Vom Einzelhandel bis zum Transport: Wie KI jeden Bereich der Wirtschaft verändert

Künstliche Intelligenz hat Auswirkungen auf alle Bereiche, indem sie Probleme löst und andere fördert

Der hochkarätige Wettlauf um die Verbesserung ihrer Suchprodukte hat die Bedeutung künstlicher Intelligenz für Google und Microsoft – und auch für den Rest der Wirtschaft – unterstrichen. Zwei der weltweit größten Technologieunternehmen kündigten diesen Monat Pläne für eine KI-gestützte Suche an und verschärften damit den Kampf um die Vormachtstellung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Das Debüt von Googles neuem Chatbot Bard scheiterte jedoch, als ein Fehler auftrat, der den Aktienkurs der Muttergesellschaft Alphabet um 163 Milliarden US-Dollar (137 Milliarden Pfund) senkte. Der Absturz der Aktie zeigte, wie wichtig KI für die Zukunft von Google nach Ansicht der Anleger sein könnte.

Die zunehmende Bedeutung von KI hat jedoch Auswirkungen auf alle Bereiche der Wirtschaft. Vom Einzelhandel bis zum Transport: So verspricht KI eine Welle des Wandels in allen Branchen einzuleiten.

Wetterbedingungen überwachen, Schädlinge und Krankheiten bekämpfen, den Bedarf an zusätzlicher Bewässerung ermitteln oder sogar, welche Pflanzen wo angebaut werden sollen: Viele Landwirte glauben, dass die Landwirtschaft ein fruchtbarer Boden für künstliche Intelligenz ist.

Viele Lebensmittelhersteller nutzen KI, um Daten zu sammeln und zu analysieren, um ihre Produktivität und Rentabilität zu verbessern.

Die Fähigkeit der KI, große Datensätze zu kombinieren und zu analysieren, liefert Landwirten bereits Echtzeitinformationen darüber, wie sie die Gesundheit ihrer Pflanzen verbessern und die Erträge steigern können. Drohnen und Bodensensoren können eine Rolle bei der Beobachtung der wachsenden Pflanzen- und Bodenbedingungen auf Hunderten Hektar Land spielen und dabei auch prüfen, ob sie mehr Wasser, Dünger oder Herbizide benötigen und ob sie von Krankheiten befallen oder durch Tiere zerstört werden.

Ali Capper, die auf ihrer Familienfarm an der Grenze zwischen Herefordshire und Worcestershire Äpfel und Hopfen anbaut, hat in neue Technologien investiert, darunter automatische Sprühgeräte für Obstgärten, die sie neben der digitalen Bodenkartierung nutzen kann, die sie seit 2017 einsetzt.

„Viele Agrartechnologie-Innovationen werden uns helfen, die landwirtschaftliche Umwelt zu schonen und effizienter und profitabler zu arbeiten“, sagte Capper.

Angesichts des Arbeitskräftemangels, der seit dem Brexit besonders akut ist, hoffen Landwirte seit langem, dass Fortschritte in der Robotik – „Agribots“ – dazu beitragen werden, dass die Ernte pünktlich gepflückt wird. Laut der National Farmers' Union führte der Mangel an Arbeitskräften allein im Jahr 2022 zu einer Lebensmittelverschwendung von 60 Millionen Pfund.

Während vierarmige Roboter entwickelt werden, die für die heikle Arbeit des Beerenobstpflückens konzipiert sind, dürfte es noch ein Jahrzehnt dauern, bis Roboter mit der Geschicklichkeit der menschlichen Hand, die Früchte wie Himbeeren schnell pflücken können, ohne sie zu beschädigen, weit verbreitet eingesetzt werden. Dennoch hat die Automatisierung bereits einige der mühsamsten Arbeiten in der Landwirtschaft verändert, vom Ausbringen der Saat bis zum Besprühen und Bewässern von Pflanzen.Joanna Partridge

Medienunternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Abonnements und Werbung zu steigern und Entscheidungen darüber zu treffen, welche Geschichten beworben werden sollen.

Nachrichtenorganisationen stellen Datenwissenschaftler mit sechsstelligen Gehältern ein, um Daten zu sammeln, um Kunden zu verfolgen und sie zu bestimmten Produkten zu führen. Gleichzeitig stellen sie den Mitarbeitern Tools zur Verfügung, mit denen sie ihnen die Arbeit beim Suchen und Verfassen von Geschichten erleichtern.

Lisa Gibbs, Direktorin für Nachrichtenpartnerschaften bei Associated Press, sagte in einer Studie der London School of Economics, dass ihre Organisation mithilfe von KI „Nachrichten schneller finden und Nachrichten schneller verbreiten“ könne.

Medienunternehmen nutzen Datenanalysten, um zielgerichtete Inhalte zu erstellen, die höhere Abonnements und Werbeeinnahmen generieren.

Jane Barrett, globale Nachrichtenredakteurin in der Medienstrategieabteilung von Reuters, sagte gegenüber der LSE: „KI wird uns dabei helfen, genau die richtigen Inhalte an die richtige Person zu bringen.“Phillip Inman

Mögliche KI-Anwendungen gibt es in allen Bereichen der Energiewirtschaft: von der Vorhersage und Identifizierung von Störungen in Kraftwerken bis hin zur Nutzung von Wettervorhersagen für die Planung von Offshore-Windparkprojekten.

Angesichts der knappen Margen in einem Sektor, in dem während der Energiekrise fast 30 Unternehmen pleite gegangen sind, wird erwartet, dass Energieversorger im Einzelhandel verstärkt KI einsetzen, um die Anrufzeiten zu verkürzen. Chatbots werden verwendet, um grundlegende Fragen zu stellen, bevor Kunden mit einem menschlichen Berater sprechen.

Letztlich gehen die Zulieferer davon aus, dass KI in künftigen „intelligenten Netzen“ eine zentrale Rolle spielen wird, da sie eine engere Abstimmung von Angebot und Nachfrage ermöglichen und eine neue Generation von Geräten, von intelligenten Zählern und Elektrofahrzeugen bis hin zu Solarmodulen und Wärmepumpen, die Effizienz verbessern kann. Arbeitsplätze für Ingenieure, Zählerableser und Versorgungsanalysten sind am stärksten gefährdet.

KI ist auch wertvoll, um CO2-Emissionen zu verfolgen. Die Boston Consulting Group hat geschätzt, dass der Einsatz von KI in den Nachhaltigkeitsplänen multinationaler Unternehmen bis 2030 durch zusätzliche Einnahmen und Kosteneinsparungen einen Wert von 1,3 bis 2,6 Billionen US-Dollar haben könnte. Ende letzten Jahres startete die Regierung ein 1,5 Millionen Pfund teures Programm, um den Einsatz von KI zu untersuchen Reduzieren Sie die CO2-Emissionen Großbritanniens.Alex Lawson

Produktionsveteranen wissen nur zu gut, wie die Automatisierung eine Branche durchdringen kann. Im Jahr 2019 gab das britische Amt für nationale Statistik an, dass fast zwei Drittel der Mitarbeiter von Metallbearbeitungsmaschinen gefährdet seien.

Ein Teil des Automatisierungsstrebens dient der Effizienz. Algorithmen für maschinelles Lernen werden bereits für die „vorausschauende Wartung“ auf den wachsenden Datenmengen großer Fabriken eingesetzt – so werden Teile ausgetauscht, bevor sie ausfallen, und es sind möglicherweise weniger Techniker erforderlich.

Der rasante Aufstieg der generativen künstlichen Intelligenz deutet jedoch darauf hin, dass nicht nur Menschen in Fabriken betroffen sein werden. Mit generativer KI lassen sich Produkte bereits deutlich schneller entwerfen, als „digitaler Zwilling“ virtuell testen und deutlich schneller fertigen. In Kombination mit Innovationen wie dem 3D-Druck könnte dies die Entwicklungskosten drastisch senken und würde weniger Ingenieure in der Luft- und Raumfahrt, der Automobilindustrie und der Unterhaltungselektronik erfordern.

Ein logisches Ende ist so etwas wie der Star Trek-Replikator, ein Bot, der aus einer Textaufforderung heraus alles entwirft und herstellt, was sein Benutzer wünscht – ohne menschliches Zutun.Jasper Jolly

Die Führung des Landes bedeutet, dass die Regierung große Mengen an persönlichen und geschäftlichen Daten sammelt, die alle in künstliche Intelligenz und maschinelle Lernsysteme eingebunden werden könnten, um die Effizienz der Politikgestaltung und der Erbringung von Dienstleistungen zu verbessern. Von der Müllabfuhr über Callcenter bis hin zur Datenanalyse zur Priorisierung von Ausgaben könnte alles gezielt verbessert werden. Allerdings ist es nicht ohne Herausforderungen und Kontroversen – nicht zuletzt im Hinblick darauf, wie Algorithmen zur Rechenschaft gezogen werden.

Der frühere Leiter des öffentlichen Dienstes, Mark Sedwill, sagte, dass ein stärkerer Einsatz von KI und Automatisierung wahrscheinlich zu einem Personalabbau führen werde.

Einige Kommunen erstellen Computermodelle unter Verwendung personenbezogener Daten, um Kindesmissbrauch vorherzusagen und einzugreifen, bevor es dazu kommen kann, während der Stadtrat von Blackpool KI-gestützte Satellitenbilder verwendet, um Schlaglöcher zu reparieren.

Melden Sie sich für die Erstausgabe an

Archie Bland und Nimo Omer führen Sie jeden Wochentagmorgen kostenlos durch die Top-Storys und was sie bedeuten

nach Newsletter-Werbung

In der Regierung besteht die Befürchtung, dass KI-Systeme menschliche Vorurteile einbauen können, wodurch die Gefahr besteht, dass Stereotypen und Diskriminierung aufrechterhalten werden. Unterdessen hat die Verwendung von Computermodellen in der Vergangenheit die Befürchtung geschürt, dass einige öffentliche Prioritäten übersehen werden, darunter Investitionen im Norden Englands und grüne Projekte.

Ein stärkerer Einsatz von KI könnte die Effizienz verbessern, doch die Behörden müssen die Auswirkungen sorgfältig prüfen. Wie der US-Präsident der Nachkriegszeit, Harry Truman, sagte: „Wenn man eine effiziente Regierung hat, hat man eine Diktatur.“Richard Partington

Transportarbeiter haben hartnäckig an ihren Jobs festgehalten, seit die ersten fahrerlosen Züge in der U-Bahn getestet wurden – eine Entwicklung, die vor sechs Jahrzehnten für Schlagzeilen sorgte: „Roboter übernehmen die Macht“. Laut einem Bericht von PwC für die Wirtschaftsabteilung aus dem Jahr 2021 gelten sie jedoch auf lange Sicht immer noch als am gefährdetsten. Der Bericht prognostiziert, dass die verhältnismäßig größten Arbeitsplatzverluste in den nächsten 20 Jahren im Transportsektor zu verzeichnen sein werden.

Dennoch sind Fahrer keineswegs entbehrlich und verlangen hohe Gehälter, egal ob sie Lkw, Busse oder Züge fahren – selbst als die ersten autonomen Busse in Schottland und Milton Keynes getestet werden. Die jüngsten Träume von bevorstehenden Robotaxis müssen noch weit verbreitete Realität werden, und Uber sagt, dass seine Londoner Fahrer 34 Pfund pro Stunde verdienen. Pilotenlose Flugzeuge sind technisch möglich, auch wenn sich nach den softwaregesteuerten 737-Max-Katastrophen von Boeing wohl kaum jemand für sie begeistern dürfte.

Transport for London nutzt KI, um den Verkehrsfluss zu unterstützen und Störungen vorherzusagen, während Bahnbetreiber Simulatoren oder digitale Zwillinge eingesetzt haben, um Zugtrassen, Bahnsteige und Fahrpläne zu überprüfen. Das Rail Safety and Standards Board arbeitet mit Wissenschaftlern zusammen, um maschinelles Lernen aus hochauflösenden Videos zu nutzen, um Staus auf der Strecke zu bekämpfen. Ähnliche KI- und Videoprojekte in Australien könnten fahrerlosen Zügen beibringen, ein grünes Licht zu erkennen – oder ob es sich bei der Bewegung auf einem entfernten Gleis um einen eindringenden Menschen oder ein nahegelegenes Känguru handelt.

Doch die nächsten Iterationen der KI könnten zutiefst politischer Natur sein, wie der aktuelle Eisenbahnstreit in Großbritannien zeigt. Network Rail hofft auf den Abbau von mehr als 1.000 Arbeitsplätzen und argumentiert, dass die Automatisierung durch die Nutzung von Daten zur Fehlervorhersage ein effizienteres und sichereres Inspektionssystem schaffen könnte.Weißer Topham

Der Finanzdienstleistungssektor ist laut Prognosen der Regierung einem größeren Risiko von Arbeitsplatzverlusten durch KI ausgesetzt als andere Sektoren, aber Experten sagen, dass dies teilweise eine Frage des Aufholens ist.

„Andere Branchen haben diese Kürzungen bereits vorgenommen“, sagte Sarah Kocianski, eine unabhängige Fintech-Beraterin.

Beispielsweise werden Banken und Vermögensverwalter weniger Personal benötigen, um neue Kunden zu gewinnen, da sie die Hintergrundüberprüfungen ihrer Kunden stärker automatisieren und sich stärker auf KI verlassen werden, um potenzielle Betrugs- und Geldwäscherisiken zu erkennen und zu kennzeichnen.

Sie werden auch in der Lage sein, neue Richtlinien von Regulierungsbehörden in diese maschinellen Lernprogramme einfließen zu lassen, um potenzielle Verstöße oder Mängel in den Systemen des Unternehmens zu erkennen, anstatt sich bei der Durchführung einer ersten Überprüfung auf Menschen zu verlassen.

Diese Systeme erfordern jedoch weiterhin menschliche Aufsicht, nicht nur für den Aufbau und die Programmierung der Technologie, sondern auch für die Durchführung zusätzlicher Prüfungen und die Lösung komplexerer Probleme.

„Ein kritisches Risiko besteht darin, dass Unternehmen der Versuchung erliegen, der KI zu vertrauen, um intelligentere Kredit- oder Versicherungsentscheidungen zu treffen, ohne den Begründungsprozess zu verstehen, und sich zu sehr auf das KI-System verlassen, ohne seine Zweckmäßigkeit ordnungsgemäß zu testen“, sagte Karishma Brahmbhatt, ein Daten- und Technologieanwalt bei Allen & Overy.

Neben der boomenden Nachfrage nach technischem Personal für den Aufbau und die Überwachung von KI-Programmen werden Unternehmen um höher qualifizierte Mitarbeiter konkurrieren, die bei Verdacht auf Betrug oder Fehler forensische Arbeiten durchführen oder Kunden maßgeschneiderten Support bieten können. „Man braucht mehr maßgeschneiderte Leute, aber man braucht weniger Leute“, sagte Kocianski.Kaliena Makortoff

Fast ein Drittel der Arbeitsplätze im Einzelhandel könnten bis 2030 im Vergleich zu 2017 durch Technologie verdrängt werden, da automatisierte Kassen, Lagerrobotik und KI-basierte Planungstools den größten Arbeitgeber Großbritanniens beeinträchtigen.

Die offensichtlichste Veränderung für jeden Käufer ist der Anstieg der Nutzung von Self-Checkouts und Self-Scanning-Systemen in Supermärkten in den letzten fünf Jahren. Der Wandel wurde durch die Pandemie beschleunigt, als Arbeitskräfte teurer und schwerer zu finden waren und die Käufer gegenüber der Interaktion mit dem Personal misstrauisch wurden.

Analysten des Beratungsunternehmens McKinsey haben vorausgesagt, dass sich die Zahl der Kassierer zwischen 2017 und 2030 durch die Einführung dieser Technologien fast halbieren könnte. Bryan Roberts vom Branchenverband IGD sagte, dass der Großteil der Verkäufe in den meisten britischen Supermärkten mittlerweile über Selbstscanner- oder automatisierte Kassen abgewickelt werde.

Der Anstieg der Arbeitskosten hat auch Non-Food-Einzelhändler dazu veranlasst, die Technologie auszuprobieren. Die japanische Bekleidungskette Uniqlo hat vor einigen Jahren ein System eingeführt, das mit Radiofrequenz-Identifikationsetiketten verknüpft ist.

Der nächste Schritt ist der kassenfreie Laden unter der Leitung von Amazon Fresh, bei dem Kameras und Regalsensoren dafür sorgen, dass die Einkäufe der Käufer automatisch in einer App auf ihrem Telefon registriert werden, sodass sie einfach rausgehen und später bezahlen können.

Technologie hört nicht an der Kasse auf. Einzelhändler experimentieren mit roboter- oder KI-gestützten Systemen, um Lücken in Regalen zu erkennen – Marks & Spencer testet beispielsweise ein System, das feste Kameras verwendet. Andere haben mit Maschinen vom Typ Dalek experimentiert, die durch die Gänge auf und ab fahren.

Elektronische Etiketten auf Regalen, damit Preise automatisch von der Zentrale aus geändert werden können, sowie KI-gestützte Technologie zur Steuerung von Kaufentscheidungen und mehr Robotik zum Kommissionieren und Verpacken von Produkten in Lagern werden sich auch auf Tausende von Arbeitsplätzen auswirken.Sarah Butler