszugleichen. Das bedingungslose Grundeinkommen (BGE) ist eine weitere Maßnahme, die intensiv diskutiert wird. Es würde allen Bürgern ein regelmäßiges, unbedingtes Einkommen garantieren, unabhängig von ihrer Beschäftigungssituation. Dies könnte die durch Automatisierung und KI verursachten sozialen Spannungen abmildern, indem es allen Menschen ein Mindestmaß an finanzieller Sicherheit bietet.

Link Empfehlungen:

• NZZ: Die Frage ist nicht, ob es Massenarbeitslosigkeit gibt, sondern wann
• SAP streicht Stellen in Deutschland
• Auswirkungen der AGI auf den Arbeitsmarkt

• Domino Effekte der Automatisierung

• Der Internationale Währungsfonds (IWF) zu den Auswirkungen einer AGI

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Die humanoiden Roboter kommen

Die Entwicklung in der Herstellung humanoider Roboter hat aktuell weltweit für Aufmerksamkeit gesorgt. Diese Roboter, die menschenähnliche Eigenschaften besitzen, sind nicht mehr nur Stoff der Science-Fiction, sondern werden zunehmend in verschiedenen Bereichen der Gesellschaft und Industrie eingesetzt.

Unternehmen wie Boston Dynamics, Hanson Robotics und SoftBank Robotics und neuerdings Figure AI stehen an der Spitze dieser Revolution und treiben den Fortschritt voran. Tesla verkündet Zahlen, die man jetzt noch nicht glauben möchte, weshalb sie hier nicht aufgeführt werden. Statistisch gesehen verspricht die gesamte Industrie für humanoide Roboter ein exponentielles Wachstum. Laut neuen Berichten von Grand View Research wird der globale Markt für humanoide Roboter voraussichtlich bis 2027 ein Volumen von über 12 Milliarden US-Dollar erreichen. 

Link Empfehlungen:

• Yahoo Finance: rasanter Wachstum des Marktes für humanoide Roboter
• Humanoide Roboter - der schleichende Einzug ins öffentliche Bewusstsein
• Grand View Research: Humanoid Robot Market Size
• Boston Dynamics
• Figure AI

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IWF Artikel: "KI könnte auf dem Weg sein, die menschliche Intelligenz zu übertreffen; wir sollten vorbereitet sein"

Im Dezember 2023 veröffentlichte der Internationale Währungsfonds (IWF) einen aufschlussreichen Artikel von Anton Korinek, einem Professor an der University of Virginia, der sich mit den zukünftigen Auswirkungen der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) beschäftigt. Korinek, ein führender Ökonom im Bereich der KI-Forschung, beleuchtet die rasante Entwicklung der KI und deren potenzielle Fähigkeit, menschliche Intelligenz zu übertreffen. Dieser Artikel markiert einen Wendepunkt, da er zeigt, dass das Thema AGI nun auch bei den wichtigsten Weltorganisationen wie dem IWF angekommen ist und dort ernsthaft diskutiert wird. Die Anerkennung der Bedeutung von AGI durch solche Institutionen unterstreicht die globalen ökonomischen und sozialen Implikationen, die mit dem Aufstieg der KI einhergehen.

In der Entwicklung von KI und AGI ist eine Beschleunigung unübersehbar. Die Erkenntnisse von Geoffrey Hinton, einem Pionier des Deep Learning, haben das Verständnis von KI maßgeblich geprägt und er hat kürzlich seine Einschätzung zur Entwicklung von AGI dramatisch revidiert. Hinton prognostiziert nun, dass AGI, die jede intellektuelle Aufgabe des Menschen nachahmen kann, möglicherweise schon in 5 bis 20 Jahren Realität sein könnte. Diese These spiegelt einen signifikanten Umschwung in der Wahrnehmung der KI-Entwicklung wider und hat dazu geführt, dass die Ansichten von Befürwortern eines schnellen Übergangs zu AGI, bekannt als Szenario III, zunehmend Beachtung finden. Diese schnelle Evolution der KI-Technologie hat die Diskussionen über die Zukunft der Arbeitswelt und die wirtschaftliche Struktur grundlegend verändert.

Szenario III, das eine aggressive Realisierung von AGI innerhalb von fünf Jahren vorhersagt, beschreibt eine Welt, in der KI-Systeme in der Lage sind, sämtliche menschliche Arbeitsaufgaben zu übernehmen und somit die Arbeitskraft zu entwerten. Dies würde zu einer tiefgreifenden Veränderung in der wirtschaftlichen Dynamik führen, wobei die traditionelle Rolle der menschlichen Arbeit im Wirtschaftsprozess neu definiert werden müsste. Korinek schätzt, dass jedes der diskutierten Szenarien – traditionelles Geschäft, Basis-AGI in 20 Jahren und aggressives AGI in fünf Jahren – eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 10 Prozent hat, Realität zu werden. Das aggressive Szenario III könnte daher schneller eintreten, als viele glauben, und erfordert dringend eine Überprüfung und Anpassung wirtschafts- und sozialpolitischer Strategien, um eine gerechte Verteilung der aus der AGI resultierenden Vorteile zu gewährleisten und die Risiken zu minimieren.

Link Empfehlungen:

• Scenario Planning for an AGI Future

• AGI bis 2030?

• Was ist technologische Singularität

• VDW Stellungnahme zu den Asilomar-Prinzipien zu Künstlicher Intelligenz

• Existenzielles Risiko durch künstliche Intelligenz

• Was ist AGI

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Zu welchen Konsequenzen führt Sam Altmans Definition von AGI?

Sam Altman, der CEO von OpenAI, hat folgende Definition von AGI vorgestellt (siehe Video):

"AGI ist im Grunde das Äquivalent eines durchschnittlichen Menschen, den Sie als Coworker einstellen können."

OpenAI und Microsoft arbeiten an einem KI-Rechenzentrum mit dem Projektnamen "Stargate". Was könnte das implizieren? Eine Investition von 100 Milliarden US-Dollar benötigt einen Payback, denn Microsoft ist ein börsennotiertes Unternehmen und seinen Aktionären verpflichtet. Deshalb braucht eine Investition dieser Größenordnung ein Businessmodell, das augenscheinlich erfolgversprechend erscheint. Ich spekuliere daher, dass es gemäß der Altman-Aussage „sinnvoll“ wäre, wenn Microsoft über Stargate digitale Coworker anbietet, die im Subskriptionsmodell an Unternehmen verkauft werden könnten. Die neuen Coworker wären keine Copilots mehr, sondern intelligente autonome Fachkräfte, die beispielsweise in den Arbeitsprozessen von Microsoft Dynamics (CRM, NAV, AX) oder vielen neuen Arbeitsplattformen umfangreiche Dienste liefern. Die Konsequenz wäre, dass Unternehmen nicht mehr auf den Arbeitsmarkt angewiesen wären, um gewinnbringend tätig zu sein. Arbeitgeber könnten risikofreie und billige KI Arbeitskräfte rekrutieren und so die Einstellung von Menschen vermeiden.

Link Empfehlungen:

• Heise: KI Zentrum für 100 Milliarden US-Dollar
• OpenAI Plan $100 billiondata center
• Sholto Douglas & Trenton Bricken - How to Build & Understand GPT-7's Mind

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