KÜN STL INT ELL HE IGE NZ - Bundesverband Deutsche ...
←
→
Transkription von Seiteninhalten
Wenn Ihr Browser die Seite nicht korrekt rendert, bitte, lesen Sie den Inhalt der Seite unten
KÜN
STL
INT IC
ELLHE
IGE
Wo stehen
deutsche
N
NZ
Startups?
20
20KÜN
STL
HERAUSGEBER
Bundesverband Deutsche Startups e.V.
PARTNER UND FÖRDERER
Hubraum - Tech Inkubator der Deutschen Telekom
INT IC
AUTOREN
Prof. Dr. Jürgen Seitz
Dr. Alexander Hirschfeld
Jannis Gilde
Vanessa Cann
Dajana Komp
Paul-David Bittner
ELLHE
Vanusch Walk
DESIGN
Aga Wilk
(www.agawilk.com)
ISBN
IGE
978-3-948895-02-0
KOOPERATIONSPARTNER
Wo stehen
deutsche
N
NZ
Startups?Zudem unterstützt der Hubraum Seed Investment Fund Startups in der ersten Wachstums-
phase mit Kapital, Kontakten und Telekommunikations-Know-How. Doch es bedarf einer
gemeinsamen Anstrengung aller im deutschen Ökosystem, um bei Wagniskapital internatio-
nal aufzuschließen. In Israel wird im Vergleich zu uns fast das 30-fache an Kapital pro Kopf
in KI-Startups investiert.
Abschließend ist mir noch ein Thema bei KI sehr wichtig: Verantwortung. Je mehr KI unseren
Alltag beeinflusst, desto mehr gewinnt Digitale Ethik an Bedeutung. Alle müssen den Einsatz
dieser Technologie transparent, nachvollziehbar und ohne Vorurteile gestalten. Menschen
müssen im Mittelpunkt der KI-Entwicklung stehen.
VORWORT Ihr Axel Menneking
AXEL MENNEKING
Leiter Hubraum, Tech-Inkubator der Deutschen Telekom
WIR WOLLEN ES WISSEN:
WO STEHEN DEUTSCHE STARTUPS BEI KÜNSTLICHER INTELLIGENZ?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der Schlüsseltechnologien für die digitale Zukunft. Sie
fördert Innovationen im gesamten Ökosystem und kann einen enormen Wettbewerbsvorteil
bei der Digitalisierung bieten. Es ist positiv, dass KI laut vorliegender Studie für bereits 40
Prozent der deutschen Startups einen deutlichen Einfluss auf ihr Geschäftsmodell hat.
Für eine KI-Erfolgsgeschichte in Deutschland braucht es aber mehr: zum einen intensive Ko-
operation zwischen Startups, Unternehmen, und Forschung. Zum anderen mehr Förderung
des Ökosystems mit ausreichend Wachstumskapital.
Mit rund 74 Prozent suchen überdurchschnittlich viele KI-Startups gezielt die Zusammenar-
beit mit etablieren Unternehmen. Doch Unternehmen sind immer noch zu zurückhaltend,
wenn es um kommerzielle Partnerschaften mit jungen, innovativen Startups geht. Die Deut-
sche Telekom gründete hierfür bereits 2013 den Tech-Inkubator Hubraum in Berlin. Startups
bekommen Zugang zu Netztechnologien und Produktplattformen, um gemeinsam Produkte
für unsere Kunden zu entwickeln.
2 3INHALT
Kernergebnisse 06 4. BESONDERHEITEN DER DEUTSCHEN KI-LANDSCHAFT 26
4.1 Potenziale im Forschungsbereich 26
4.2 Strukturelle und kulturelle Bedingungen 28
4.3 Gründerinnen im KI-Sektor 29
1. HINTERGRUND 08
1.1 Motivation und Zielsetzung 08
1.2 Anwendungsfelder Künstlicher Intelligenz 09
1.3 Methodik und Fokus 10 5. KI IM GESELLSCHAFTLICHEN KONTEXT 30
5.1 Startups, KI und persönliche Daten 30
5.2 KI und ihre ethischen Implikationen 32
5.3 Impulse aus der Praxis 33
2. KI IM DEUTSCHEN STARTUP-ÖKOSYSTEM 12
2.1 Regionale Verteilung und Hotspots 12
2.2 Geschäftsfelder, Kooperationen und Expertise 14
2.3 Ressourcen, Finanzierung und Wachstum 16 6. AUSBLICK 36
3. DEUTSCHE KI-STARTUPS IM VERGLEICH 18
Interviewpartner und Stimmen aus dem Ökosystem 38
3.1 Israel als Benchmark 18 Literaturverzeichnis 40
3.2 Anwendungsfelder der KI-Startups 20
3.3 Branchen und Use-Cases 23
4 5KERN- 04_
KI braucht Wissenschaft: Knapp 70 % der KI-Startups geben
an, aktuell Kooperationsbeziehungen mit der Wissenschaft zu
unterhalten – der Durchschnittswert für deutsche Startups liegt
ERGEBNISSE
bei nur 54,6 %.
F&E-Stärke wird nicht ausreichend ausgespielt: Deutsch-
Künstliche Intelligenz und Startups – das passt: Die Technologie
05_ lands Stärke in der KI-Forschung ist ein echter Vorteil für das
01_
Startup-Ökosystem. Dieses Potenzial wird jedoch noch nicht
hat für gute 40 % der deutschen Startups einen klaren Einfluss auf ausreichend in die unternehmerische Praxis übersetzt, was
ihr Geschäftsmodell. KI-Startups finden sich dabei vor allem in den auch die Forschungsaktivität gefährdet.
starken Ökosystemen Berlin und München mit hervorragendem Zu-
gang zu Talenten und Kapital.
06_ Viele blinde Flecken: Deutsche KI-Startups decken im Gegen-
satz zu Israel noch nicht die ganze Bandbreite relevanter Bran-
chen ab. So sind hierzulande in wichtigen Bereichen wie etwa
Enge Verbindung zur etablierten Wirtschaft: 73,9 % der KI-Start-
02_ ups in Deutschland gehen Kooperationen mit etablierten Unterneh-
men ein und damit deutlich mehr als im allgemeinen Durchschnitt
im Bildungssektor noch kaum KI-Startups vertreten.
(67,1 %). Die Relevanz innovativer KI-Technologien für Mittelstand
Frauen stark unterrepräsentiert: Der Anteil an Gründerin-
07_
und Konzerne macht sich zudem im ausgeprägten Fokus auf das
Business-to-Business-Geschäft (B2B) bemerkbar. nen im KI-Sektor liegt bei nur 10 % und ist damit noch einmal
deutlich geringer als im deutschen Startup-Ökosystem insge-
samt (15,7 %). Aufgrund dieses deutlichen Defizits wird nur ein
Bruchteil des vorhandenen Talents genutzt.
Aufholpotenzial gegenüber Top-KI-Ökosystemen: Im Vergleich
03_ zum Best Practice Israel hat die deutsche KI-Landschaft noch deut-
lichen Nachholbedarf. Das gilt sowohl für die Zahl an KI-Startups als
Ethik nicht ohne Praxis: Das Thema Ethik und die Grenzen des
08_
auch für die Investitionen – pro Kopf wird in Israel die 30-fache Sum-
me an Kapital in KI-Startups investiert. Einsatzes von KI spielen für das Startup-Ökosystem in Deutsch-
land eine wichtige Rolle. Startups plädieren dabei vor allem für
eine Versachlichung der Debatte und einen stärkeren Fokus auf
konkrete Anwendungsfelder.
6
8 7
9HINTERGRUND 1.2 ANWENDUNGSFELDER KÜNSTLICHER INTELLIGENZ
Durch die intensive Datennutzung ist KI
bereits heute einer der Kernbereiche der
Digitalisierung, in dem für die kommenden
in denen sehr viele heterogene Daten auf-
genommen, verarbeitet und genutzt wer-
den, sind durch KI überhaupt erst möglich
Jahre weitere große Innovationsschübe zu geworden (Fraunhofer 2018).
erwarten sind. Mit Blick auf das disruptive
Potenzial in diesem Feld spricht die Politik Neben dieser allgemeinen Definition lässt
von den „durch neue KI-Technologien for- sich zwischen einer starken und einer
1.1 MOTIVATION UND ZIELSETZUNG cierten globalen Veränderungen der Pro- schwachen KI unterscheiden. Bei der
duktions- und Wertschöpfungsketten“ (Die schwachen KI handelt es sich um klar be-
„Künstliche Intelligenz ist die neue Elektri- Bundesregierung 2018). Neben den enor- grenzte Anwendungsfelder, in denen die
zität“, prophezeit einer der bekanntesten men Möglichkeiten der Effizienzsteigerung technischen Systeme Probleme lösen und
KI-Forscher, der Stanford-Professor und in etablierten Branchen eröffnet die Tech- sich auf Basis neuer Daten kontinuierlich
Unternehmer Andrew Ng (Li 2017). Ähnliche nologie gleichzeitig völlig neue Geschäfts- selbst optimieren. Unter starker KI werden
Zitate namhafter Persönlichkeiten finden felder – etwa in Bereichen wie der Sprach- dagegen wesentlich höhere intellektuelle
sich in großer Zahl und verweisen auf die erkennung oder des autonomen Fahrens. Fähigkeiten verstanden, die nicht auf be-
fundamentale Bedeutung dieser Technolo- bessere Produkte, einfachere Prozesse und stimmte Einsatzgebiete beschränkt sind.
gie für die wirtschaftliche und gesellschaft- klügere Entscheidungen. Die Besetzung und Um ein Gefühl für die Reichweite der damit Während die schwache KI bereits umfas-
liche Zukunft (Perrault et al. 2019). Es ist Weiterentwicklung der hier entstehenden einhergehenden wirtschaftlichen sowie ge- send in Anwendungen eingesetzt wird, ist
daher nicht verwunderlich, dass das Thema Geschäftsfelder ist für die Wettbewerbs- sellschaftlichen Veränderungen zu bekom- die starke KI vor allem ein Forschungsfeld,
Künstliche Intelligenz wie kaum ein anderes fähigkeit Deutschlands von entscheidender men, ist es essenziell, das Konzept „Künst- in dem die Reichweite der Technologie aus-
die Debatte um Fortschritt und gesellschaft- Bedeutung. Insbesondere mit Blick auf liche Intelligenz“ inhaltlich zu umreißen. Als gelotet wird. In dieser Studie liegt der Fokus
liche Entwicklung prägt. die enormen ökonomischen Herausfor- Teilgebiet der Informatik geht es um die auf dem praktischen Einsatz der Techno-
derungen, die die Corona-Pandemie mit Schaffung von Systemen, die in der Lage logie und damit auf der schwachen KI. Auf
In Deutschland spricht man gegenwärtig sich bringt, gilt es, die Möglichkeiten dieser sind, Dinge zu tun, die man üblicherweise dieser Grundlage wird auch die ethische De-
meist abstrakt über Künstliche Intelligenz Schlüsseltechnologie voll auszuschöpfen. mit dem menschlichen Verstand assozi- batte um den Einsatz von KI durch aktuelle
als eine Art „Übertechnologie“: Mögliche iert. Lernen, logische Schlüsse ziehen und Anwendungsfelder und durch die Perspekti-
ethische Dilemmata der „Superintelligenz“ Die vorliegende Studie „Künstliche Intelli- zum Teil sogar abstraktes Denken werden ve der Startup-Szene angereichert.
(Bostrom 1998) werden breit diskutiert, genz – wo stehen deutsche Startups?“ setzt der Technologie zugeschrieben (Europäi-
potenzielle Auswirkungen auf den Arbeits- genau an diesem Punkt an und stellt drei sche Kommission 2019). Ein KI-gestütztes
markt der Zukunft kritisch hinterfragt und Fragen in den Mittelpunkt: Wie steht es in und damit lernendes Übersetzungstool ist
der Kampf um die KI-Weltherrschaft mit Deutschland um innovative Startups, die beispielsweise in der Lage, auf Basis der
China und den USA ausgerufen. Der tat- KI-Anwendungen in die Praxis bringen? Wel- Informationen aus bestehenden Texten
sächliche Einsatz von KI wird im öffentlichen che Besonderheiten und Stärken kennzeich- sprachliche Regeln zu identifizieren. Da-
Diskurs hingegen zu wenig berücksichtigt. nen den Standort und wo liegen Heraus- durch haben Übersetzungssoftware ebenso
Die Chancen von KI für die deutsche Wirt- forderungen bei der Weiterentwicklung des wie Spracherkennung in den letzten Jahren
schaft liegen aber gerade in den konkreten Ökosystems? Welche neuen Impulse liefert enorme Qualitätssprünge erzielen können.
Anwendungsfeldern – in der Nutzung für der Einblick in den Startup-Bereich für die Andere Bereiche wie das autonome Fahren,
ethische Debatte um den Einsatz von KI?
8 91.3 METHODIK UND FOKUS Um die Bandbreite vorhandener KI-Anwen-
dungen und damit das innovative Potenzial
Kern dieser Studie ist der praktische Ein- land im internationalen Vergleich zu den in diesem Bereich zu erfassen, konzentriert
satz von KI; es geht um die existierenden USA und China besonders stark (Roland sich diese Studie daher auf die Analyse
Anwendungsfelder und damit um die Berger 2020). Eine enorm hohe Affinität von Startup-Unternehmen. Unter Startups
gegenwärtige Bandbreite an Use-Cases. zu KI-Anwendungen findet sich dagegen werden dabei innovative Wachstumsunter-
Doch wie lässt sich diese bestimmen? Von im Startup-Ökosystem: Wie die Ergebnis- nehmen verstanden, die nicht älter als 10
etablierten Unternehmen weiß man, dass se des Deutschen Startup Monitors 2019 Jahre sind (Kollmann et al. 2019). Zur ersten
sie bezüglich des Einsatzes von KI noch zeigen, hat hierzulande für gut 40 % aller Standortbestimmung von KI-Startups wurde
relativ zurückhaltend sind und sich meist Startups KI bereits einen zentralen Ein- auf Daten des DSM 2019 zurückgegriffen,
auf einige wenige Gebiete beschränken. fluss auf ihr Geschäftsmodell – Tendenz die zu diesem Zweck erstmalig gesondert
Diese Tendenz zeigt sich in Deutsch- steigend (Abbildung 1). geclustert und untersucht wurden. Als
KI-Startups werden dabei Unternehmen
verstanden, die angegeben haben, dass für das KI-Ökosystem in Israel durchgeführt.
Künstliche Intelligenz einen sehr großen Das Land, in dem laut der Plattform Start-
Abbildung 1: Bedeutung von KI im deutschen
Einfluss auf ihr Geschäftsmodell hat. Insge- Up Nation Central etwa 1300 KI-Startups
Startup-Ökosystem1
samt konnten auf diese Weise 404 solcher angesiedelt sind, stellt in diesem Feld ein
Startups identifiziert werden. absolutes Best Practice dar. Vor dem Hinter-
grund der Zielsetzung einer repräsentativen
Neben der Analyse der Daten aus dem DSM Stichprobe wurde dabei eine Zufallsaus-
wurde für diese Studie eine umfassende wahl von Unternehmen auf Grundlage der
Liste Deutscher KI-Startups erstellt. Zen- zentralen Datenbank von Startups in Israel
+13,8%
trale Informationsquellen waren dabei die gezogen (Start-Up Nation Central 2020).
AI-Landscape der Initiative for Applied Arti-
ficial Intelligence (appliedAI 2020) sowie die Zudem wurden insgesamt 24 Einschät-
Startup-Liste von Asgard und Roland Berger zungen von Gründerinnen und Gründern
(Roland Berger & Asgard 2018), die auf ihre sowie Expertinnen und Experten in beiden
40,4% Aktualität geprüft und durch eigene Re- Ländern aus dem Ökosystem beider Länder
cherchen ergänzt wurden. Auf diese Weise eingeholt – entweder in Form halbstündiger
ließen sich für Deutschland 285 KI-Startups Interviews oder als knappe Statements zu
identifizieren und nach ihren Use-Cases spezifischen Themen. Diese dienten sowohl
35,5% kategorisieren. Zur internationalen Stand- als zusätzliches Informationsmaterial als
ortbestimmung wurde die Analyse analog auch der Validierung der Ergebnisse.
2018 2019
1
Dargestellt wird der Anteil der Startups, für die Künstliche Intelligenz einen (sehr) großen Ein-
fluss auf ihr Geschäftsmodell hat.
10 11Abbildung 2: Regionale Verteilung
der KI-Startups in Deutschland
KI IM
DEUTSCHEN
STARTUP-
Hamburg: 5,8 %
Berlin: 36,5 %
ÖKOSYSTEM
2.1 REGIONALE VERTEILUNG UND HOTSPOTS
Zentrale Voraussetzung für das Entstehen Wie die Analyse der deutschen KI-Startups
innovativer Wachstumsunternehmen ist die zeigt, ist die Konzentration im Bereich Künstli-
Existenz eines aktiven Ökosystems: Es braucht cher Intelligenz sogar noch wesentlich deut-
erfolgreiche Startup-Unternehmerinnen und licher (Abbildung 2). Mit 36,5 % ist Berlin der
-Unternehmer, die ihre Erfahrungen, Expertise, absolute KI-Hotspot, gefolgt von München mit
Netzwerke und Ressourcen einbringen und 22,4 % und Hamburg mit einem Anteil von München: 22,4 %
damit die Bedingungen für neue Gründungen 5,8 %. Diese regionale Verteilung der KI-Start-
verbessern (Mason & Brown 2014). Prominen- ups zeigt, dass es sich hier um eine Techno-
te Beispiele dieses Effekts sind neben dem logie handelt, die einen besonders hohen
Silicon Valley Standorte wie London, Tel Aviv Entwicklungsgrad des Ökosystems voraus-
oder Shanghai. In der deutschen Startup-Land- setzt. Dementsprechend finden sich KI-Ge-
schaft zeigen sich ebenfalls deutliche Unter- schäftsmodelle vor allem in den deutschen
schiede hinsichtlich Qualität, Sichtbarkeit und Startup-Hochburgen Berlin und München, Neben der wirtschaftlichen Bedeutung inter- Der Fall Karlsruhe – der mit dem KIT unter
Erfolg des jeweiligen Ökosystems und auch die mit Blick auf Investitionen, IT-Fachkräfte national sichtbarer Hubs wie Berlin verweisen anderem über eine starke Informatik verfügt
hier stechen vor allem die Metropolen heraus. und die Unterstützungslandschaft (Inkubato- diese Zahlen auch auf ungenutzte Chancen in – zeigt mit einem Anteil von immerhin 3,6 %,
So findet sich laut des Deutschen Startup Mo- ren, Technische Universitäten usw.) über ein der Fläche. Das gilt insbesondere für Regio- dass auch an kleineren Standorten KI-Ökosys-
nitors ein knappes Drittel der Startups in den besonders starkes Ökosystem verfügen. Dies nen mit exzellenten Forschungseinrichtungen teme entstehen können.
Städten Berlin (16,1 %), Hamburg (7,4 %) und spiegelt sich auch in der Verteilung des Wag- und einer breiten Basis an Industrieunterneh-
München (6,9 %) (Kollmann et al. 2019). niskapitals in Deutschland wider – im Jahr 2019 men als potenzielle Kunden.
flossen davon 58,3 % nach Berlin und 23,5 %
nach München, dagegen nur 4,2 % nach Ham-
burg (Ernst & Young 2020).
14
12 13Das deutsche Ökosystem profitiert insbesondere von seiner Lage: In der DACH-Region und der Der deutliche Schwerpunkt im B2B-Bereich nutzt, mit denen die Vertragsanalyse für
nächsten Umgebung finden sich führende Forschungseinrichtungen und Universitäten sowie zeigt sich auch in den Geschäftsmodellen Kanzleien und Rechtsabteilungen beschleu-
Marktführer in einer Vielzahl von Branchen - von Healthcare bis Maschinenbau. Dadurch ist hier deutscher KI-Startups: Das mit Abstand wich- nigt werden kann. Neben diesem SaaS-Fokus
der Zugang zu den besten Talenten, dem neuesten Forschungsstand und umfassenden Industrie- tigste Feld sind Software-as-a-Service-Lösun- verweisen die Daten auf eine breite Vertei-
daten hier auf Dauer sichergestellt. Das ist ein eindeutiger Vorteil gegenüber anderen Regionen. gen (SaaS) – Startups stellen hier IT-Infra- lung der KI-Startups über die Geschäftsfelder
Zuletzt ist im Übrigen auch der Standort Berlin ein Vorteil des hiesigen Ökosystems: Die Stadt hat struktur und Software als Dienstleistung für hinweg. So hat beispielsweise das Berliner
eine einzigartige Sogwirkung auf internationale Talente und die Fixkosten sind im Vergleich zu Endkunden und andere Unternehmen bereit Startup MoBerries eine KI-basierte Job-Mat-
anderen Tech-Standorten weiterhin niedrig.“ (Abbildung 4). Ein Anwendungsbeispiel für ching-Plattform entwickelt, die den Suchpro-
Industriekunden ist das Startup AiSight, das zess für beide Seiten optimieren kann und
Dr. Rasmus Rothe. (Gründer & CEO Merantix & Vorstandsmitglied KI Bundesverband) ein Tool zur dynamischen Maschinensteue- Jobsuchende auf Grundlage der Qualifika-
rung anbietet. Durch den Einsatz selbstler- tionen und Anforderungen mit passenden
nender KI-Modelle, die mit verschiedenen Stellen verbindet.
Sensordaten arbeiten, sollen die Effizienz
2.2 GESCHÄFTSFELDER, KOOPERATIONEN UND EXPERTISE bei der Wartung von Maschinen gestei-
gert und so Kosteneinsparungen realisiert
Die Europäische Kommission hebt im jüngst Innovationstransfers enorm profitieren kann werden. Auch das Rechtssystem wird durch
veröffentlichten KI-Weißbuch die Chancen (Die Bundesregierung 2018). Das zeigt sich KI-Startups digitalisiert, etwa durch das
von KI-Anwendungen für die Entwicklung auch in den Zahlen: 73,9 % der KI-Startups LegalTech-Startup rfrnz, das KI-Algorithmen
der europäischen Wirtschaft in ihrer gesam- in Deutschland gehen Kooperationen mit
ten Breite hervor (Europäische Kommission etablierten Unternehmen ein und damit deut-
2020). Auch von Seiten der Bundesregierung lich mehr als im allgemeinen Durchschnitt Abbildung 4: Geschäftsmodelle von Startups in
wird die Bedeutung der Künstlichen Intelli- (67,1 %). Die Relevanz innovativer KI-Techno- Deutschland
genz als Schlüsseltechnologie für den Erhalt logien für Mittelstand und Konzerne macht
der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen sich zudem im ausgeprägten Fokus auf das 22,8%
SaaS (angewandte IT)
Wirtschaft betont – im Besonderen mit Blick Business-to-Business-Geschäft (B2B) bemerk- 38,0%
auf den breiten Mittelstand, der von gezielten bar (Abbildung 3). Technologieentwick-
16,3%
lung/-produktion
17,1%
Abbildung 3: Kundenfokus deutscher Startups2
Softwareentwicklung 12,0%
(technische IT) 16,6%
29,7%
Onlineplattform 16,9%
16,6%
42,1% 46,4% 63,4%
Onlinehandel/-Verkauf 9,0%
Startups KI-Startups
6,8% 2,5%
Startups KI-Startups
Onlinenetzwerk 1,5%
2,2%
11,5%
B2B-Fokus B2C-Fokus Kein Fokus
2
Die Kategorie Kundenfokus verweist darauf, dass ein Startup in diesem Bereich mehr als 90%
seiner Umsätze generiert.
14 15Die Softwareanwendungen, auf die KI-Start- schaftlichen Einrichtungen: Knapp 70 % der ture Capital (VC) einsammeln können. zieren – ein weiterer Beleg für die hohe
ups setzen, bringen einen hohen Bedarf KI-Startups geben an, aktuell Kooperations- Dieser Wert liegt gut 5 Prozentpunkte Innovationskraft und Skalierbarkeit vieler
an technologischer Expertise und den beziehungen mit der Wissenschaft zu unter- über dem Durchschnitt und verdeutlicht, KI-Geschäftsmodelle. Gleichzeitig verweist
stetigen Austausch mit der internationalen halten – der Durchschnittswert für deutsche dass auch Investorinnen und Investoren die deutliche Lücke zwischen dem Ziel
Forschung in relevanten Fachbereichen der Startups liegt bei nur 54,6 %. Wie im Kapitel den KI-Sektor als besonders vielverspre- einer VC-Finanzierung und ihrer bisherigen
Informatik mit sich – wie er an Instituten 4.1 gezeigt wird, ist die Breite und Qualität chend bewerten (Abbildung 5). Weit über Realisierung auf einen Mangel an Kapital
wie dem Deutschen Forschungszentrum der KI-Forschung eine wichtige Stärke des die Hälfte der KI-Startups (57,5 %) planen im deutschen Ökosystem und somit noch
für Künstliche Intelligenz gelebt wird. Dies Standorts Deutschland, die noch besser zudem, sich über Wagniskapital zu finan- nicht ausreichend ausgeschöpfte Möglich-
zeigt sich deutlich in der Nähe zu wissen- ausgespielt werden muss. Abbildung 5: VC-Finanzierung von Startups
in Deutschland
KI-Systeme kauft man nicht wie ein Office-Paket oder eine neue Steuer-Software. Häufig ist
mindestens mal Entwicklung, wenn nicht gar Forschung nötig, um herauszufinden was der Kunde
braucht und entsprechende Systeme zu entwickeln, zu trainieren und zu testen. Dafür müssen die
Auftraggeber lernen, digital zu denken und ihre analogen Prozesse genau zu analysieren und mit
den Entwicklern zusammen herausarbeiten, wo KI helfen soll, welche Daten zur Verfügung ste-
hen, wie man die Qualität messen kann etc. Das braucht interdisziplinäre Teams (Fachabteilung, 25,1% 36,3% 57,5%
39,7%
IT, Rechtsabteilung) und Zeit. Und natürlich muss auch die normale digitale Infrastruktur da sein.
Dieser Prozess ist einfach aufwändig und für viele Aufgaben und Branchen ist es eben noch ‚das
erste Mal‘. Das wird wohl erst besser, wenn sich hier Use-Cases und Standards herausgebildet
haben. Davon gibt es im deutschen B2B-Geschäft allerdings viele.“
Dr. Aljoscha Burchardt (Stellvertretender Standortsprecher des Deutschen Forschungszentrums 21,1%
für Künstliche Intelligenz Berlin) 14,6%
STARTUPS KI-STARTUPS
2.3 RESSOURCEN, FINANZIERUNG UND WACHSTUM
Finanzierungsquelle genutzt Finanzierungslücke Finanzierungsquelle bevorzugt
Die zentrale Bedeutung wissenschaftli- Netzwerk sind Business-Angels, die neben
cher Expertise in Verbindung mit skalier- Kapital auch ihre Expertise und Kontakte
baren digitalen Geschäftsmodellen macht in die Startups einbringen. Mit einem An-
Künstliche Intelligenz zu einem absoluten teil von 29,4 % gegenüber 23,1 % erhalten Wenn jemand heute eine gute Geschäftsidee hat und in der Lage ist, zur Realisierung ‚leading
Wachstumsmarkt. Um dieses Potenzial in Startups im KI-Bereich häufiger als im edge‘-KI einzusetzen, dazu noch ein gutes Team [besitzt], dann ist Seed-Financing kein Problem.
der wirtschaftlichen Praxis zu realisieren, restlichen Ökosystem Kapital durch Busi- Schwierig sind Startups, die nur sehr gut in KI sind. Sie verfallen oft in ein ‚Bootstrapping‘ mit
braucht es ein lebendiges Startup-Öko- ness-Angels. Projektgeschäft, ohne je eine verteidigbare und skalierbare Geschäftsidee (mit wiederkehrendem
system aus erfahrenen Gründerinnen und Umsatz) zu entwickeln. Wenn hierzu noch ein unerfahrenes Team kommt, dann können sie ewig
Gründern sowie signifikante Investitionen. Ein ähnliches Bild zeigt sich beim Wagnis- vor sich hindümpeln.“
Ein wichtiger Indikator für ein etabliertes kapital: 21 % der KI-Startups haben Ven-
Dr. Philipp Gerbert (Director appliedAi)
16 17DEUTSCHE Im Ausland erhalten KI-Startups schon früh deutlich mehr Kapital, welches sie verstärkt in Sales
und Marketing investieren können. So erreichen sie ein schnelleres Wachstum und häufig auch
schneller weitere Investoren – ein Kreislauf entsteht. In Deutschland haben wir viele tolle Startups
im KI-Bereich. Oft werden sie jedoch erst sichtbar, wenn sie mit der Produktentwicklung sehr weit
KI-STARTUPS IM
sind und bereits tolle KI-Lösungen entwickelt haben. So weit kommt leider nur ein sehr geringer
Teil. Wir brauchen einen besseren, mutigeren Zugang zu Kapital, um im internationalen Wettbe-
werb erfolgreich zu bestehen.“
VERGLEICH
Dr. Anna Lukasson-Herzig (Gründerin & CEO Nyris)
Israel hat ein sehr dichtes, breites und aktives Startup-Ökosystem, das als Katalysator für An-
wendungen der künstlichen Intelligenz wirkt. KI ist ein mächtiges Tool, um verschiedene Aspekte
miteinander zu verbinden – große Daten, maschinelles Lernen usw. KI-Anwendungen bieten dabei
enorme Wettbewerbsvorteile in verschiedenen Bereichen, wie z.B. der Medizin (Zebra Medical
3.1 ISRAEL ALS BENCHMARK Imaging), der Landwirtschaft (Tarannis) und im Feld Business Monitoring & Revenue Intelligence
(Anodot, Gong.io). Startups nutzten das hier in Israel entwickelte und getestete Wissen, um inter-
Nach dieser generellen Einordnung von Neben der Anzahl der KI-Startups sticht national schnell zu wachsen.“
KI-Startups werfen wir nun einen genau- das israelische Ökosystem vor allem
eren Blick auf die Tätigkeitsfelder und durch die Menge des dort investierten Alon Segal (Managing Director, Group Partnering & Devices Israel Deutsche Telekom)
Schwerpunkte des deutschen Ökosys- Wagniskapitals international heraus. Der
tems. Zur internationalen Standortbe- Vorsprung Israels zeigt sich besonders
stimmung wird dabei ein systematischer deutlich in der Gegenüberstellung der pro
Abbildung 6: Investitionen pro Kopf in KI-Start-
Vergleich zu Israel gezogen, einem Land, Kopf getätigten Investitionen (Abbildung
ups 2018 (Daten: Perrault et al. 20193)
das im Startup-Bereich im Allgemeinen 6): Diese lagen in Israel 2018 um das
und im KI-Feld im Besonderen ein abso- knapp 30-Fache höher als in Deutschland
lutes Best Practice darstellt. Dies äußert und auch doppelt so hoch wie in den USA.
118 US-Dollar
sich unter anderem in der Vielzahl und Diese starke Konzentration zeigt, dass
Dichte innovativer KI-Startups: Laut Infor- das Land nicht nur über ein großes, son-
mationen der Plattform Start-up Nation dern vor allem auch über ein qualitativ
Central existieren in Israel aktuell etwa hochwertiges KI-Ökosystem verfügt.
1.300 KI-Startups. Das sind mehr als vier- 57 US-Dollar
mal so viele wie in Deutschland, wo sich
etwa 300 solcher Unternehmen identi-
fizieren lassen. Dieser Unterschied ist,
insbesondere unterein
„Wenn jemand heute Berücksichtigung
gute Geschäftsidee der
hat und in der Lage ist zur Realisierung leading edge
mit neun Millionen
KI einzusetzen, Einwohnern
dazu noch wesent-
ein gutes Team, dann ist Seed-Financing kein Problem. Schwierig sind 4 US-Dollar
lich geringeren
Startups, Bevölkerungszahl
die nur sehr Israels,
gut in KI sind. Sie verfallen oft in ein ‚Bootstrapping‘ mit Projektgeschäft,
eindrucksvoll und verdeutlicht
ohne je eine verteidigbare die enor-
und skalierbare Geschäftsidee (mit wiederkehrendem Umsatz) zu ent-
me Stärke
wickeln. Israels
Wenn imnoch
hierzu KI-Bereich.
ein unerfahrenes Team kommt, dann können sie ewig vor sich hin- 3
Die dargestellten Investitionen in KI-Startups beruhen auf Crunchbase-Daten und stehen im
dümpeln.“ Dr. Philipp Gerbert (Director Applied.Ai)
Rahmen des AI Index öffentlich zur Verfügung (Perrault et al. 2019).
20
18 19Doch was zeichnet Israel als Startup-Stand- praktische Expertise sowie die enge Verbin- Für den systematischen Vergleich mit Israel ups orientiert sich an der unternehmerischen
ort und als Best Practice im Bereich Künst- dung zur US-amerikanischen VC-Szene sind wurde eine Zufallsauswahl von 375 KI-Startups Praxis und wird in dieser Studie in Anlehnung
liche Intelligenz aus? Ein nicht zu unter- zentrale Standortvorteile mit Blick auf Köpfe der Plattform Start-Up Nation Central (2020) an das Vorgehen der AI-Landscape umgesetzt
schätzender Faktor ist die spezifische und Kapital (Kon et al. 2014). Hinzu kommt, genutzt4. Die Logik zur Einordnung der Start- (appliedAI 2020).
geopolitische Situation des Landes und die dass Israel, im Unterschied zu Deutschland,
damit einhergehende zentrale Bedeutung nur über einen kleinen eigenen Markt und
des Militärs. Dort werden IT-Spitzenkräfte in über wenig einheimische Industrie verfügt Abbildung 7: Die vier Oberkategorien von
großem Umfang ausgebildet und gleichzei- und sich ein Großteil der Startups daher KI-Startups5
tig von Beginn an in sicherheitsrelevanten von Beginn an international ausrichtet.
Aufgabenbereichen geschult. Diese breite
Enterprise Function: Industries:
Israel hat ein sehr lebendiges Startup-Ökosystem mit vielen Gründerinnen und Gründern im Be- Optimierung bestehender Lösungen für spezifische
reich der KI. Aufgrund der begrenzten Größe des israelischen Marktes zielen Startups schon früh Prozesse Branchen
auf internationale Märkte ab. Auch die Regierung hat maßgeblich zum Erfolg des Ökosystems bei-
getragen: Mit der israelischen Innovationsbehörde unterstützt der Staat innovative Tech-Startups
und stellt sicher, dass ihre Produkte von Anfang an zum Markt passen. Die Kombination aus früh- Enterprise Intelligence: AI Techstack:
zeitiger Internationalisierung und dem Fokus auf einen klaren Product-Market-Fit ist ein Schlüssel- Nutzung vorhandener Tools für Entwickler beim
faktor für den Erfolg israelischer Startups.“ Daten Kunden
Avichai Belitsky (Founder & CEO Youtiligent)
Darüber hinaus sind die enge Verzahnung KI-Technologien (Kon et al. 2014). Promi- Der Oberkategorie Industries werden Start- Die Oberkategorie Enterprise Intelligence
zwischen Universitäten, Forschungszentren nentes Beispiel einer KI-Erfolgsgeschichte ups zugeordnet, deren KI-Lösung für eine fasst Anwendungsfälle zusammen, die KI
und Unternehmen sowie die insgesamt aus Israel ist das Unternehmen Mobileye: spezifische Branche entwickelt wurde. So ist zur systematischen Analyse erfasster Daten
starke Ausrichtung an Wirtschaft und Praxis Bereits 1999 von einem Wissenschaftler der der Einsatz einer Parkplatzerkennung mit nutzen, um dadurch neue, mit bisherigen
im akademischen Feld als weitere wesentli- Hebrew University gegründet, hat sich das Hilfe von Computer Vision beispielsweise Analysemethoden nicht oder nur schwer
che Erfolgsfaktoren hervorzuheben (Ber- Startup zu einem Vorreiter im Bereich der auf den Bereich Mobilität zugeschnitten. erfassbare Erkenntnisse und Leistungen
telsmann Stiftung 2017). Eine besondere Bilderkennung entwickelt und wurde 2017 In die Oberkategorie Enterprise Function zu generieren. Unter AI Techstack werden
Rolle spielen dabei umfangreiche F&E-För- von Intel für 15 Milliarden US-Dollar über- lassen sich KI-Lösungen einordnen, die Pro- Startups subsumiert, die anderen Unter-
derungen im Bereich sicherheitsrelevanter nommen. zesse in Unternehmen optimieren und auf nehmen Tools und Software bereitstellen,
diese Weise die Produktivität steigern. Im mit der sie leichter und effektiver ihre eige-
Kundenservice häufig genutzt werden etwa nen KI-Lösungen entwickeln können.
Chatbots, die Aufgaben in der Kommunika-
3.2 ANWENDUNGSFELDER DER KI-STARTUPS tion mit Kunden übernehmen.
Wie in Kapitel 1.3 dargestellt, bezieht sich die scape (appliedAI 2020) sowie einer Unter-
folgende Analyse auf Daten zu 285 KI-Startups nehmensliste von Roland Berger und Asgard 4
Bei den auf Basis der Stichprobe berechneten Werten für Israel handelt es sich um Annäherun-
in Deutschland, die auf Grundlage der AI-Land- (2018) erstellt, geprüft und ergänzt wurden. gen an die wahren Anteile. Die Interpretation konzentriert sich auf allgemeine Tendenzen im
Vergleich zu Deutschland.
5
Um die Orientierung an diesem Vorgehen transparent zu machen, wurden für die hier und im
Folgenden genutzten Kategorien die gleichen (englischen) Begrifflichkeiten verwendet.
20 21Abbildung 8: Verteilung deutscher und israeli-
scher KI-Startups nach Oberkategorien 3.3 BRANCHEN UND USE-CASES
10,2% 5,6% Vor dem Hintergrund der mit knapp 300 gesellschaftlichen Informationsbedarf im
Unternehmen noch überschaubaren Gesundheitsbereich. Darüber hinaus wer-
9,4% KI-Szene im deutschen Startup-Ökosystem den dieser und ähnlichen Lösungen zur Pro-
drängt sich die Frage auf, ob KI-Startups in phylaxe sowie der frühen Erkennung von
17,9%
Deutschland in den wichtigsten Sektoren Krankheiten bei der Entlastung des Gesund-
53,0% 57,5% bereits ausreichend aktiv sind und in wel- heitssystems große Bedeutung zugeschrie-
Deutschland Israel chen Bereichen bisher noch keine oder nur ben. Die hohe Konzentration an Startups
eine geringe Aktivität feststellbar ist. Ant- in den Sektoren „Transport & Mobility“ und
27,5%
worten liefert der Vergleich mit Israel (Ab- „Manufacturing“ in Deutschland zeigt, dass
18,9% bildung 9): Zu den in beiden Ländern stark das KI-Ökosystem von der Stärke der heimi-
besetzten Branchen gehören insbesondere schen Industrie profitiert. Gleichzeitig liegen
Gesundheit, Finanzen, Mobilität und Han- in der Zusammenarbeit von KI-Startups und
del. Ein bekanntes Beispiel aus dem wich- etablierter Wirtschaft in Deutschland noch
tigen Gesundheitssektor ist das Berliner enorme Potenziale, die durch eine deutliche
Industries Enterprise Function Enterprise Intelligence AI Techstack KI-Startup ada: Als Tool zur Symptomana- Stärkung des Startup-Ökosystems erschlos-
lyse adressiert die App den gestiegenen sen werden können.
Durch die Gegenüberstellung Deutschlands Israel. Während sich israelische KI-Startups
und Israels hinsichtlich der vier übergeord- sehr stark auf die Entwicklung von Lösun-
neten Kategorien lassen sich erste Gemein- gen in konkreten Branchen (Industries) In Deutschland haben wir mit unserer Automobilbranche und starken Industrie gute Vorausset-
samkeiten sowie Besonderheiten identifi- oder Funktionsbereichen wie Sales oder HR zungen für KI-Startups. Bisher ist unser Startup-Ökosystem aber im KI-Bereich längst nicht so gut,
zieren (Abbildung 8). Es fällt auf, dass sich in (Enterprise Function) konzentrieren, werden wie es sein müsste. Der Wettbewerb ist global, sodass Startups weltweit mit deutschen Unterneh-
beiden Ländern gut die Hälfte der KI-Start- in Deutschland Geschäftsmodelle häufiger men zusammenarbeiten. Häufig sind internationale Startups auch noch deutlich besser finanziert.
ups klar bestimmten Branchen zuordnen ausgehend von den technischen Möglich- Um das deutsche KI-Ökosystem weiterzuentwickeln, braucht es daher deutlich mehr Kapital.“
lassen, die mit ihren Produkten spezifische keiten der Datenanalyse entwickelt. Der ver-
Märkte adressieren. Enterprise Function, gleichsweise große Anteil bei AI Techstack Holger G. Weiss (Gründer & CEO German Autolabs)
also die KI-gestützte Optimierung relevanter in Deutschland verweist zudem auf die
Prozesse in Unternehmen, stellt sowohl in Ausrichtung an den Bedürfnissen der eta-
Deutschland als auch in Israel den zweit- blierten Wirtschaft, die neben fertigen Pro-
größten Bereich. dukten auch Tools zur Umsetzung eigener
Lösungen benötigt. Der israelische Fokus
Gleichzeitig zeigen sich Unterschiede hin- auf den globalen Markt und die deutsche
sichtlich der Schwerpunkte: So ist der Anteil Orientierung an der heimischen Industrie
an KI-Startups im Feld Enterprise Intelli- zeigt sich auch in der folgenden Analyse der
gence in Deutschland deutlich höher als in Branchen und Use-Cases beider Länder.
22 23Abbildung 9: Verteilung der KI-Startups nach In Summe lässt sich mit Blick auf die Sek- Schwerpunkt in den Feldern „Sales & Mar-
Branchen (Top 10) toren im Vergleich zum Best Practice Israel keting“ und „Customer Services“ (53,7 %)
eine Vielzahl blinder Flecken konstatieren: setzt die deutsche Szene auf vergleichswei-
In Israel findet sich eine ganze Reihe von se wenig innovative und gesättigte Märkte.
Health Health
& Pharma
15,9% & Pharma
22,2% Use-Cases und Branchen, die in Deutsch- Im disruptiven und stark wachsenden Feld
Transport Retail land noch nicht abgedeckt sind. Darunter ist „IT & Security“ ist Deutschland dagegen
& Mobility
13,9% & Commerce
13,9%
auch der Bildungssektor mit 11 israelischen aktuell noch schwach vertreten. Neben
Manufacturing 11,3% Finance 13,0% KI-Startups (5,1 %), für den vor dem Hinter- dem Nachholbedarf in der Breite sieht sich
& Insurance
grund der Corona-Pandemie noch einmal das KI-Ökosystem Deutschlands also auch
Retail Transport
& Commerce
10,6% & Mobility
6,9% ein deutlicher Schub zu erwarten ist. mit Herausforderungen bei der Besetzung
Finance innovativer und zukunftssicherer Geschäfts-
& Insurance
8,6% Agriculture 6,0%
Der Blick auf die deutschen KI-Startups im felder konfrontiert.
Consulting 7,9% Education 5,1% Feld der Enterprise Function offenbart ein
Autonomous Construction zusätzliches Defizit (Abbildung 10). Mit dem
Systems
6,6% & Real Estate
5,1%
Agriculture 6,0% Manufacturing 4,2%
Consumer Electronics Autonomous Deutschland
3,3% Systems 3,2% Abbildung 10: Verteilung der KI-Startups nach
& Entertainment
Media Fitness Enterprise Function
& Publishing
2,6% & Sports
2,8% Israel
Sales &
Sales & Marketing 27,8% Marketing
29,1%
Auch andere Branchen, die für die deut- oder nicht vorhanden sind. So entstanden Customer Service 25,9% IT & Security 25,2%
sche Volkswirtschaft enorme Bedeutung trotz des Fehlens eines eigenen Automobil-
besitzen, z. B. der Energie- oder Logistik- konzerns zahlreiche Startups im Bereich IT & Security 14,8% HR & Recruiting 11,7%
sektor, spielen im KI-Ökosystem bisher nur autonomes Fahren in Israel. Prominentes- Finance &
HR & Recruiting 11,1% Accounting
9,7%
eine untergeordnete Rolle. Dagegen ist das tes Beispiel ist das bereits genannte und
israelische Ökosystem durch seine Ausrich- heute zu Intel gehörende Unternehmen Finance & Accounting 11,1% Legal 8,7%
tung am globalen Markt sogar in der Lage, Mobileye.
Legal 5,6% Customer Service 6,8%
Branchen zu besetzen, die im Land kaum
Supply Chain Social Interaction
Management
3,7% & Network
5,8%
Social Interaction Project Management
Für deutsche Startups ist ihr Heimatmarkt mit einer starken Industrie und vielen etablierten Un- 0,0% & Organisation 1,9%
& Network
ternehmen definitiv ein klarer Vorteil. Gründerinnen und Gründer in Israel müssen ihre Produkte Project Management Supply Chain
0,0% 1,0%
frühzeitig für den internationalen Wettbewerb aufstellen und profitieren auch von der großen Zahl & Organisation Management
internationaler Investoren im Land. Infolgedessen entwickeln israelische Startups keine Produkte
für einzelne Kunden, sondern zielen darauf ab, größere Märkte zu erobern. Als Global Player sind
sie auch für große Unternehmen ein interessanterer Partner. Und aus unserer Erfahrung sind viele Deutschland
Unternehmen in Deutschland bereit, mit Startups aus dem Ausland zu kooperieren.“
Israel
Beni Basel (Founder & CEO ciValue)
24 25BESONDERHEITEN Im Feld Intelligence sind insgesamt 51 deut-
sche Startups aktiv. Hierzu gehört mit dem
Münchener Unicorn Celonis auch das wohl
hier abdecken – von Sensor- über Sprach- bis
hin zu Textdaten (Abbildung 11). Die Stärke
in diesem sehr technischen und von der
DER DEUTSCHEN
bekannteste deutsche KI-Startup, das mit Datenanalyse geprägten Bereich verweist
seiner Prozessoptimierungslösung in den darauf, dass neben der Marktorientierung
letzten Jahren weltweit Kunden gewinnen auch die KI-Forschung für den Erfolg des
KI-LANDSCHAFT
konnte. Darüber hinaus sticht die Breite an Ökosystems von zentraler Bedeutung ist.
Lösungen hervor, die deutsche KI-Startups
Abbildung 12: Anzahl wissenschaftlicher Auf-
sätze zum Thema KI, 2009–2018
(Daten: Perrault et al. 2019)6
25000
4.1 POTENZIALE IM FORSCHUNGSBEREICH
Bisher bleiben in Deutschland also gerade nur etwa 15 % sind. Obwohl das israeli- 20000
bei branchen- und funktionsspezifischen sche Ökosystem mit Blick auf die Anzahl
KI-Lösungen Potenziale ungenutzt. Doch der KI-Startups hervorsticht und fast alle
zugleich sind gut 28 % der Startups in den KI-Use-Cases abdeckt, werden hier An-
15000
Bereichen Enterprise Intelligence sowie wendungsfelder sichtbar, in denen sich
AI Techstack aktiv, während dies in Israel deutsche Stärken zeigen.
10000
Abbildung 11: Verteilung der KI-Startups nach
Enterprise Intelligence
5000
13
11
0
9 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
China USA Europäische Union davon Deutschland
6
5
4
3
6
Die dargestellten Daten entstammen der Scopus Datenbank von Elsevier und stehen im
Rahmen des AI Index öffentlich zur Verfügung (Perrault et al. 2019).
Geo Data Audio Data Market Data Sensor Data Internal Data Text Data Visual Data
28
26 274.3 GRÜNDERINNEN IM KI-SEKTOR
Deutschland hat dank einer langen akademi- merische Mindset sowie das entsprechende
schen Tradition in KI-relevanten Fachberei- Ökosystem, um diese Expertise in die Praxis Eine besonders große Chance für die noch weit entfernt (Perrault et al. 2019). Im
chen eine breite Forschungsbasis in diesem zu bringen. Dieser Rückstand im Transfer KI-Forschung sowie für das gesamte KI-Öko- Startup-Ökosystem ist die Schieflage noch
Feld. So wurden hierzulande im Vergleich schlägt sich zunehmend auch im akademi- system in Deutschland liegt in der Stärkung deutlicher (Hirschfeld et al. 2020): So ist der
zu Israel 2018 mehr als siebenmal so viele schen Feld nieder: Denn während der An- von Frauen. Zwar hat sich der Anteil an Anteil an Startup-Gründerinnen in Deutsch-
wissenschaftliche Artikel mit KI-Bezug ver- stieg wissenschaftlicher KI-Artikel seit 2015 in wissenschaftlichen Aufsätzen mit mindes- land über die letzten Jahre kaum gestiegen
öffentlicht. Auch im weltweiten Wettbewerb Deutschland mit 59 % bereits hoch ausfällt, tens einer Frau im Autorenteam zwischen und liegt gegenwärtig bei nur 15,7 % – im
um wissenschaftliche KI-Expertise mit den zeigen sich in den Hotspots USA (+93 %) 2003 und 2018 von 10,6 % auf 24,8 % mehr KI-Bereich ist der Wert sogar noch niedriger
USA sowie China stehen Deutschland und und China (+130 %) wesentlich deutlichere als verdoppelt – von Parität ist man aber (Abbildung 13).
Europa gut da (Abbildung 12). Woran es in Sprünge.
Deutschland dagegen fehlt, ist das unterneh-
Wenn wir die Entwicklung einflussreicher Technologien einer elitären, homogenen Gruppe über-
4.2 STRUKTURELLE UND KULTURELLE BEDINGUNGEN lassen, riskieren wir KI-basierte Maschinen, die Menschen diskriminieren. Wir können das nur
verhindern, wenn wir Diversität in der KI-Industrie fördern. Alle Geschlechter, Nationalitäten, Al-
Das israelische KI-Ökosystem zeichnet sich die Kapitalausstattung von KI-Startups zu tersgruppen und Perspektiven sollten sich gemeinsam einbringen, um unvoreingenommene KI zu
durch eine enge Verbindung zwischen wis- stärken und den noch unzureichenden entwickeln. Gründerinnen sind oft Initiatorinnen dieser Vielfalt. Sie treiben aktuell einen essenziel-
senschaftlicher Theorie und praktischer An- Transfer zwischen Theorie und Praxis weiter len Veränderungsprozess in der Branche voran, der die Türen öffnet für Menschen mit den unter-
wendung aus, bei der das Militär als wich- voranzutreiben. Hier liegen enorme Mög- schiedlichsten Hintergründen.“
tiges Scharnier fungiert. In Verbindung mit lichkeiten für den Standort Deutschland, die
einer guten Einbindung in den internationa- bisher kaum ausgeschöpft werden. Zudem Tina Nord (Ambassador Women in AI Germany)
len VC-Markt verfügt das Land über starke verweist die Analyse darauf, dass auch die
unternehmerische Anreizmechanismen, die wissenschaftliche Produktivität von der stär- Abbildung 13: Anteil der Startup-Gründerinnen
das Startup-Mindset – Risiken eingehen und keren Einbindung konkreter Anwendungs- in Deutschland
groß denken – forcieren und kultivieren. Im felder profitiert.
deutschen KI-Ökosystem gilt es vor allem,
Um als Land (KI) Innovations-Hotspot zu werden, braucht es eine erfolgreiche Verzahnung von
Wissenschaft und Wirtschaft. Wir brauchen mehr Mittler zwischen Forschung und Industrie. In
genau diesem Bereich des Technologietransfers ist Israel ein perfektes Vorbild. Und davon können
wir in Deutschland lernen. Beim Unternehmertum tickt Israel aufgrund der Historie und geografi-
schen Lage natürlich anders und dieses spezielle ‚Entrepreneurship-Gen‘ können wir nicht einfach
1:1 adaptieren. Was wir uns aber definitiv abschauen können von den Israelis und somit Deutsch-
lands ‚Stärken stärken‘, ist mehr Mut und Risikobereitschaft zu zeigen und weniger Angst vor dem 10,0% 15,7%
Scheitern zu haben.“
Andrea Frahm (Innovation Management & Strategic Partnerships Helmholtz Gemeinschaft
Israel)
KI-Startups Startups
28 29KI IM Abbildung 14: Verteilung der KI-Startups nach
AI Techstack
GESELLSCHAFT- Development 41,1% Development 66,7%
LICHEN KONTEXT
Computer Vision 17,2% Data Capture 14,3%
Privacy 13,8% NLP 9,5%
Hardware 10,3% Hardware 4,8%
5.1 STARTUPS, KI UND PERSÖNLICHE DATEN Data Capture 10,3% Computer Vision 4,8%
Deutschland
NLP 6,9% Privacy 0,0%
Der Einfluss von KI-Lösungen auf unseren unsere Daten, dass sich in diesem Sektor
Alltag wird in den kommenden Jahren in Deutschland ein eigenes Geschäftsfeld Israel
weiter zunehmen. Daher ist es umso wich- etabliert, das in Israel so bisher nicht zu
tiger, die Entwicklung der Technologie finden ist: Im Bereich AI Techstack sind
inklusiv auszugestalten und ihre Folgen in Deutschland 13,8 % der Startups im
frühzeitig mitzudenken. Die Debatte darf Bereich Privacy aktiv und unterstützen Neben der Rolle von Privacy als eigenes Ge- Debatte um Datenschutz und Ethik in Israel
sich aber gleichzeitig nicht in Zukunftsvi- mit ihren Tools andere Firmen dabei, schäftsmodell ist dieses Feld auch über die zwar wahrgenommen wird, aber bisher
sionen erschöpfen, sondern muss auf Ba- die Privatsphäre ihrer Kundinnen und analysierten Anwendungsfälle hinweg ein nur eine untergeordnete Rolle spielt, ist in
sis aktueller Entwicklungen geführt wer- Kunden zu schützen (Abbildung 14). Die prägendes Merkmal deutscher und europäi- Deutschland ein deutlich stärkeres Bewusst-
den. Ein plakatives Beispiel dazu: Mehr Einführung der DSGVO hat diese Entwick- scher KI-Startups. Während die geführten sein für solche Fragestellungen vorhanden.
als zwei Drittel aller KI-Sprachassistenten lung politisch forciert und die Frage, wie Interviews mit Startups sowie Expertinnen
haben eine weibliche Stimme und tragen KI-Lösungen Privacy-freundlich umgesetzt und Experten ergaben, dass die geführte
so aktiv zur Reproduktion traditioneller werden können, wird mit Blick auf die Ak-
Rollenbilder und Geschlechterstereo- zeptanz der Technologie zukünftig weiter
typen bei. Dabei handelt es sich um ein an Bedeutung gewinnen.
systematisches Problem, das erstens auf Die Debatte um den Einsatz von KI ist in Deutschland zu polarisiert: Jede Technologie hat ihre
das Thema Repräsentation und zweitens Vor- und Nachteile, die wir abwägen müssen. Das muss aber lösungsorientiert passieren, damit
auf die große Bedeutung der Sensibilität wir die Chancen von KI für uns auch nutzen können. Zugleich gibt es natürlich auch Bereiche wie
für ethische Fragen im Technologiesektor die Auswertung von DNA oder Gesichtserkennung, wo wir klare Regeln und Grenzen brauchen.
verweist. Die meisten europäischen KI-Startups haben aber einen klaren ethischen Wertekompass, der eine
gute Basis für unser KI-Ökosystem ist.“
Ein wichtiger Aspekt im Kontext Ethik und
KI ist die Nutzung persönlicher Daten und Marian Gläser (Gründer & CEO Brighter AI)
die Wahrung der Privatsphäre. Hier zeigen
32
30 315.2 KI UND IHRE ETHISCHEN IMPLIKATIONEN Ein Beispiel dafür sind die Algo.Rules, ent- Unternehmen zur Einhaltung von Prinzipien
wickelt von der Bertelsmann Stiftung in in den vier Bereichen Ethik, Unvoreinge-
KI ist schon lange kein reines Forschungs- batte identifizieren (Fjeld et al. 2020). Dieser einem offenen und partizipativen Prozess nommenheit, Transparenz sowie Sicherheit
thema mehr und im wirtschaftlichen und enthält unter der Maxime der informatio- mit vielen Beteiligten. Zusätzlich zu neun und Datenschutz handelt. Beide Initiativen
gesellschaftlichen Alltag angekommen. nellen Selbstbestimmung die Themenfelder grundsätzlichen Regeln arbeiten die Stiftung zeigen, dass die Öffentlichkeit und Politik
Neben den großen Tech-Unternehmen sind Privatsphäre, Verantwortung, Sicherheit, und iRights in diesem Projekt auch an Mög- Regeln befürworten, um ethische Frage-
es vor allem Startups, die die Technologie Transparenz und Erklärbarkeit, Fairness lichkeiten zur praktischen Anwendung. In stellungen im Entwicklungsprozess von KI
in die unterschiedlichsten Geschäftsfelder und Diskriminierungsfreiheit, menschliche diesem Kontext ebenfalls interessant ist das zu implementieren und dies breit diskutiert
hineintragen. Vor diesem Hintergrund stel- Kontrolle, fachliche Kompetenz sowie die KI Gütesiegel des KI Bundesverbands, bei wird.
len sich für Politik und Gesellschaft Fragen Förderung menschlicher Werte. dem es sich um eine Selbstverpflichtung für
zu möglichen ethischen Herausforderungen
beim Einsatz von KI. Was tun, wenn daten- Die praktische Relevanz dieser normati-
getriebene und damit vermeintlich kluge ven Ansätze verdeutlicht alleine schon ein Digitale Ethik ist der Schlüssel für den erfolgreichen Einsatz von KI. Dabei ist es notwendig, dass
Entscheidungen bestimmte Bevölkerungs- genauerer Blick auf nur einen ausgewählten die Anwender zu einem eigenverantwortlichen Umgang mit neuen Technologien befähigt werden.
gruppen systematisch diskriminieren? Auf Aspekt: Fairness und Diskriminierungsfrei- Andererseits müssen die Programmierer und Techniker, die diese Technologien bereitstellen und
welche Weise können unsere Wertvorstel- heit: Da KI oft mit Daten arbeitet, die in der verbessern, dies verantwortungsvoll tun und sie müssen wissen, woran sie sich orientieren sollen.
lungen bei der Entwicklung von KI-Lösun- Praxis gesammelt wurden, besteht die Ge- Denn selbstlernende Systeme brauchen definierte und von den Entwicklern initial eingepflegte
gen berücksichtigt werden? Wie lässt sich fahr, gesellschaftliche Missstände und Ste- Grenzen, innerhalb derer sie agieren dürfen.“
die Logik der Technologie transparent und reotypen zu reproduzieren oder sogar zu
kontrollierbar machen? verstärken. So besteht beim Einsatz von KI Manuela Mackert (Chief Compliance Officer der Deutschen Telekom)
am Beispiel des Gerichtswesens die Gefahr,
Die Debatte um solche und ähnliche Frage- verzerrte Urteile aus der Vergangenheit als
stellungen wird politisch unter anderem Basis für vermeintlich objektivere Urteile zu
durch die Europäische Kommission, die UN nutzen und so Ungerechtigkeiten im Justiz- 5.3 IMPULSE AUS DER PRAXIS
und OECD und auf nationaler Ebene durch wesen zu verfestigen. Ähnlich verhält es
die KI-Strategie der Bundesregierung sowie sich bei KI-Algorithmen, die zur Selektion Der Einsatz von Technologie birgt fast de Flecken der Debatte zu identifizieren,
den Einsatz der KI-Enquete-Kommission von Bewerbungen eingesetzt werden. Hier immer die Hoffnung, neben Effizienzsteige- werden hier – auf Grundlage der geführten
oder die Datenethikkommission vorange- besteht gerade im Tech-Bereich unter an- rungen auch mehr Neutralität und Fairness Interviews – Impulse von Gründerinnen und
trieben. Daneben forcieren aber auch die derem die Gefahr, Frauen systematisch zu zu gewährleisten – dass das nicht per se Gründern aufgegriffen und thematisch ein-
Zivilgesellschaft sowie Tech-Konzerne, die benachteiligen, da die Analyse bisher erfolg- der Fall ist, zeigen die im vorherigen Ab- geordnet.
selbst KI-Anwendungen entwickeln oder reicher Bewerbungen primär auf Lebens- schnitt genannten Beispiele. Die konkrete
die nötige Infrastruktur bereitstellen, den läufen von Männern und deren typischen Berücksichtigung ethischer Überlegungen In den geführten Interviews wurde deutlich,
Diskurs. Trotz unterschiedlicher Positionen Angaben basiert. stellt Unternehmerinnen und Unternehmer dass die normative Dimension von Techno-
im Einzelnen hat sich an dieser Schnittstelle oft vor große Herausforderungen, weshalb logie im Allgemeinen und KI im Besonderen
von Politik, Öffentlichkeit und Wirtschaft ein Diesen Risiken versuchen verschiedene Ak- aktuell noch eine deutliche Kluft zwischen für Gründerinnen und Gründer in Deutsch-
Konsens über die zentrale Bedeutung ethi- teurinnen und Akteure in Deutschland mit den normativen Prinzipien auf der einen land ein sehr wichtiges Thema ist. Das zeigt
scher Fragen im Bereich KI herausgebildet. Regelwerken und Leitlinien zu begegnen, und der praktischen Umsetzung auf der sich gerade auch im Vergleich zu Israel, wo
Zudem lassen sich inhaltliche Überschnei- die in der Praxis helfen sollen, KI im Sinne anderen Seite besteht (Morley et al. 2019). die Debatte ebenfalls ernst genommen
dungen und ein normativer Kern der De- der gesellschaftlichen Werte zu gestalten. Um sich die wichtigsten Herausforderungen jedoch nicht in gleichem Umfang berück-
zu vergegenwärtigen und mögliche blin- sichtigt wird.
32 33Im deutschen Startup-Ökosystem wird sehr nehmerischen Praxis lässt sich die Kritik Das letzte zentrale Thema betrifft die des Marktes besteht hier die Möglichkeit,
differenziert über Chancen und mögliche an der Polarisierung der gesellschaftlichen rechtlichen Rahmenbedingen. Hier wün- neben den KI-Hotspots USA und China
Gefahren beim Einsatz von KI gesprochen. Debatte und dem fehlenden Realitätsbezug schen sich Startups eine Regulierung auf neue innovative Geschäftsmodelle auf-
Als ersten wichtigen Impuls aus der unter- herausarbeiten. europäischer Ebene. Nichts – und das zubauen. Anstatt des klassischen Motivs
wurde in den Interviews sehr deutlich vom abgehängten Europa deutet sich
– ist den Gründerinnen und Gründern hier die Chance an, einen eigenen Weg im
Oft werden in der KI-Debatte leider Science-Fiction-Szenarien diskutiert, die dann verständlicher- wichtiger als eine gesicherte Rechtslage. internationalen Wettbewerb zu gehen.
weise eher zur Ablehnung der Technologie als zu einer realistischen gesellschaftlichen Diskussion Dabei wird ein einheitlicher europäischer
über Werte und Grenzen für KI führen. Natürlich brauchen wir europäische Rahmenbedingungen, Rahmen als wünschenswerte Entwick-
die für Startups Rechtssicherheit schaffen. Diese sollten sich aber an echten KI-Einsatzmöglichkei- lung hervorgehoben. Durch die Größe
ten orientieren, nicht an Gruselfilmen.“
Ronnie Vuine (Gründer & CEO Micropsi Industries)
Natürlich ist eine ethische Debatte wahnsinnig wichtig und wir müssen evaluieren, wo wir Grenzen
In der Debatte, so die Gründerinnen und auf Technologie anstatt auf Anwendung. ziehen wollen. Die ständige Regulierungsdebatte in Deutschland ist ein klarer Nachteil für unser
Gründer, stehen zu häufig abstrakte Bil- Mögliche Probleme und Gefahren werden Ökosystem. Während man zum Beispiel in den USA Entwicklungen an manchen Stellen erstmal
der, Science-Fiction-Szenarien à la „Termi- auf diese Weise pauschal in Richtung der laufen lässt und hinterher regelt, wollen wir alles im Vorfeld durchdenken. Wir sollten uns häufiger
nator“ und damit verbundene Ängste im Technologie verschoben und Interessen trauen, Dinge auszuprobieren und dann passende Regulierung schaffen – das aber immer europä-
Mittelpunkt. Auch werde KI dabei stets als sowie menschliches Fehlverhalten ausge- isch und nicht nationalstaatlich.“
selbstständige und nicht kontrollierbare blendet. Dadurch können Regulierungen
Technologie dargestellt, anstatt als ein ins Leere laufen oder sogar kontrapro- Michael Brehm (Gründer & CEO i2x)
technisches Tool, das von Menschen zu duktiv sein. Darüber hinaus verhindert
bestimmten Zwecken eingesetzt wird. diese pauschale Bewertung auch die
Abwägung von Vor- und Nachteilen mit
Eng damit verbunden ist ein zweiter Blick auf unterschiedliche Anwendungs-
wichtiger Aspekt: die Kritik am Fokus möglichkeiten.
Jede Bemühung, Benachteiligungen von Personengruppen durch Menschen und Software auszu-
schließen, ist ausgesprochen wichtig und zu unterstützen. Ich warne aber davor, im Kontext von
KI ausschließlich auf die Technologieebene zu schauen. Algorithmen, die in einer Anwendung ein
Risiko darstellen, können in einer anderen Anwendung völlig unkritisch sein. Ich vergleiche das
gerne mit einer Datenbank. Die Datenbank kann genutzt werden, um darin Bilder von schönen
Landschaften zu speichern und schnell herauszusuchen. Sie kann aber auch genutzt werden, poli-
tisch extremistische Inhalte zu speichern und herauszusuchen. Die darunter liegende Technologie
ist genau die gleiche. Diese jetzt unabhängig vom Einsatzgebiet zu regulieren, birgt die Gefahr, das
Kind mit dem Bade auszuschütten und dass sich das im schlimmsten Fall auch als vollkommen
wirkungslos entpuppen wird.“
Dr. Tina Klüwer (Gründerin & CEO Parlamind & Sachverständige Enquete-Kommission Künstliche
Intelligenz)
34 35Sie können auch lesen
