Höhere Produktivität

Das Potenzial der KI-Technik kommt vor allem auf einem Feld zum Tragen, das für Unternehmen jeder Größe und Branche stets von elementarer Bedeutung ist: der Produktivität. „Üblicherweise steigern Autohersteller ihre Produktivität im Schnitt um rund 2 Prozent pro Jahr“, berichtet Andreas Tschiesner, Leiter der europäischen Automobilberatung von McKinsey. „Allein durch maschinelles Lernen ist in den kommenden Jahren ein jährliches Produktivitätswachstum von zusätzlichen 1,3 Prozent machbar. KI wird damit zum Ren­diteturbo für die Autoindustrie.“

KI-getriebene Wertschöpfungseffekte sind Tschiesner zufolge für alle Autohersteller in etwa gleich hoch, vor allem in der Produktion. Deshalb werde auch der Konsument letztlich davon profitieren: „Der harte Wettbewerb im Sektor wird voraussichtlich dazu führen, dass ein Teil der Kostenvorteile an den Kunden weitergegeben wird“, so der McKinsey-Berater.

Für alle Industriezweige prognostiziert das Beratungshaus einen Produktivitätsgewinn zwischen 0,8 und 1,4 Prozent pro Jahr, wenn Unternehmen auf KI-Funktionen zurückgreifen. Diese können in unterschiedlichen Bereichen zum Zuge kommen, etwa in der vorausschauenden Wartung, der Qualitätssicherung und der Robotik.

Auch Geschäftsprozesse lassen sich mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning optimieren. McKinsey geht davon aus, dass intelligente Systeme über die gesamte Lieferkette hinweg den Bestand an Waren, Ersatzteilen und Rohmaterialien optimieren können. Dadurch stehen benötigte Güter immer in ausreichender Menge zur Verfügung. Es kommt weder zu Lieferengpässen noch zu übermäßig großen Lagerbeständen.

Selbst im Bereich Forschung und Entwicklung soll KI dazu beitragen, die Kosten um bis zu 15 Prozent und die Entwicklungszeiten um etwa ein Zehntel zu reduzieren.

Vergleichbare Studien haben Marktforscher für eine Vielzahl von Branchen erstellt, vom Einzelhandel über die Energieversorgung und das Gesundheitswesen bis hin zu Smart Citys.

Dem Einfallsreichtum sind dabei keine Grenzen gesetzt, wie das Beispiel der Software BioLens zeigt. Das vom Fraunhofer-Institut IGD entwickelte Programm lässt sich dazu nutzen, den Inhalt von digitalen Werbetafeln auf das Alter und die Vorlieben eines Betrachters abzustimmen. Sie erfasst dazu Alter, Geschlecht und Aufmerksamkeitsgrad eines Betrachters und passt auf Basis dieser Informationen automatisch die Anzeige auf der Tafel an.