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Künstliche Intelligenz: Die Auswirkungen auf Produktivität sowie Inflation und welche Länder für den Megatrend am besten gerüstet sind

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Künstliche Intelligenz hat nicht nur großen Einfluss auf Unternehmensebene sondern es zeichnen sich auch erhebliche Folgen auf die Wirtschaft ab. Die Analysten der BNP Paribas beleuchten in einer Studie die voraussichtlichen Auswirkungen auf das Produktivitätswachstum und die Inflation. Zudem untersucht die französische Großbank, welche Länder mit Blick auf den Megatrend am besten aufgestellt sind und welche Länder zurück hinken. TraderFox berichtet.

Die zunehmende Digitalisierung war laut BNP Paribas ein wichtiger Katalysator für das Aufkommen der Künstlichen Intelligenz (KI) - ein Trend, der sich seit der Covid-19-Pandemie beschleunigt hat. Hinzu kommt, dass die Regierungen in den entwickelten Volkswirtschaften den Sektor mittelfristig stärker finanziell unterstützen als während der IT-Revolution, etwa durch das CHIPS-Gesetz in den USA oder das NextGenerationEU in Europa.

Die zitierte französische Großbank stellt vor diesem Hintergrund in einer aktuellen Studie drei Kernthesen auf, bei denen es darum geht, wie sich Artifizielle Intelligenz voraussichtlich auf das globale Wirtschaftswachstum sowie auf die weltweit Inflation auswirkt und wie gut bzw, weniger gut einzelne Länder auf den Megatrend Künstliche Intelligenz vorbereitet sind.

1.: Mögliche Steigerung des Produktivitätswachstums um einen Prozentpunkt bereits ab 2030

Die Geschichte hat gezeigt, dass es einige Zeit dauern kann, bis eine neue Technologie angenommen wird und damit Auswirkungen auf die gesamte Wirtschaft hat. Die IT-Revolution ist ein gutes Beispiel dafür. Während die ersten Personalcomputer in den frühen 1970er Jahren erfunden wurden, waren ihre Auswirkungen auf die Produktivität erst in den späten 1990er Jahren deutlich zu spüren.

Die Analysten bei BNP Paribas sehen jedoch mehrere Gründe, warum die Einführung von KI und ihre Auswirkungen auf die Wirtschaft früher kommen und bis zum Ende des laufenden Jahrzehnts spürbar sein könnten.

  • Die Geschwindigkeit der Übernahme neuer Technologien hat sich im Laufe der Zeit beschleunigt, von einer Frage von Jahrzehnten zu einer von Jahren.
  • Auch die Digitalisierung der Wirtschaft hat sich durch Covid erheblich beschleunigt, da die Möglichkeiten zum Einsatz von KI in der gesamten Wirtschaft zunehmen.
  • Die Unternehmen übernehmen die neue Technologie schnell, und Branchenexperten zufolge könnte es in den kommenden zwei bis fünf Jahren zu einer Masseneinführung kommen.
  • Die weltweiten Unternehmensinvestitionen in KI sind in den letzten zehn Jahren um mehr als das Zehnfache gestiegen. Dies ist in der Regel ein guter Frühindikator für künftige Produktivitätssteigerungen. Die starke finanzielle Unterstützung durch die Regierungen, wie z. B. das NGEU der EU oder das CHIPS-Gesetz der USA, bieten mittelfristig ebenfalls starke Investitionsanreize.
Technologien werden schneller als früher übernommen

Nach Einschätzung der zitierten französischen Großbank besteht aber eine gewisse Unsicherheit über die möglichen Auswirkungen der KI auf die Produktivität. Trotz zunehmender Anzeichen für die Digitalisierung in den letzten Jahrzehnten war das Produktivitätswachstum in den großen Volkswirtschaften eher unregelmäßig, und jüngste Studien haben eine große Streuung bei den Schätzungen gezeigt.

In Anbetracht der entscheidenden Rolle, die die Fähigkeit, neue Ideen zu generieren, für Produktivitätssteigerungen spielt, könnte die KI nach Meinung der BNP Paribas jedoch einzigartig sein, und man schätzt, dass sie bis zum Ende des Jahrzehnts einen Produktivitätszuwachs von einen Prozentpunkt bringen könnte. Für die USA bedeutet dies, dass die KI dazu beitragen könnte, das Potenzialwachstum im kommenden Jahrzehnt wieder auf das Niveau von vor 2008 zu bringen - von derzeit unter 2 % auf 2,5 % - und damit die negativen Auswirkungen des schwächeren Bevölkerungswachstums zu kompensieren.

2.: KI könnte die Inflation um bis zu 1 Prozentpunkt pro Jahr senken

Die makroökonomische Modellierung der BNP Paribas deutet darauf hin, dass die Verbraucherpreisinflation um etwa einen Prozentpunkt sinkt, wenn die KI die Arbeitsproduktivität um einen weiteren Prozentpunkt steigert. Die Auswirkungen auf die Inflation sind besonders signifikant, wenn sich die KI-Technologie verbessert und die Akzeptanz zunimmt.

Angesichts der unterschiedlichen Verbreitungsraten der KI könnte die Streuung in den einzelnen Ländern groß sein, so das Urteil. In den Industrieländern, einschließlich China, dürfte die inflationshemmende Wirkung größer sein als in den Schwellenländern. Während die Globalisierung vor allem den Preisdruck bei Industriegütern verringert hat, dürfte die KI-Technologie vor allem den Preisdruck bei Dienstleistungen verringern.

Die Analysten bei der Großbank schätzen, dass in den USA niedrigere Dienstleistungspreise zu zwei Dritteln des von uns für das kommende Jahrzehnt prognostizierten Inflationsrückgangs (0,6 Prozentpunkte von insgesamt 1 Prozentpunkt) beitragen könnten. Der Zeitpunkt des Disinflationseffekts ist jedoch ungewiss. Andere Kräfte, wie die Deglobalisierung, die Dekarbonisierung und die Alterung der Bevölkerung, werden wahrscheinlich in die andere Richtung wirken.

Geschätzte Auswirkungen der KI auf die US-Gesamtinflation (in Prozentpunkten)

3: Fortgeschrittene Länder sind besser positioniert, um bei der KI führend zu sein

Die Vorteile der KI dürften zumindest kurz- bis mittelfristig ungleichmäßig über die Länder verteilt sein. Die BNP-Analysten verwenden eine Reihe von Indikatoren, um die Bereitschaft eines Landes zur Einführung von KI zu messen. Diese Indikatoren sind zwar nur Richtwerte, aber die hauseigene Bereitschaftsbewertung deutet darauf hin, dass höher entwickelte Volkswirtschaften tendenziell besser in der Lage sind, KI zu nutzen.

Singapur steht dabei an erster Stelle, gefolgt von Großbritannien und den USA. Wichtige europäische Länder und Teile Asiens, wie China und Südkorea, folgen auf den nächsten Plätzen. Südamerikanische Länder befinden sich am Ende der Stichprobe. Da keine Daten vorliegen, berücksichtigt der Indikator für die KI-Bereitschaft nicht den Grad der Strenge der Regulierung. Wäre dies der Fall, würde eine weniger strenge Regulierung die USA wahrscheinlich auf den ersten Platz verdrängen, da dort weiterhin die Selbstregulierung vorherrscht.

Das umgekehrte Argument könnte auf China angewendet werden, wo mehr Strenge bedeutet, dass die Bereitschaftsbewertung niedriger ausfallen könnte. In der Tat haben die Regulierungsbehörden darauf bestanden, die von chinesischen Unternehmen entwickelten generativen KI-Tools viel strenger zu prüfen als in anderen Ländern.

Dank der Globalisierung sind die Schwellenländer im letzten halben Jahrhundert schneller gewachsen als die Industrieländer, was zu einer Angleichung des Lebensstandards geführt hat. Das Risiko der Deglobalisierung in Verbindung mit den ungleich verteilten Auswirkungen der KI könnte darauf hindeuten, dass den Schwellenländern im Vergleich zu den fortgeschrittenen Volkswirtschaften schwierigere Zeiten bevorstehen, so das Urteil.

BNP Paribas KI-Bereitschaftsindikator

 


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