Künstliche Intelligenz: Der Hype nähert sich dem Ende
Viele Investoren bei Banken und Risikokapitalgebern haben das Glänzen in den Augen, wenn es um Künstliche Intelligenz (KI) geht. Unternehmen wie Nvidia, Microsoft und Apple, die auf unterschiedliche Weise alle von dem Boom profitieren, tragen schließlich maßgeblich zu den Rekorden an der Börse bei.
Mittlerweile wachsen jedoch Zweifel, dass sich die Investitionen in generative KI, die Texte, Bilder und Programmcode verarbeiten kann, auf kurze Sicht rentieren. Allein die nötige IT-Infrastruktur werde in den nächsten Jahren eine Billion Dollar kosten, hat jüngst die Investmentbank Goldman Sachs kalkuliert. Der ökonomische Effekt ist dagegen um Größenordnungen geringer.
Die Krise von Aleph Alpha ist ein Vorzeichen dafür, dass der aktuelle Hype sich einem Ende nähert. Zwar mögen die Probleme des deutschen Vorzeige-Start-ups teils selbst gemacht sein. Allerdings müssen auch internationale Konkurrenten wie OpenAI, Anthropic und Mistral irgendwann die Frage beantworten, wie sich ihre enormen Investitionen in große Sprachmodelle rentieren sollen. Wenn auch später, weil sie mehr Risikokapital auf der Bank haben.
Die Hoffnungen der Gründer, Investoren und anderer Apologeten sind groß. Generative KI, die Texte, Bilder und Programmcode verarbeiten kann, ist eine Querschnittstechnologie. Damit – so die Annahme – könnte sie die Kopfarbeit revolutionieren, ob in Softwareentwicklung oder Strategieplanung, Wissenschaft oder Kundenservice.
Einen messbaren Nutzen gibt es bislang allerdings nur in wenigen Anwendungsfällen. Programmierassistenten haben sich etabliert, und in der Kundenbetreuung automatisieren Chatbots lästige Routineaufgaben recht zuverlässig. Angesichts der hohen Fehlerquote und erheblichen Kosten schrecken viele Unternehmen aber vor einem breiten Einsatz in ihren Organisationen zurück.
Hinzu kommt: Die Einführung braucht Zeit. So einfach, wie das Chatfenster von ChatGPT glauben macht, ist der Einsatz eben nicht. Unternehmen müssen Aufgaben identifizieren, für die sich die Technologie überhaupt eignet, sie müssen die technische Infrastruktur schaffen und die nötigen Daten sammeln. Deswegen profitieren Beratungshäuser wie Accenture neben dem Chiphersteller Nvidia aktuell am meisten von dem Hype.
Diese Erkenntnis dürfte mehrere Anbieter von KI-Technologie in den nächsten Monaten in die Identitätskrise treiben. Sie müssen beweisen, dass die Technologie nicht nur in luftigen Prognosen die Produktivität steigert, sondern auch in realen Unternehmen und Behörden. Sonst sind ihre Produkte überflüssig.
Ein Gutes hat der Hype: Die Kapazitäten für Experimente sind so groß wie nie zuvor.