3.5 Ausblick: KI

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 ist die Thematik rund um künstliche Intelligenz öffentlich stark in den Fokus gerückt. Das für den Chatbot verantwortliche Unternehmen OpenAI prognostiziert in einer Studie, dass die Technologie erhebliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben wird. Demnach würden etwa 80% der US-amerikanischen Arbeitskräfte in Berufen tätig sein, die von sogenannten large language models (LLM) profitieren. Dabei werden jedoch keine Aussagen bezüglich des zeitlichen Rahmens dieser Disruption des Arbeitsmarktes getroffen. [1]

Es liegt allerdings auf der Hand, dass auch die deutschen EDLs von dieser Technologie profitieren werden und müssen, wenn sie konkurrenzfähig bleiben wollen. Im ersten Schritt könnte KI beispielweise unterstützende Tätigkeiten in der Wertschöpfungskette eines Unternehmens übernehmen. Dazu gehören Bereiche wie HR, Controlling oder der Einkauf. Die Reduktion der aus diesen Themen entstehenden Fixkosten hat zwar keinen direkten Einfluss auf die Projektmarge, wirken sich aber positiv auf den EBIT aus.

Mit dem Fortschreiten der Technologie ist auch ein Einsatz in den primären Aktivitäten der Wertschöpfungskette denkbar. So könnten beispielweise einzelne Softwarebausteine entwickelt und direkt in einer SiL-Umgebung getestet und validiert werden. Im nächsten Schritt ist denkbar, dass Traceanalysen direkt über die KI durchgeführt und Fehler sofort auf entsprechende Signale zurückgeführt werden. Dieses Einsatzfeld bietet Potential zur Einsparung von Ressourcen und hätte damit direkten Einfluss auf die Projektmarge.

In diesem Kontext fällt auf, dass viele vorstellbare Anwendungen bei Primäraktivitäten aktuell aus dem BCC heraus übernommen oder dahin verlagert werden. Hier könnte also ein Spannungspotential zwischen den Standorten im Unternehmen entstehen, das es so aktuell noch nicht gibt.

Allerdings ist fraglich, wann und in welchen Umfang KI im Alltag der EDLs eingesetzt wird. Laut dem Gartner Hype Cycle führt ein Innovationstrigger zunächst zu überhöhten Erwartungen und dann zu Enttäuschung, wenn die ersten Implementierungen nicht so erfolgreich sind wie erhofft. Anschließend kommt es dann durch besseres Verständnis der Technologie aber doch zu konkreten Anwendungen und letztendlich produktivem   sowie rentablem Einsatz der neuen Technologie. [2]

Vermutlich wird der Nutzen von KI für EDLs also zunächst kleiner ausfallen als erhofft. Die Technologie muss erst noch maturieren. Dazu hat das Marktforschungsunternehmen Gartner einen möglichen Verlauf skizziert, der in Abbildung 7 zu sehen ist.

[1]

Eloundo et al (2023) S.1

[2] Gartner