PHILADELPHIA / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf der jährlichen Konferenz der American Economic Association in Philadelphia wurden spannende neue Forschungsergebnisse zur Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Industrie vorgestellt. Eine Studie zeigt, dass die Einführung von KI-Technologien zunächst zu einem Rückgang der Produktivität führen kann, bevor sie langfristig signifikante Vorteile bringt.
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie wird oft als ein entscheidender Schritt zur Steigerung der Effizienz und Produktivität angesehen. Doch eine aktuelle Studie, die auf der Konferenz der American Economic Association vorgestellt wurde, zeigt, dass der Weg zu diesen Vorteilen nicht immer geradlinig ist. Die Forscher Kristina McElheran, Mu-Jeung Yang, Zachary Kroff und Erik Brynjolfsson haben herausgefunden, dass die Produktivität von Unternehmen, die KI-Technologien einführen, zunächst sinkt, bevor sie wieder ansteigt. Dieses Phänomen wird als ‘J-Kurve’ bezeichnet, da der Verlauf der Produktivität der Form des Buchstabens ‘J’ ähnelt.
Die Studie basiert auf Daten von zehntausenden Fertigungsunternehmen, die zwischen 2017 und 2021 KI-Technologien wie maschinelles Sehen, Sprachverarbeitung und prädiktive Wartung eingeführt haben. Die anfänglichen Produktivitätsverluste, die in einigen Fällen bis zu 44 % betrugen, sind auf die hohen Anpassungskosten zurückzuführen. Dazu gehören Investitionen in neue Technologien, Schulungen für Mitarbeiter und die Umstrukturierung von Betriebsabläufen. Doch langfristig profitieren die Unternehmen von diesen Investitionen, insbesondere die frühen Anwender, die oft jüngere Unternehmen sind.
Ein weiterer interessanter Aspekt der Konferenz war die Diskussion über die langfristigen Auswirkungen von Forschung und Entwicklung, die während des Zweiten Weltkriegs angestoßen wurden. Die US-Regierung investierte damals massiv in die medizinische Forschung, um ihre Soldaten gesund zu halten. Diese Investitionen führten zur Massenproduktion von Penicillin und legten den Grundstein für die spätere Expansion der biomedizinischen Forschung. Die Forscher Dan Gross und Bhaven Sampat argumentieren, dass diese Investitionen langfristige positive Effekte auf die wissenschaftliche und technische Entwicklung hatten.
Ein weiteres Thema, das auf der Konferenz behandelt wurde, war die Auswirkung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union auf klinische Studien. Die Forscher Sukhan Kang und Jennifer Kao stellten fest, dass die DSGVO die Durchführung von klinischen Studien in Europa erschwert hat, da sie den Datenaustausch zwischen Forschungspartnern einschränkt. Dies hat zu einem Rückgang der Anzahl der Studien und einer Verlängerung der Studiendauer geführt, insbesondere bei kleineren Unternehmen, die mit den höheren Compliance-Kosten zu kämpfen haben.
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