IESE-Professor Samila

München (ots) - Für die Produktivitätssteigerung sei Künstliche Intelligenz derzeit die verheißungsvollste technologische Entwicklung. "Manager können etwas bewegen, wenn sie KI nicht nur als Instrument zur Kostensenkung betrachten, sondern als grundlegende Transformation ihres gesamten Geschäftes", ist Sampsa Samila, Professor of Strategic Management an der weltweit renommierten IESE Business School, überzeugt.

"Auch wenn KI Unternehmen in vielen Fällen helfen kann, Kosten zu senken, sollten Manager in die Zukunft denken. Manager müssen dazu nicht Programmierer werden, sondern verstehen, wie KI funktioniert und sich auf ihr Geschäft auswirkt". Gemeinsam mit anderen Dozenten an der IESE Business School entwickle Samila Denkstrukturen. Wie wirkt sich die KI auf den Wettbewerbsvorteil aus, welche Chancen für neue Geschäftsmodelle eröffnet sie, wie verändert sie die Art und Weise, Werte in verschiedenen Branchen zu erfassen? Wie implementiert man KI ethisch verantwortlich und im Einklang mit den Vorschriften? "Das alles lässt sich nicht delegieren, es ist Aufgabe des Top-Managements. Es sind die Manager, die KI vorantreiben müssen", so der Mathematiker Prof. Samila. "Die Sorge, dass dabei Menschen abgehängt werden, ist durchaus berechtigt. Es liegt an den Managern, KI so zu nutzen, dass sie die Produktivität verbessert und neue Arbeitsplätze schafft anstatt nur menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen und Arbeitslosigkeit zu produzieren", warnt Sampsa Samila.

Die Gesellschaft altert. Die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter stagniert oder schrumpft. Um die Versorgung der Älteren und den gesellschaftlichen Zusammenhalt sicherzustellen, muss die Produktivität steigen. Weniger Menschen müssen mehr Wirtschaftsleistung erbringen, um eine steigende Zahl Älterer zu finanzieren. Der Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderung sei Künstliche Intelligenz, ist Samila überzeugt. KI werde jeden Bereich der Wirtschaft erfassen, über Branchen und Berufsbilder hinweg. "Ob KI unsere Gesellschaft stärkt oder zerstört, hängt von den kumulativen Entscheidungen vieler Manager ab".

Als vor über hundert Jahren in Fabriken elektrische Energie die Dampfkraft ersetzte, hätten die ersten Veränderungen schlichtweg darin bestanden, Dampfmaschinen durch Elektromotoren zu ersetzen, erklärt Samila. "Erst als wir im Laufe der Zeit lernten, Fabriken komplett auf elektrische Energie umzurüsten, stieg die Produktivität auf einen ganz anderen Level. In gleicher Weise haben wir die digitale Technologie zunächst nur eingesetzt, um in den 80er und 90er Jahren bestehende Technologien zu ersetzen. Im Laufe der Zeit haben wir gelernt, unsere Geschäfte tiefergehender zu verändern und sind immer noch damit beschäftigt", resümiert IESE-Professor Samila. Das sei typisch für die sogenannten Universal-Technologien, der Grundlage wirtschaftlicher Entwicklung - wie Dampfkraft, Elektrizität und Digitalisierung. Natürlich könne eine neue Technologie oftmals sofort gewinnbringend eingesetzt werden. "Bis Universal-Technologien ihre durchschlagende Wirkung entfalten, dauert es etwas länger, sie erfordern grundlegende Änderungen in Organisation und Prozessen."

Alles deute daraufhin, dass es sich bei der KI um eine Universaltechnologie handele. KI werde wohl erwartungsgemäß einem ähnlichen Muster folgen, aber mit einem wichtigen Unterschied. Da (maschinelles) Lernen kumulativ sei, könnten Vorteile durch den Einsatz von KI zu einem Vorsprung führen, den Wettbewerber schwerlich wieder aufholen. "Je hochwertiger Ihre Daten, umso besser das Training Ihrer Algorithmen, umso effizienter die Abläufe, umso niedriger Ihre Preise. Sie gewinnen mehr Kunden und damit auch wieder mehr Daten, der Kreislauf schließt sich. Für die Wettbewerbsfähigkeit der Wirtschaft und die ganze Gesellschaft ist es wichtig, KI mit voller Kraft voranzutreiben", ist IESE-Professor Samila überzeugt. KI stelle uns alle vor enorme Herausforderungen, sie werfe schwerwiegende ethische Fragen zu Datenschutz, Fake News und Haftung auf. Ohne wesentliche Änderungen der Arbeitsmethoden und Organisationsstrukturen ließen sich Produktivitätssteigerungen auch nicht realisieren. Mitarbeiter würden andere Aufgaben wahrnehmen. Menschen für neue Arbeitsmethoden und Berufe auszubilden stelle eine große Herausforderung dar.

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