Arbeitsmarkt & KI

Der GPT-Effekt: Mit Ökonomin Monika Köppl-Turyna und AI-Unternehmer Clemens Wasner

Die Ökonomin Monika Köppl-Turyna und der AI-Experte Clemens Wasner veranstalteten in diesem Jahr in Wien die „Economics of AI Conference“. © David Visnjic / Trending Topics
Die Ökonomin Monika Köppl-Turyna und der AI-Experte Clemens Wasner veranstalteten in diesem Jahr in Wien die „Economics of AI Conference“. © David Visnjic / Trending Topics

Eine Umverteilung von unten nach oben am Arbeitsmarkt, eine neue Chance für ­europäische Player und immer mehr Menschen, die sich ans Chatten mit Computern ­gewöhnen: OpenAI und Co. wälzen derzeit ganze ­Branchen um. Ökonomin Monika Köppl-Turyna (EcoAustria) und Unternehmer Clemens Wasner (enliteAI) im ­Doppel-Interview.

Dieser Artikel stammt aus unserem Magazin „Trending Topics 2024 – A Trip to Tomorrow. Das gesamte Magazin kann hier kostenlos heruntergeladen werden.

Trending Topics: Kürzlich hat ein Konzern hinter einem Discount-Supermarkt Hunderte Millionen Euro springen lassen, um in Deutschland einen AI-Hub aufzubauen und um in ein AI-Startup zu investieren. Was sagt uns das über den Status Quo von künstlicher Intelligenz?

Clemens Wasner: Sie meinen die Dieter-Schwarz-Stiftung und den AI-Campus Heilbronn?

So ist es, genau. Der Supermarkt heißt Lidl.

Wasner: Dieter Schwarz ist einer der reichsten Menschen in Deutschland. Die kommen übrigens alle aus dem Retail-Bereich. Ich weiß gar nicht, ob das jetzt eine Verbindung mit Lidl als solches hat oder ob das nicht eher ein Indikator für klassisches Mäzentum ist, das ja im angelsächsischen Raum sehr stark ausgeprägt ist. Du führst in der Region, aus der du stammst, belebende Maßnahmen durch, das ist international aber gar nicht so auffällig. In Deutschland ist es insofern natürlich auffällig, weil es eine unglaublich große Medienpräsenz gibt und weil das auch von Anfang an hochprofessionell hochgezogen wurde. Man hat sich sehr viele Leute geholt, die vorher im Bereich AI und im Unternehmertum tätig waren, etwa von der Universität München.

In den USA, China sowieso, aber auch in Paris, London oder Heilbronn, werden hunderte Millionen Euro in AI investiert. Und zwar nicht nur von Startup-VCs, sondern auch von großen Corporates und Institutionen. Kommt nach dem Krypto-Hype nun der AI-Hype?

Wasner: Den Vergleich mit Crypto würde ich überspitzt wie folgend darstellen: Es gibt noch keinen AI-Unicorn-Gründer und noch keine Gründerin, die am Forbes-Cover war und jetzt im Gefängnis gelandet ist. Alleine hier unterscheidet sich KI massiv von Crypto (lacht).

2023 ist auch das Jahr von ChatGPT. Der Staub hat sich ein bisschen gelegt. Was bleibt davon aus Ihrer Sicht übrig?

Monika Köppl-Turyna: Ich beginne mit der wissenschaftlichen Evidenz. Es gibt tatsächlich inzwischen schon eine Menge an Forschung, die sich mit diesem Thema beschäftigt. Diese zeigt eindeutig und klar, dass die Effekte von ChatGPT persistent sein und sehr große Veränderungen am Arbeitsmarkt bringen werden. Es gibt drei Forschungsrichtungen, was die Arbeitsmarkteffekte betrifft: Eine sagt im Wesentlichen, dass es hier einen enormen Produktivitätseffekt geben kann, insbesondere bei Personen, die gar nicht die Besten am Markt sind. Die Studien zeigen, dass die GPTs eine gewisse Gleichheit zwischen verschiedenen Personen mit verschiedenen Skills bringen. Hier haben wir einen Umverteilungseffekt am Arbeitsmarkt.

Die zweite sagt – und das ist vielleicht der wichtigste qualitative Unterschied zu technologischen Veränderungen der Vergangenheit – dass ChatGPT einen besonders negativen Impact auf Personen mit höherem Einkommen hat. In der Vergangenheit war es so, dass technologische Entwicklungen eher die Routine-Jobs im mittleren Einkommensbereich verändert beziehungsweise verdrängt haben. Da reden wir von Industrierobotern oder von Routinetätigkeiten, die dann durch Algorithmen erledigt worden sind. Bei Generative AI ist es so, dass es auch zum Teil um die kreative Wirtschaft geht. Ein Paper, das gerade diese Woche herausgekommen ist, zeigt, dass auch sehr hohe Qualifikation nicht davor schützt.

Der dritten Forschungsrichtung zufolge kann ChatGPT auch Unterstützung für neue Jobs leisten, wenn man sich zum Beispiel irgendwo bewirbt. Diese Personen (die auf KI setzen, Anm.) werden im Schnitt um acht Prozent öfter in Unternehmen engagiert. Wir haben hier einerseits Verdrängungseffekte bei der direkt betroffenen Branche und eben speziell im hohen Einkommensbereich und das ist qualitativ neu. Andererseits bringt ChatGPT in anderen Branchen Unterstützung. Diese Teilergebnisse zeigen uns, dass Veränderungen kommen, die wir nicht mit der Vergangenheit vergleichen können. Das ist die enorme Herausforderung für den Arbeitsmarkt.

Also eine Art Umverteilung von oben nach unten? „Schlechter Ausgebildete“ werden durch ChatGPT gestärkt?

Köppl-Turyna: Ja, das geht aus den Studien hervor. Was die Zahl betrifft, da liegen die Schätzungen weit auseinander. Es gibt Studien, die von 50, 60 Prozent der Tasks ausgehen, die ersetzt werden könnten. Es gibt aber auch Studien, die das bei 20 Prozent quantifizieren. Das ist nur eine Seite der Medaille, denn andersrum haben wir neue Jobs, die dadurch entstehen. Deswegen ist dieser Umverteilungseffekt wichtiger. Ich will hier jetzt keinen Fatalismus betreiben und sagen, wir werden alle Jobs vernichten. Das wird nicht passieren. Die große Herausforderung ist die Umschichtung der Tätigkeiten. Und ja, es kommt tatsächlich zu einer gewissen Umverteilung von oben nach unten. Personen mit mittlerer Qualifikation werden gestärkt.

Sie beschäftigen sich intensiv mit den ökonomischen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz. Die ganz große Frage: Welchen Wirtschaftsfaktor hat AI in Österreich und in der EU?

Köppl-Turyna: Das Problem mit Voraussagen, die die Zukunft betreffen, ist, dass das eben in der Zukunft liegt. Ob sich das Ganze manifestiert? Ich halte es für wahrscheinlicher, dass es sich manifestiert, weil, wenn ich mir anschaue, was im letzten Jahrzehnt passiert ist, dann war das eher glorifizierte Optimierung, die natürlich nicht einmal ansatzweise die Effekte hat bringen können, wie das jetzt angedacht war.

Ja, du kannst deine Logistikoptimierung machen. Nein, du kannst jetzt keine Anwält:innen und Doktor:innen aus dem Job verdrängen. Jetzt ist es aber so, dass das auf einer Ebene drunter passiert und da ist aber die Herausforderung, glaube ich, dass der Effekt relativ schwer zu quantifizieren ist. Da passiert gewissermaßen auf der gleichen Ebene wieder, was in den 1990ern mit der Einführung von PCs oder Excel passiert ist. Die meisten Firmen erfassen selbst aber nicht, was ihnen solche Tools bringen.

Ich glaube, es ist generell ein Problem von solchen Technologien, dass sie so viele Anwendungen gleichzeitig bieten. Die Studien, die ich kenne, beleuchten Teilaspekte. Aber eben die Anwendungen von AI gehen viel weiter als diese Produktivitätseffekte. Zwei Beispiele: Wir haben faszinierende Ergebnisse darüber, wie sich der internationale Handel dadurch stärkt, weil die Kosten für Übersetzungen so massiv gesunken sind. Vorher hat man sehr personalintensive Übersetzungsdienste anheuern müssen. Jetzt geht das mit DeepL relativ gut, schnell und billig. Das hat zum Anstieg von Dienstleistungsexporten in vielen Ländern geführt. Das zweite Beispiel ist der Anstieg der Umsätze. Es gibt Studien, die zeigen, dass Chatbots grundsätzlich genauso effektiv in Sales sind wie erfahrene Mitarbeiter:innen, solange die Kund:innen nicht wissen, dass es ein Chatbot ist. Wir sehen schon, dass die Produktivitätseffekte Potenzial haben.

Wasner: Die Frage ist, was von all dem übrig bleibt. Ich glaube, die wirklich nachhaltige Änderung ist, dass sich das Nutzerverhalten geändert hat. Es ist mittlerweile normal geworden, dass man mit einem Chat-Interface, mit einer AI interagiert. Da scheint sich jetzt wirklich ein neuer Modus an Interaktion etabliert zu haben, dem dann auch alle anderen Anbieter folgen müssen.

Wem müssen sie folgen? Aktuell wohl OpenAI, dem Anbieter von ChatGPT, ganz massiv finanziert durch Microsoft. Da stellt sich dann schon die Frage, wie gefährlich OpenAI am Ende ist.

Köppl-Turyna: Aus ökonomischer Sicht bin ich vorsichtig, wenn wir darüber sprechen, dass ein Unternehmen ein Monopolist ist. Es gibt auch immer einen Bedarf. Wir haben in der Vergangenheit viele Fälle gesehen, wo fatalistische Prognosen abgegeben worden sind und dann am Ende doch ein Strukturwandel eingesetzt hat, die Präferenzen der Konsument:innen sich geändert haben und ein besseres Produkt auf den Markt gekommen ist. Bei AI-Unternehmen ist ein qualitativer Unterschied in der Vergangenheit die Tatsache, dass die Modelle grundsätzlich mit Feedback funktionieren. Wenn sie mit mehr Daten und mehr arbeiten können, können sie sich auch schneller entwickeln als die Konkurrenz. Das ist der klassische Fall des steigenden Skaleneffektes. Und das ist da, wo die roten Lampen bei den Ökonom:innen immer leuchten: Wenn ich eine solche Situation habe, kann es tatsächlich mittelfristig dazu führen, dass wir hier eine Monopol-Situation bekommen.

Meta, Google, Amazon sind auch wichtige Player im Cloud-Geschäft. Auch in Europa gibt es einige interessante Anbieter. Wie werden die in diesem Markt bestehen können?

Wasner: Wir zählen noch nicht zu den geschützten Arten. Wenn man das jetzt mit banaler, langweiliger Corporate-IT vergleicht, dann gibt es schon eine Daseinsberechtigung für die Firmen, auch nachhaltig. Es gab eigentlich immer die Situation, dass du relativ monolithische Anbieter hast, die versuchen, alles bei sich selbst zu konzentrieren, sei es das Operating System Microsoft damals, sei es der SAP-Ansatz, sei es der Oracle-Ansatz in den 90er- und 00er-Jahren. Es ist gewissermaßen eine relativ normale Entwicklung in der IT-Welt, dass ich immer ein super vertikal integriertes System habe und dann andere, die horizontal oder vertikal offener sind.

Kommen wir von der internationalen Ebene zurück nach Österreich. Was würden Sie sagen, wie steht Österreich im internationalen Vergleich da, wenn wir rund um uns herum AI-Hubs aufpoppen sehen?

Wasner: Auf lokaler Ebene ist leider noch nicht zu beobachten, dass es zu einer Bildung von AI-Hubs kommt, wie das etwa in Deutschland der Fall ist. Das hängt auch an den Rahmenbedingungen, wie dem vorhin genannten Mäzentum, aber auch daran, dass man in Österreich extrem viele Industrie-Cluster hat. Es gibt einen Photonic-Cluster, es gibt einen Produktions-Cluster in Oberösterreich, es gibt einen Automobil-Cluster, einen Biotech-Cluster und so weiter und so fort. Das heißt, der Default-Modus ist, dass du bei einem neuen Thema eher versuchst, diese bei bestehenden Strukturen reinzubringen und nicht sofort reflexartige neue Cluster zu etablieren.

Was aber bedauerlicherweise nicht passiert, ist, dass man sich als Standort attraktiver machen will, indem man zum Beispiel KI-Investments oder Ähnliches anzieht. Das ist insofern überraschend, weil Speedinvest zum Beispiel im Frühherbst eine Studie zu Funding und Grants innerhalb der Europäischen Union durchgeführt hat. Da hat man 27 Länder untereinander gebenchmarkt. Wir sind, was die Förderprogramme betrifft, weit über unserer Gewichtsklasse. Wo die ganze Story für mich international aus den Kurven fliegt:  Man sagt immer, tu’ Gutes und sprich darüber, aber das passiert in dem Fall nicht. Der Kontrapunkt ist für mich Frankreich, genauer die Region um Paris. Die schreiben ständig Challenges aus, es gibt Sweet-
heart-Deals, was Co-Working-Space betrifft, das heißt, die ersten zwei Jahre zahlt man keine Steuern.

Köppl-Turyna: Da muss man aber auch in Klammer sagen, dass das öffentliche Geld nicht selten das private Geld verdrängt, auch bei Frühförderungen.Wo es dann hakt, ist der nächste und der übernächste Schritt, den man machen will bei einer Skalierung. Da ist ja AI nicht anders als andere neue Technologien, nur ist die Entwicklung noch mit der zusätzlichen Schwierigkeit versehen, dass es sich um ein Deep-Tech-Thema handelt. Da tut sich Österreich mit der Finanzierung nach wie vor schwer und das wird uns um die Ohren fliegen. Das kann auch kein:e Steuerzahler:in tragen. Das muss eben an die Rahmenbedingungen hängen.

Es gibt ein Wettrennen der Machtblöcke. USA, China, Indien, Europa wollen sich mit einer besonders frühen Regulierung positionieren. Wer wird es am Ende gewinnen? Oder wird es letztlich mehrere AI-Hubs nebeneinander geben?

Wasner: Beginnen wir mit der ersten Frage. Die Frage impliziert, ob es einem europäischen Unternehmen oder einem chinesischen gelingen wird, in ähnliche Sphären vorzudringen, wie wir das jetzt von Meta und Co. kennen. Wird es einen europäischen Hyperscaler oder zumindest eine Firma geben, die ein paar hundert Milliarden Bewertung hat?

Bei Aleph Alpha und Mistral oder einer Firma aus diesem Dunstkreis halte ich das für möglich. Was die Machtblöcke betrifft, würde ich sagen, die EU ist kein Machtblock, die EU ist ein Wirtschaftsblock. Es gibt ja niemanden, der sagt, wir wollen 1,8 Nanometer-Chips produzieren, um Foundation Models trainieren und damit führend werden, wie man es von Regionen wie China oder Singapur kennt. Dieses Dahinplätschern auf strategischer Ebene, das wird bleiben, das ist nicht AI-spezifisch.

Köppl-Turyna: Da kann ich mich nur anschließen. Einerseits haben wir die Voraussetzungen auf der objektiven Ebene im Sinne eines guten Bildungssystems, guten Universitäten, auch im Sinne von vorhandenem Kapital. Was uns tatsächlich fehlt, ist die weitere Integration. Das sieht man auch bei der Industriepolitik: Next Generation EU ist im Vergleich zum Inflation Reduction Arc vom Volumen her ähnlich. Aber dadurch, dass es in Europa mit sehr vielen nationalen Kompetenzen ganz anders ausgestaltet ist, kommt es zu einem internen Wettbewerb, der schädlich ist für alle, weil wir Steuergeld verbrennen dafür, dass wir ein bisschen besser werden als Deutschland oder Frankreich und umgekehrt. Und am Ende des Tages profitiert keiner.

Das heißt, die wichtigste Voraussetzung wäre es tatsächlich, uns da nicht selbst im Weg zu stehen. Natürlich benötigt man dafür auch eine weitere Integration der Kapitalmärkte, um wirklich Geld in großem Stil animieren zu können. Und danach sieht es derzeit nicht aus. Das wäre aber wirklich wichtig, sowohl in der Industriepolitik als auch im Thema AI.

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