Wie neue Technologien das Leben erleichtern

Technologische Entwicklung fördert Wohlstand und auch Wohlergehen jenseits des Materiellen, bringt aber auch neue Risiken.Die prognostizieren die Autoren der Studie 'Tech for Good: Smoothing disruption, improving wellbeing' für die das McKinsey Global Institute 600 Technologieanwendungen untersucht hat.

Bild: © vegefox.com/Fotolia.com

Künstliche Intelligenz (KI), das Internet der Dinge (IoT) und ähnliche Aspekte der Digitalisierung können Volkswirtschaften auch jenseits des Bruttoinlandsprodukts (BIP) große Vorteile bringen. Um die Effekte von Technologien auf Unternehmen, Volkswirtschaft und Gesellschaft zu beleuchten, hat das McKinsey Global Institute (MGI) in der Studie `Tech for Good: Smoothing disruption, improving well-being‘ rund 600 Technologieanwendungen untersucht. Ziel war es herauszufinden, inwieweit die neue Generation von Technologien das Leben verbessern kann.

Verbesserungen in unterschiedlichen Bereichen

Die Anwendungen können Verbesserungen in sechs Bereichen bewirken: Arbeitsplatzsicherheit, materieller Lebensstandard, Gesundheit, Bildung, ökologische Nachhaltigkeit und Chancengleichheit. Rund 60 Prozent dieser Anwendungsfälle basieren zumindest teilweise auf künstlicher Intelligenz (KI). Die Palette reicht von Online-Schulungen und digitaler Arbeitsvermittlung über mobile Zahlungslösungen für einen besseren finanziellen Zugang, Online-Marktplätze für billigere Güter und Dienstleistungen, adaptive Lernanwendungen, die junge Menschen besser auf den Arbeitsmarkt vorbereiten, saubere Technologien für ökologische Nachhaltigkeit bis hin zu KI-basierter Arzneimittelforschung und personalisierter Medizin für ein längeres und gesünderes Leben. Auf dieser Basis hat das MGI ein Wohlstandsmodell für die Einführung neuer Technologien entwickelt. Dieses Modell quantifiziert u.a. den Einfluss von Technologie auf die Wirtschaftsleistung sowie weitere Faktoren wie Gesundheit, Freizeit und Chancengleichheit. „Immer mehr wissenschaftliche Untersuchungen befassen sich mit Möglichkeiten, Wohlstand und Wohlergehen jenseits der üblichen Kennzahl des BIP zu messen“, sagt Eckart Windhagen, Seniorpartner bei McKinsey. „Mit diesem Diskussionspapier wollen wir einen Beitrag zu dieser Debatte leisten, die wir vor dem Hintergrund des aktuellen, disruptiven technologischen Wandels für hochrelevant halten.“

Wohlstand steigt

Damit Technologie die Lebensqualität der Menschen verbessert und gleichzeitig die negativen Konsequenzen bestmöglich geglättet werden, machen die Studien-Autoren fünf zentrale Erkenntnisse aus:

  1. Demnach wird prognostiziert, dass der wirtschaftliche Wohlstand in Europa und in den USA durch neue Technologien bis 2030 um 0,3 bis 0,5 Prozent steigen könnte. Vorausgesetzt, die Innovationen konzentrieren sich auf Aspekte, die das Wachstum steigern und die Fähigkeiten der Menschen erweitern. Erforderlich sei zudem eine stärkere öffentlich-private Zusammenarbeit, die zu einer raschen Qualifizierung von Arbeitnehmern für neue Aufgaben führt.
  2. Die zusätzlichen Effekte für das Wohlergehen, die über den rein materiellen Aspekt hinausgehen, könnten in gleicher Größenordnung gesteigert werden – gemessen an den verbreiteten Indizes für außerökonomische gesellschaftliche Vorteile.
  3. Die Verbesserungen in den Bereichen Gesundheit und Lebensdauer könnten den größten Beitrag leisten.
  4. Die negativen Einflüsse auf das Wohlstandswachstum sind in allen Szenarien ähnlich groß.
  5. Lohn- und Vermögensungleichheiten bestehen in allen Szenarien ebenfalls fort. Das stützt die Annahme, so die Autoren, dass

weitere Maßnahmen notwendig sind, um diese Ungleichheiten zu lösen.

Die Studie zeigt: Neue Technologien bringen in der Wirtschaft und am Arbeitsplatz einschneidende Veränderungen mit sich. Doch dieselben Technologien können auch dazu beitragen, einige der Herausforderungen besser zu meistern.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Thematik: Allgemein
Ausgabe:
McKinsey & Company, Inc.
www.mckinsey.de

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Anzeige

Anzeige

Anzeige