Künstliche Intelligenz in Berlin und Brandenburg - Daniel Feser
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Eine Publikation der Künstliche Intelligenz in Berlin und Brandenburg Daniel Feser
Impressum
Technologiestiftung Berlin 2018
Grunewaldstraße 61-62 · 10825 Berlin · Telefon +49 30 209 69 99-0
info@technologiestiftung-berlin.de · technologiestiftung-berlin.de
Autor
Dr. Daniel Feser
Gestaltung
Lippert Studios, Berlin
Druck
LM Druck und Medien GmbH, Freudenberg
Titelbild
Kindersps
Dieses Projekt wird von der Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe
und der Investitionsbank Berlin aus Mitteln des Landes Berlin gefördert.
Danksagung: Die Daten zur KI in Brandenburg wurden in einem gesonderten Projekt im Auftrag der Wirtschaftsförderung Land
Brandenburg GmbH (WFBB) im Cluster IKT, Medien und Kreativwirtschaft mit Mitteln des Europäischen Fonds für Regionale
Entwicklung (EFRE) und des Landes Brandenburg ermittelt. Die Nutzung der Daten in diesem Report erfolgt mit freundlicher
Genehmigung der WFBB.
Textinhalte, Tabellen und Abbildungen dieses Werkes mit Wo an Tabellen und Abbildungen Quellen angegeben sind,
Ausnahme des Titelbildes können genutzt und geteilt werden sind diese ebenfalls als Quelle zu nennen.
unter einer Creative Commons – Lizenz Namensnennung –
Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutsch- Der Autor weiß um die Bedeutung einer geschlechtergerechten
land (Details siehe: http://creativecommons.org/licenses/ Sprache und befürwortet grundsätzlich den Gebrauch von Paral-
by-sa/3.0/de/). lelformulierungen. Von einer durchgehenden Benennung beider
Geschlechter bzw. der konsequenten Verwendung geschlechter-
Als Namensnennung ist anzugeben: Daniel Feser, Künstliche Intelli- neutraler Bezeichnungen wurde im vorliegenden Text dennoch
genz in Berlin und Brandenburg, Technologiestiftung Berlin, 2018. abgesehen, weil die Lesbarkeit deutlich erschwert würde.
2Inhalt
Vorwort 5
Zusammenfassung 6
Executive Summary 8
1. Einleitung 9
2. Methodik 11
2.1 Begriffserklärungen 11
2.2 Vorgehensweise und Datenbasis 14
3. Wirtschaftliche Rahmenbedingungen für KI in Berlin-Brandenburg 15
3.1 Berlin-Brandenburg und Deutschland im Vergleich 15
3.2 Gründungsgeschehen in Berlin-Brandenburg 17
3.3 Venture Capital-Finanzierung von KI-Unternehmen im internationalen Vergleich 18
4. Die Berlin-Brandenburger KI-Wirtschaft 22
4.1 Kerngebiete von Berlin-Brandenburger KI-Unternehmen 23
Exkurs: Patentaktivitäten im internationalen Vergleich 24
4.2 Kunden und Märkte der KI-Unternehmen in Berlin-Brandenburg 25
4.2 4.2.1 Bauen/Immobilien 26
4.2 4.2.2 Business Intelligence und Prozessmanagement 27
4.2 4.2.3 Finanzierung 27
4.2 4.2.4 Entertainment 27
4.2 4.2.5 Health 28
4.2 4.2.6 Handel 28
4.2 4.2.7 Industrie/Robotik 28
4.2 4.2.8 Mobilität 28
4.3 Nutzer 29
4.4 Projektion der zukünftigen Entwicklung der KI-Unternehmen in Berlin-Brandenburg 31
5. Die Forschungs- und Wissenschaftslandschaft in Berlin-Brandenburg 33
5.1 Lehre zu KI in Berlin-Brandenburg 33
5.2 Forschung an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen 34
5.3 Forschungs- und Innovationsförderung am Beispiel der Bundesförderung 35
6. Empfehlungen 40
6.1 Berlin-Brandenburg benötigt eine strategische Ausrichtung im KI-Umfeld 41
6.2 KI-Spezialisten als Wissensträger 41
6.3 Einsatz von finanziellen Ressourcen 42
6.4 Datenverfügbarkeit, Transparenz und Openness 43
6.5 Nutzung von KI-Systemen durch öffentliche Verwaltungen 44
6.6 KI-Wissen und seine Sichtbarkeit 44
6.7 Übersicht über die Handlungsempfehlungen 45
Interviewpartner 47
Literatur 48
34
Vorwort
Künstliche Intelligenz als Treiber für
die Wirtschaft in Berlin-Brandenburg
Die Rolle Künstlicher Intelligenz als Game Changer wird nicht Die IKT-Branche, insbesondere die Digitalwirtschaft, trägt
nur für Wirtschaft und Wissenschaft, sondern auch bezüglich erheblich zur Wertschöpfung in der Hauptstadtregion bei.
der Auswirkungen für die Zivilgesellschaft diskutiert. Was Der Einsatz von KI-Systemen kann Treiber für die Weiterent-
dürfen Maschinen? Wie verändern Mensch-Maschinen-Interak- wicklung der Branche und die Modernisierung der Wirtschaft
tionen die Selbstwahrnehmung des Menschen? Was passiert, sein. Die Diskussion zum Einsatz von KI bedarf einer sachlichen
wenn Maschinen für Menschen entscheiden? Die Diskussionen empirischen Analyse, um den gegenwärtigen Stand der Technik
zeichnet wahlweise überschwänglicher Optimismus oder dysto- zur Kenntnis nehmen, Einsatzmöglichkeiten der KI-Systeme
pischer Pessimimus aus. Der aktuelle Stand der technischen verstehen und zukünftigen Einfluss auf die Entwicklung der
Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz (KI) findet währenddessen Region abschätzen zu können.
wenig Beachtung.
Die Studie der Technologiestiftung legt eine Bestandsaufnahme
KI – einst ein Nischenfach der Informatik – hat in den letzten der Aktivitäten von Wissenschaft und Wirtschaft in der Region
Jahren durch mehr Daten, verbesserte Rechnerleistung, vor. Die Studie gibt Antworten auf Basis empirischer Daten:
Cloud Computing und Open Source Algorithmen erstaunliche Wie ist die Wirtschaft im Bereich KI aufgestellt? Wie sieht die
Fortschritte erzielen können. Wo digitale Daten für verschiedene Forschungslandschaft in Berlin-Brandenburg aus? Wie ist die
Funktionen menschlicher Intelligenz oder Sensorik - etwa die Region im bundesweiten und internationalen Vergleich aufge-
Einordnung von Wissen, Sehen, Hören - vorliegen, können stellt? Welche Rolle kann KI zukünftig spielen?
KI-Systeme diese Leistungen imitieren. Insbesondere sprachver-
stehende Systeme haben sich im Alltag vieler Nutzer etabliert. Berlin-Brandenburg besitzt eine gute Basis für Wirtschaft und
Wissenschaft, um nicht nur in Deutschland, sondern auch auf
Die Digitalisierung, bis jetzt überwiegend als Digitalisierung das europäische KI-Ökosystem einen erheblichen Einfluss
analoger Daten, Prozesse und Dienstleistungen verstanden, haben zu können.
kann durch Anwendung von KI erheblich erweitert werden.
KI-Systeme, z.B. in den Bereichen der Wissensorganisation,
Logistik oder Kundenbeziehung, haben das Potenzial, innerbe-
triebliche Prozesse effizienter zu gestalten, die Transaktions- Nicolas Zimmer
kosten zwischen Unternehmen zu senken sowie neue Dienst- Vorstandsvorsitzender
leistungen für Endkonsumenten anzubieten. Technologiestiftung Berlin
5Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Fachgebiet der Informatik, ternehmen mit den größten VC-Finanzierungen sind in den
welches sich mit der Imitation menschlicher Intelligenz durch Bereichen Gesundheit, Business Intelligence und Prozessma-
maschinelle Verfahren beschäftigt. Als General Purpose nagement sowie der Robotik tätig.
Technology besteht derzeit ein Hype um KI als wesentlicher
Treiber für die Modernisierung der Wirtschaft. In diesem Zusam- · Insgesamt wurden in Berlin-Brandenburg 223 KI-
menhang werden auch gravierende Auswirkungen auf relevante Unternehmen mit einem auf KI entfallenden Umsatz von
Bereiche des gesellschaftlichen Zusammenlebens diskutiert. knapp 0,5 Mrd. Euro identifiziert. Das entspricht rund 8 % des
International wird das Geschehen überwiegend durch Investi- Gesamtumsatzes der Branche der Software- und Datendienst-
tionen in China und USA bestimmt, wo private Unternehmen leister. Die KI-Unternehmen beschäftigen 4.900 Mitarbeiter.
maßgeblich Einfluss auf die Entwicklungen haben. Über KI als 83 % der Mitarbeiter sind bei Klein- und Kleinstunternehmen
Bestandteil des digitalen Ökosystems in Berlin-Brandenburg ist beschäftigt.
bislang wenig bekannt.
· Die KI-Unternehmen der Region zeichnen sich dadurch
Die vorliegende Studie der Technologiestiftung Berlin unter- aus, klar definierte Probleme mithilfe von KI-Systemen für
sucht die regionalwirtschaftliche Bedeutung von KI für die andere Unternehmen zu lösen (schwache KI). 80 % der KI-
Hauptstadtregion Berlin-Brandenburg. Mittels der Auswertung Unternehmen in Berlin-Brandenburg sind im Business-to-
von Veröffentlichungen, Datenbanken und leitfadengestützten Business-Bereich tätig. Mit 36 % ist der größte Anteil der KI-
Experteninterviews werden die Rahmenbedingungen für das Unternehmen dem Anwendungsfeld „Business Intelligence und
regionale KI-Ökosystem untersucht, die handelnden Akteure Prozessmanagement“ zuzuordnen. Die KI-Unternehmen der
aus Wirtschaft und Wissenschaft vorgestellt und Handlungs- Region setzen am häufigsten wissensbasierte Expertensysteme
empfehlungen ausgesprochen. und sprachverstehende Systeme ein. Praktische Anwendungen
sogenannter starker KI konnten weder regional noch überre-
· Berlin-Brandenburg ist im deutschlandweiten Vergleich ein gional identifiziert werden, auch Forschung und Entwicklung
maßgeblicher Standort für KI. Seit Mitte der 2000er Jahre dazu konnten in der Region nicht nachgewiesen werden.
haben sich in Berlin-Brandenburg vermehrt Unternehmen aus
dem KI-Umfeld angesiedelt. Insgesamt sind 28 % der deutschen · Die Modernisierung der Wirtschaft kann nachhaltig durch
Unternehmen aus dem KI-Umfeld in Berlin-Brandenburg KI-Unternehmen beeinflusst werden. Projektionen auf Basis
angesiedelt. Zudem wurden im Zeitraum zwischen 2012 und unterschiedlicher Veröffentlichungen zur Entwicklung des
2017 im deutschlandweiten Vergleich 48 % der KI-Startups in Umsatzes der KI-Unternehmen zeigen, dass KI-Unternehmen
Berlin-Brandenburg gegründet. in 2025 bei gleichbleibender Wachstumsdynamik ein Umsatz-
potenzial von 840 Mio. bis zu optimistischen 8,5 Mrd. Euro in
· Es konnten 231 Mio. Euro Venture Capital Finanzierung in Berlin-Brandenburg haben werden. Als realistisch erscheint
KI-Unternehmen aus Berlin-Brandenburg identifiziert werden. ein geschätzter Umsatz von 2 Mrd. Euro von KI-Unternehmen
Die Hauptstadtregion ist somit mit 45 % Anteil an der deutschen in Berlin-Brandenburg. Das Wachstum des Umsatzpotenzials
VC-Finanzierungssumme für KI-Unternehmen ein wichtiger hängt stark von den internationalen, nationalen und regionalen
Standort für VC-Finanzierung von KI-Unternehmen. Die KI-Un- Rahmenbedingungen ab.
6· Im Zeitraum 2007 bis 2017 konnten insgesamt 273 KI- · Finanzmittel: Verbesserung von Transfermöglichkeiten im
relevante durch Bundesministerien geförderte Forschungspro- Rahmen öffentlich geförderter Forschungsprojekte, Erhöhung
jekte mit insgesamt 117 Mio. Euro Förderrahmen in Berlin-Bran- der FuE-Ausgaben der regionalen Wirtschaft für KI-Anwen-
denburg identifiziert werden. dungen, Initiierung und Förderung regionaler Leuchtturm-
projekte zur Erhaltung und Weiterentwicklung von wissen-
· In Berlin-Brandenburg gibt es aktuell 50-65 Professoren, schaftlichem Know-How
die zu KI-relevanten Themen an Universitäten, Hochschulen · Öffentliche Verwaltungen: Initiierung von Projekten zur
und außeruniversitären Forschungseinrichtungen forschen und Nutzung von KI-Systemen in der öffentlichen Verwaltung
lehren. Es wird in interdisziplinären Verbünden unter anderem · Daten und Transparenz: Bereitstellung von mehr und
zu spracherkennenden Systemen und kollaborativen Robotern einfach auffindbaren Open Data für KI-Systeme, Unter-
geforscht. stützung von Open Source zur Erhöhung der gesellschaft-
lichen Akzeptanz, Erhöhung der gesellschaftlichen Akzeptanz
· In der Studie werden Empfehlungen in sechs Handlungs- durch klare Kommunikation über spezifischen Einsatz von
feldern formuliert, die einen wesentlichen Einfluss auf die KI-Systemen, insbesondere bei Bereitstellung automati-
zukünftige Entwicklung von KI in Berlin-Brandenburg haben: sierter Informationen oder Entscheidungen durch KI-
· Regionale KI-Strategie: Entwicklung strategischer Leitlinien, Systeme und Möglichkeit zum Einspruch gegen diese
inklusive Zielsetzung und unterstützender Maßnahmen · Sichtbarkeit: Hervorhebung regionaler Aktivitäten der
für ausgewählte Anwendungsfelder der KI, Aufnahme eines Wissenschaft und Wirtschaft mit praktischen Anwendungs-
Handlungsfeldes KI in das Cluster „IKT, Medien und Kreativ- beispielen, auch im internationalen Kontext
wirtschaft“ der gemeinsamen Innovationsstrategie InnoBB
der Länder Berlin und Brandenburg
· KI-Spezialisten: Kontinuität der KI-Forschung sichern, um
Perspektiven für KI-Wissenschaftler am Standort zu
schaffen; Diskussion über Anforderungen an Ausbildung von
KI-Spezialisten zwischen Wirtschaft und Wissenschaft,
Erhebung zu Verbleib von Absolventen und zur Herkunft
von KI-Personal
7Executive Summary
Artificial Intelligence (AI) is a field of computer science that deals · AI companies can impact the modernization of the economy.
with the imitation of human intelligence by machine processes. Projections based on different publications of the development
Currently, a hype about AI as general purpose technology can of the turnover of AI companies show that the turnover of AI
be perceived. The modernization of the economy with AI led companies in Berlin-Brandenburg could potentially grow to
to a discussion about societal impacts. Internationally, private 840 million up to an optimistic 8.5 billion euros in 2025 with
investments in China and the USA serve as driver of the field of constant growth dynamics, while the estimated turnover of 2
AI, in particular also R&D. Little is known about AI as part of the billion euros for AI companies in Berlin-Brandenburg appears
digital ecosystem in Berlin-Brandenburg. more realistic. Nevertheless, the growth of the AI-businesses
in Berlin-Brandenburg depends heavily on the international,
The Technology Foundation Berlin analyzes the role of AI for national and regional circumstances.
the metropolitan region Berlin-Brandenburg. Based on the
evaluation of publications, databases and semi-structured · In the period 2007 to 2017, the report identified 273
expert interviews, the report examines the regional AI ecosystem AI-relevant research projects in Berlin-Brandenburg granted by
including portraits of the stakeholders from the business sector the federal government. These projects received 117 million
and scientific institutions and gives recommendations. euros funding.
· Berlin-Brandenburg is a central location for AI-companies · According to a qualified estimation, there are 50-65
in Germany. Since the mid-2000s, a growing number of professors in Berlin-Brandenburg working on AI-relevant topics
AI-related companies have created their businesses in Berlin- at universities and research institutions. Research in the region
Brandenburg. Altogether 28% of German AI-related companies is carried out in interdisciplinary cooperations with focus on
have their headquarters in Berlin-Brandenburg. In addition, speech-processing systems and collaborative robots.
48% of AI start-ups were founded between 2012 and 2017 in
Berlin-Brandenburg. · The study concludes with recommendations to support the
development of AI in Berlin-Brandenburg:
· Berlin-Brandenburg-based AI-companies received 231 · Regional AI strategy: Development of strategic guidelines,
million euros venture capital, meaning 45 % of the German including objectives and supporting measures for selected
VC for AI companies flowed to Berlin-Brandenburg-based fields of AI, including AI in the InnoBB strategy of the
AI-companies. The Berlin-Brandenburg-based AI companies „ICT, Media and Creative Industries“ cluster.
receiving the most VC are from the health, business intelligence · AI specialists: Providing continuity of research to improve
and process management as well as robotics field. perspectives for AI scientists, initiating discussion about
requirements for training of AI specialists
· In total, 223 AI companies were identified in Berlin- · Financial resources: improving knowledge transfer within
Brandenburg with a turnover of almost half a billion euros. This the framework of publicly funded research projects, initiating
corresponds to around 8 % of total turnover of the software and promoting regional flagship projects to sustain and
and data services in Berlin-Brandenburg. AI companies employ enhance know-how about AI
4,900 people. 83% of employees work for small and micro · Public administrations: Initiating projects using AI systems
enterprises. in public administration
· Data and transparency: Provision of easy-to-find open
· AI companies are characterized by solving well-defined data for AI systems, supporting open source to increase
problems for customer companies using AI systems. 80 % of the social acceptance, increase societal acceptance through
AI companies in Berlin-Brandenburg operate in the business-to- clear communication on the specific use of AI systems, in
business sector. The largest share of AI companies (36 %) can be particular Provide automated information or decisions
allocated to the business intelligence and process management through AI systems and opportunity to appeal against them
sector. AI companies use knowledge-based expert systems · Visibility: Highlighting regional activities of scientific
and speech-processing systems most frequently. Applications institutions and companies with examples of application,
of general AI could not be identified, neither regionally nor also in an international environment
nationally, nor could associated R&D be proven in the region.
81. Einleitung
Die vorliegende Studie untersucht die Bedeutung von künst- sich bis 2030 als Weltmarktführer für KI-Systeme etabliert zu
licher Intelligenz für Berlin-Brandenburg. Künstliche Intel- haben. Bei der Umsetzung der Strategie kann China schon heute
ligenz (KI)-Systeme bezeichnen maschinelle Verfahren, die als relevanter Akteur auf große Datenmengen und finanzielle
Teile menschlicher Intelligenz nachahmen. KI-Systeme werden Ressourcen zurückgreifen (Knight 2017).
immer häufiger eingesetzt (Weber und Burchardt 2017). In
den letzten Jahren haben Fortschritte bei Sprach-und Fahras- Merkliche Fortschritte der KI-Systeme wirken sich wirtschaftlich
sistenzsystemen sowie Chatbots eine erhebliche mediale auf Berlin-Brandenburg aus, da die wirtschaftliche Entwicklung
Aufmerksamkeit erzeugt. Erste Prototypen, aber auch der in Berlin-Brandenburg maßgeblich von der Informations- und
Einsatz von KI-Systemen u. a. in der Medizintechnik, Logistik Kommunikationstechnologie (IKT)-Branche profitiert, insbe-
und Robotik, führten dazu, dass ihr Einfluss auf die Gesellschaft sondere von der schnell wachsenden digitalen Wirtschaft
und Wirtschaft diskutiert wird. Einerseits können KI-Systeme (Pretzell 2018). Mit 65.657 tätigen Personen bei Software-
den Nutzern das Leben erleichtern, langweilige, sich wiederho- und Datendienstleistern und einem Umsatz von 6 Mrd. Euro
lende Tätigkeiten automatisieren und die Qualität von Dienst- in 2015, trugen die Unternehmen einen erheblichen Anteil zur
leistungen verbessern, andererseits können sich ökonomische Wertschöpfung in Berlin und Brandenburg bei.1
Verteilungsmechanismen drastisch verändern. Außerdem wird
diskutiert, ob Mensch-Maschinen-Interaktionen Probleme Die kurzen Innovationszyklen in der Digitalwirtschaft erhöhen
erzeugen, die noch nicht absehbar sind (Brundage u. a. 2018). die Dringlichkeit, technologische Entwicklungen im IT-Bereich
zu analysieren. Auch wenn die KI-Systeme am Anfang der
In der Vergangenheit wurde KI als Nischenfach der theoretischen Kommerzialisierungsphase stecken, hat sich die Anzahl der
Informatik wahrgenommen. Der interessierten Öffentlichkeit Unternehmen mit KI-Schwerpunkt vervielfacht. Hier sind nicht
war KI durch philosophische und popkulturelle Rezeption von nur die großen Player GAFA (Google, Amazon, Facebook und
Science-Fiction-Zukunftsszenarien geläufig. Heutzutage ermög- Apple) mit KI-Anwendungen aufgefallen, sondern auch viele
lichen substantielle Verbesserungen im Bereich der Speicher- junge Unternehmen. Derzeit wird viel Aufmerksamkeit auf
kapazität und Rechenleistung die Verbreitung der KI-Systeme. Unternehmensgründungen im Silicon Valley konzentriert. Über
Weiterentwicklungen im Bereich des Machine-Learning (ML) KI-Aktivitäten in Berlin-Brandenburg ist vergleichsweise wenig
und Deep Learning lassen eine Vielzahl von Anwendungen bekannt.
entstehen, die im Alltag zunehmende Nutzung finden. Das führt
dazu, dass diese technologischen Fortschritte auch auf politi- Diese Studie dient einer ersten Bestandsaufnahme zur
scher Ebene beachtet werden. Neben den USA werden insbe- Einschätzung der Relevanz des Themas für die Region. Welche
sondere chinesische Aktivitäten im KI-Bereich wahrgenommen. Akteure gibt es in Berlin-Brandenburg, die an KI-Systemen
Die Volksrepublik China hat eine KI-Strategie ausgearbeitet, um arbeiten? Für welche Zwecke werden Anwendungen entwickelt?
bis 2020 auf einem vergleichbaren technologischen Niveau Vor diesem Hintergrund wird auf die Rahmenbedingungen für
mit den amerikanischen und europäischen Ländern zu sein, Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung eingegangen und
bis 2025 entscheidende technologische Fortschritte durch Handlungsempfehlungen werden diskutiert.
chinesische Unternehmen und Wissenschaftler zu erzielen und
1 Definition der Software- und Datendienstleister bezieht sich auf Definition der IBB (Pretzell 2017) mit Unternehmen die klassifiziert sind nach WZ
2008 Kode: 58.2, 62.01, 62.02, 62.03, 62.09, 63.11, 63.12. Daten sind dem Amt für Statistik Berlin-Brandenburg entnommen und basieren auf
eigenen Berechnungen.
9Öffentliche Wahrnehmung von KI-Systemen
In der Geschichte der KI gab es immer wieder Hype-Phasen, „KI-Winter“ (Muehlhauser 2016) etabliert. In der Folge
welche gefolgt waren von Phasen der Ernüchterung, da wurden weniger Investitionen in die Erforschung der
Zukunftsversprechungen nicht eingelöst werden konnten KI-Systeme getätigt und das öffentliche Interesse am
und die Weiterentwicklung der KI-Systeme nicht im Thema ließ nach.
gewünschten Maße gelang. Daraus hat sich der Begriff
Abbildung 1
Google-Trends für „Künstliche Intelligenz“ (2004 - 1. Quartal 2018) in Berlin und Deutschland2
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Q1 2018
Quelle: Google Trends, eigene Berechnung und Darstellung
Derzeit lässt sich ein gesteigerter Hype um KI-Systeme · Fehlerhafte Programmierung beziehungsweise unzu-
inklusive weitreichender Versprechungen wahrnehmen. reichende Daten können dazu führen, dass KI-Systeme
KI-Systeme sind gleich mehrfach mit Themen, wie „Auto- Aufgaben nicht oder nicht zufriedenstellend erfüllen.
nomous Vehicles“, „Deep Learning“, „General Artificial · Durch KI-Systeme können gezielt Anwendungen
Intelligence“ und „Machine-Learning“ im Gartner Hype- ermöglicht werden, die sich unerwünscht auf Gesell-
Cycle vertreten (Gartner 2017). Zudem hat sich das schaften und Individuen auswirken. Ein umfassendes
Interesse an KI-Themen bei den Google-Suchanfragen seit Social Scoring ist ein hierzu diskutiertes Beispiel.
2014 für Berlin und deutschlandweit enorm gesteigert. · KI-Anwendungen können trotz guter Intention zu einer
Auch hat sich die Zahl der ausgeschriebenen Stellen für verstärkten Reproduktion auch negativer gesellschaftli-
KI-Spezialisten innerhalb eines Jahres mehr als verdop- cher Umstände führen. Selbst, wenn hochwertige
pelt (Schmidt 2017). Mit der Querschnittstechnologie KI Daten, Algorithmen und ein nachvollziehbares Einsatz-
sind enorme Hoffnungen und Erwartungen an die zukünf- gebiet zur Verfügung stehen, können gesellschaftliche
tige Entwicklung geknüpft, allerdings ist eine negative Bias durch KI-Algorithmen reproduziert werden. Ein
Wahrnehmung der KI-Systeme erkennbar, die sich meist Beispiel stellt das Predictive Policing dar. Hier zeigte
auf einen der folgenden Gründe stützt: sich, dass rassistische Vorurteile durch die Anwendung
von KI-Systemen noch eher verfestigt wurden.
2 Die Google Trends sind auf einer Skala von 0-100 dargestellt. Die Werte sind relativ zum höchsten Wert 100 zu verstehen, der sich auf den höchsten
ermittelten Wert der Suchanfragen in einem Monat bezieht. Die höchsten Werte für Berlin und Deutschland im wurden im Monat November 2017
ermittelt. In der Abbildung handelt es sich um Durchschnittswerte für die Jahre 2004 bis 2017 beziehungsweise für das 1. Quartal 2018.
102. Methodik
2.1 Begriffserklärungen
KI ist eine Teildisziplin der Informatik, die große Schnittmengen heterogenen disziplinären Hintergründe der KI-Forscher*Innen
mit der Kognitionswissenschaft hat. Ursprünglich 1956 als Teil- und unterschiedliche Anwendungsfelder der KI-Systeme. Auch
gebiet der Informatik bei der Konferenz von Dartmouth unter wenn die Informatik und Kognitionswissenschaft Kernge-
anderem von John McCarthy begründet, hat die KI in der jungen biete der KI darstellen, wird zu Aspekten der KI-Systeme in
Forschungsgeschichte schon Hype- und Depressionsphasen ingenieurwissenschaftlichen, linguistischen sowie neuro- und
erlebt. Die Nachbildung von Teilen menschlicher Intelligenz- biowissenschaftlichen Fächern geforscht. Immer relevanter
systeme steht im Mittelpunkt dieser jungen Disziplin. werden Grenzen des Einsatzes der KI und Auswirkungen auf die
gesellschaftliche Realität, welche in der Ökonomie, Philosophie,
Eine eindeutige Definition der KI hat sich bis heute nicht etab- Politikwissenschaft, Rechtswissenschaft und Soziologie disku-
liert (Weber und Burchardt 2017). Ursächlich dafür sind die tiert werden.
Abbildung 2
Interdisziplinäre Einbettung der KI
Ökonomie Politikwissenschaft
Ingenieurwissenschaften
Linguistik
Psychologie
Mechatronik
Kognitions-
Informatik KI wissenschaft
Neurowissenschaften
Biowissenschaften
Rechtswissenschaft Philosophie Soziologie
Quelle: eigene Darstellung nach Wahlster (2017)
11In der öffentlichen Diskussion wurde der Wettstreit zwischen dungen zu treffen und diese generell anzuwenden. Es wird der
Mensch und Maschinen immer wieder aufgegriffen, wenn auch als Singularität bezeichnete Zustand im Rahmen einer
KI-Systeme in unterschiedlichen Teilgebieten menschliche allmächtigen, starken KI in philosophischen, kulturellen und
Konkurrenten besiegten. Mediales Interesse haben zuletzt die gesellschaftlichen Zusammenhängen diskutiert. Insbesondere
Siege der KI-Systeme im Schach (Kasparov 1997), Jeopardy die Vorstellung einer starken KI, die in der Lage ist, sich selbst
(IBM Watson 2011), Go (Google Alpha Go 2016) und Lese- zu optimieren und den Menschen in allen Fragen der Intelligenz
wettbewerbe (Alibaba/Microsoft 2018) hervorgerufen. Zudem überlegen ist, wird in der Diskussion oftmals dystopisch darge-
werden in jüngster Vergangenheit Erfolge durch schnelleres stellt. Technische Systeme, die den Anforderungen der starken
Lernen wahrgenommen. Googles Alpha Go Zero, eine weiter- KI-Systeme genügen, sind bisher noch nicht verfügbar. Auch
entwickelte Variante des Alpha Go, konnte durch Spiele gegen ist der Einsatz starker KI, wenn technisch überhaupt möglich,
sich selbst Alpha Go nach nur 3 Tagen Training 100:0 besiegen derzeit noch nicht absehbar.
(Silver, Schrittwieser, u. a. 2017). Eine andere Version des Alpha
Go konnte neben Go auch Schach spielen (Silver, Hubert, u. a. Schwache KI:
2017). Die Beispiele verdeutlichen, dass insbesondere in regel- Schwache KI bezeichnet den Einsatz von KI-Systemen in hoch
basierten Umgebungen KI-Systeme menschlicher Intelligenz spezialisierten Einsatzgebieten. In diesen unterstützen die
überlegen sein können. Neue Versuche, KI-Systeme zu trai- KI-Systeme den Menschen bei Entscheidungen, automatisieren
nieren, um mit Menschen in den Wettstreit zu treten, stellen sich wiederholende Tätigkeiten oder führen einfache Tätigkeiten
u. a. die komplexeren Spiele Starcraft (Gibney 2016b) und selbständig aus. Derzeit ist der Transfer zwischen einem spezi-
Curling (TU Berlin 2018a) dar. fischen Einsatzgebiet und einem anderen Einsatzgebiet nicht
ohne weiteren Aufwand sowie den Einsatz menschlicher Intel-
Starke KI und Singularität: ligenz möglich. KI-Systeme beschränken sich heutzutage auf
Starke KI kann auch als generelle künstliche Intelligenz Anwendungsgebiete der schwachen KI. Im Kontext dieser Studie
bezeichnet werden und beschreibt KI-Systeme, die in die werden als KI-Systeme zusätzlich zur Definition von Wahlster
Lage versetzt worden sind, selbständig intelligente Entschei- (2018) auch wissensbasierte Expertensysteme betrachtet.
Abbildung 3
Kerngebiete und Einsatzfelder der KI
Sprach- Bild-
Autonome Kollaborative
verstehende verstehende
Systeme Systeme
Systeme Systeme
Lern- und Inferenzbibliotheken
Subsymbolische Mustererkennung
Lernen
KI-Hardware
Ontologien
Wissensrepräsentation
Wissensverarbeitung
· Suchen
· Inferieren
· Planen
Wissenspräsentation
Wissensrepräsentationssprachen
Multi- Intelligente Bots, Chatbots
Ambiente
Agenten Trainings- und und virtuelle
Intelligenz
Systeme Lernsysteme Charaktere
Quelle: eigene Darstellung nach Wahlster (2017)
12Wissensbasierte Expertensysteme Es wird beim ML zwischen überwachtem (supervised) und
Wissensbasierte Expertensysteme sind die am weitesten unüberwachtem (unsupervised) Lernen unterschieden. Das
verbreiteten und ältesten Anwendungen aus dem KI-Bereich. überwachte Lernen wird durch einen Experten, der dem
Diese Systeme stellen Wissen in definierten Fachgebieten bereit. ML-Programm vorgibt, wie Lernen funktioniert, durchgeführt.
Sie assistieren in unterschiedlichen Feldern durch Wissen, das Beispielsweise wird bei der Bilderkennung gezeigt, auf welchen
in Datenbanken gespeichert wurde. Expertensysteme können Bildern ein Hund zu finden ist und auf welchen nicht. Anhand
durch Anwendung definierter Regeln bereits bekannte Prob- der Vorgabe kann dann durch ML auch auf neuen Bildern
lemstellungen lösen. Die seit den 80er und 90er Jahren in erkannt werden, auf welchen Bildern sich Hunde befinden. Das
Anwendung befindlichen Systeme haben durch eine verbes- Vorliegen strukturierter Daten ist in diesem Fall essentiell für
serte Datenverfügbarkeit vielfältige Anwendungsbereiche die Anwendung des ML. Beim unüberwachten Lernen werden
(Weber und Burchardt 2017), z. B. in der Rechtwissenschaft dem Programm keine Lernziele vorgegeben, sondern es wird
oder der Medizin. dem Programm überlassen, Muster aus dem Datensatz zu
erkennen, die möglicherweise neue Informationen beinhalten
Maschinelles Lernen und Deep Learning können (Weber und Burchardt 2017).
ML ist eine Basisanwendung, auf der viele KI-Anwendungen
beruhen. Es können durch ML Ergebnisse produziert werden, ML beruht weitgehend auf neuronalen Netzen. Neuronale Netze
ohne dass jede einzelne Operation vorab festgelegt werden bilden dabei mehr oder weniger vereinfachte Nervensysteme
muss. Zentral ist es beim maschinellen Lernen, KI-Systeme nach, um komplexe Probleme zu lösen. Bei der Verwendung
durch Daten zu trainieren, Muster zu erkennen und die Erkennt- von Neuronalen Netzen mit vielen unterschiedlichen Schichten
nisse wiederum auf neue Daten anzuwenden. Durch den Einsatz wird auch von Deep Learning gesprochen.
von neuen Daten kann das KI-System bestimmte Aufgaben, wie
z. B. Sprach- oder Bilderkennung, besser durchführen.
132.2 Vorgehensweise und Datenbasis
In dieser Studie wird eine Übersicht über KI-Aktivitäten in KI-Umfeld meistens relativ jung und oft noch nicht in Unter-
Berlin-Brandenburg mit Schwerpunkt auf wirtschaftlichen nehmensdatenbanken zu finden. Zweitens handelt es sich
und wissenschaftlichen Aktivitäten dargestellt. Die Anwen- bei KI-Systemen um Querschnittstechnologien. Diese sind
dungsbereiche von KI-Systemen zeichnen sich durch eine dementsprechend nicht in der Kategorisierung der amtlichen
hohe Heterogenität aus. Dies zeigt auch eine umfang- Statistik erfasst. Auch wenn ein Großteil der Unternehmen den
reiche Veröffentlichung des Branchenverbandes Bitkom und Daten- und Softwaredienstleistern zuzurechnen ist, kommen
des Forschungsinstituts DFKI anhand der Darstellung der KI-Systeme in unterschiedlichen Branchen zur Anwendung und
Handlungsfelder und Rahmenbedingungen für KI in einem ein informatorischer Mehrwert durch die herkömmliche Klassi-
gesamtdeutschen Überblick (Weber und Burchardt 2017). fizierung (WZ 2008) ist nicht absehbar. Drittens handelt es sich
insbesondere bei neugeründeten KI-Unternehmen um kleine
Als empirische Grundlage werden zur Darstellung des Unternehmen, die noch nicht in Datenbanken erfasst sind, da
wirtschaftlichen Potenzials von KI in Berlin Brandenburg Daten- sie nicht der Veröffentlichungspflicht unterliegen oder mit
banken zu KI-Unternehmen, VC-Finanzierung, Innovations- und einschlägigen Schlagwörtern versehen sind.
Forschungsförderung analysiert und leitfadengestützte Exper-
teninterviews durchgeführt. Zusätzlich werden aktuelle In Kapitel 3.1 wurden „Unternehmen im KI-Umfeld“, im Kapitel
Veröffentlichungen und Anwendungsbeispiele zu KI-Aktivitäten 3.2 „KI-Startups“, im Kapitel 3.3 „KI-Unternehmen“, die VC-
in Berlin-Brandenburg ausgewertet. Kapital erhalten haben und im Kapitel 4 „KI Unternehmen“ aus
jeweils unterschiedlichen Datenbanken ausgewertet, die im
Im Wissenschafts- und Forschungsbereich zeigt die Studie, Vergleich untereinander nicht vollständig deckungsgleich sind.
in welchen Zusammenhängen Lehre sowie Forschung statt- Für die Datenanalyse wurden die Unternehmensdatenbanken
finden beziehungsweise in welchem Rahmen Innovationen und von Spotfolio, Crunchbase und die KI-Unternehmensdatenbank
Forschung gefördert werden. Als Indikator für die Einwerbung der Firma Asgard (Westerheide 2017) ausgewertet. „Unter-
von Fördermitteln von außerhalb der Region wird die Bundes- nehmen im KI-Umfeld“ beinhaltet Unternehmen jeglicher
förderung in Berlin-Brandenburg dargestellt. Hierzu gibt es Beschäftigung mit künstlicher Intelligenz, die per Stichwort-
eine systematische Erfassung des FÖKAT. Anhand des Förder- suche identifiziert werden konnten. Hier ist eine Bandbreite von
katalogs FÖKAT wird exemplarisch die Förderung im KI-Bereich unterschiedlichsten Anwendern, Intermediär- und Anbieter-
anhand der Definition von Wahlster (2018) ausgewertet. firmen enthalten. Die Identifizierung der KI-Startups beinhaltet
Der FÖKAT erfasst nur Förderprojekte des Bundes und kann Unternehmen mit dem Schlagwort „Artificial Intelligence“ und
keine gesamte Erfassung liefern. Allerdings stellt der FÖKAT Gründung im Zeitraum zwischen 2012 und 2017. Zur inter-
eine umfassende Datenbank zu Förderprojekten KI-relevanter nationalen Vergleichbarkeit wurden Datenbanken zur Venture
Fragestellungen dar (Kreuchauff und Bälz 2016). Zur Projekt- Capital Finanzierung und zu Patentdaten der Mapegy GmbH
förderung der EU konnte keine ähnlich detailliert abgrenzbare ausgewertet.
Datenquelle identifiziert werden. Grundfinanzierungen für
Hochschulen und Forschungseinrichtung und Mittel aus den Für die detailliertere Analyse der wirtschaftlichen und technolo-
Projektförderprogrammen der Länder sind ebenfalls nicht mit gischen Bedeutung der KI-Unternehmen in Berlin-Brandenburg
ausreichender Detailschärfe auf die auf KI entfallenden Mittel wurden die Ergebnisse der Datenbanken mit weiteren KI-
abzugrenzen und wurden nicht weiter untersucht. Unternehmen, welche von Experten benannt wurden, ergänzt
und analysiert. Dazu wurden mithilfe der MARKUS-Datenbank
Die Analyse der wirtschaftlichen Aktivitäten gestaltet sich das Umsatzpotenzial (Umsätze der verfügbaren Unternehmen
durch die unbestimmte Definition, was ein KI-Unternehmen ist, (27 % der Unternehmen), Schätzung der Unternehmen nach
schwierig. In der Regel werden Firmen mit einem Fokus auf die durchschnittlichem Umsatz in Größenklasse, anteilige Berech-
KI-Tätigkeiten darunter definiert. Im Folgenden wird im Einklang nung des Umsatzes von Unternehmen mit mehr als 100
mit der sozialwissenschaftlichen Innovationsforschung die Mitarbeitern) und die Zahl der Arbeitsplätze ermittelt. Zusätz-
Selbstbeschreibung der Unternehmen sowie die Expertenzu- lich wurden während der Experteninterviews Hinweise für
schreibung als KI-Unternehmen zur Zuordnung genutzt. Dies weitere Firmen und Institutionen sowie weitere KI-Experten
stellt aus dreierlei Gründen die derzeit vielversprechendste aufgenommen.
Forschungsstrategie dar: Erstens sind die Unternehmen im
143. Wirtschaftliche Rahmenbedingungen für
KI in Berlin-Brandenburg
3.1 Berlin-Brandenburg und Deutschland
im Vergleich
Aufbauend auf den Ergebnissen des relativ jungen Forschungs- Insgesamt konnten deutschlandweit 458 Unternehmen im KI
feldes KI gelang es schon ab Mitte der 70er Jahre, wissensbasierte Umfeld identifiziert werden, davon sind 28 % der Unternehmen
Expertensysteme zu kommerzialisieren (Mainzer 2016). In aus Berlin-Brandenburg3. Vermehrte Gründungen im KI-Umfeld
Deutschland ist seit Anfang der 90er Jahre eine relevante gibt es in Berlin-Brandenburg ab Mitte der 2000er Jahre. Seit
Anzahl von Unternehmen mit KI-Bezug zu finden. In der Region 2005 ist der Anteil der Berlin-Brandenburger Unternehmen im
Berlin-Brandenburg hat sich parallel zu einer international KI-Umfeld im deutschlandweiten Vergleich von 9 % auf 28 %
beachteten Startup-Szene und einer dynamischen Digitalwirt- in 2017 angewachsen. Kleinere Häufungen von Unternehmen
schaft ein Ökosystem von KI-Unternehmen entwickelt. im KI-Umfeld sind insbesondere in Bayern und Nordrhein-
Westfalen zu finden.
Abbildung 4
Gründungen (summiert) von Unternehmen im KI-Umfeld (1990-2017) in Berlin-Brandenburg und Deutschland
500
458
450
400
350
300
250
200
150 131
100
50
0
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
Quelle: Crunchbase, Spotfolio, Westerheide, eigene Berechnung und Darstellung
3 Zur Abgrenzug der „Unternehmen im KI-Umfeld“, „KI-Startups“ und „KI-Unternehmen“ bezeichneten Grundgesamtheiten vgl. S. 14.
15Abbildung 5
Unternehmen im KI-Umfeld nach Unternehmenssitz (n=478)
28 %
17 %
15 % 16 %
10 %
8%
6%
Berlin- Bayern Nordrhein- Baden- Hamburg Hessen Bundesländer
Brandenburg Westfalen Württemberg unter 5 %
Quelle: Crunchbase, Spotfolio, Westerheide, eigene Berechnung und Darstellung
Die Unternehmen aus Berlin-Brandenburg bestehen im Einen Erklärungsansatz kann das relativ junge Lebensalter der
Vergleich zu Gesamtdeutschland wegen der überdurchschnitt- Unternehmen aus dem KI-Umfeld bieten. Die Unternehmen
lich hohen Anzahl von Unternehmen mit bis zu 10 Mitarbeitern aus dem KI-Ökosystem in Berlin-Brandenburg sind im Median
zu einem größeren Anteil aus Klein- und Kleinstunternehmen. zwei Jahre jünger als im Bundesvergleich. Jedes zweite Unter-
Zudem gibt es in Berlin-Brandenburg nur einen sehr kleinen nehmen wurde 2014 beziehungsweise später gegründet.
Anteil an Großunternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern. Je später die Gründung, desto kleiner sind die Unternehmen.
Abbildung 6
Unternehmen im KI-Umfeld nach Größenklasse in Berlin-Brandenburg und Deutschland (n=478)
49 % 49 %
37 %
33 %
11 %
10 %
2% 6% 1% 2%
1-10 Mitarbeiter 11-50 Mitarbeiter 51-250 Mitarbeiter >250 Mitarbeiter keine Angabe
Quelle: Crunchbase, Spotfolio, Westerheide, eigene Berechnung und Darstellung
163.2 Gründungsgeschehen in Berlin-
Brandenburg
Im Zeitraum 2012 bis 2017 konnten 139 Gründungen von Die Zahl der Gründungen in Deutschland wurde in den letzten
KI-Unternehmen in Deutschland identifiziert werden. 48 % Jahren maßgeblich durch Berlin-Brandenburg beeinflusst.
dieser Unternehmen wurden in Berlin Brandenburg gegründet. Ähnliche Untersuchungen kommen zu vergleichbaren Ergeb-
Zusätzlich gibt es auch in Bayern, Nordrhein-Westfalen und nissen (appliedAI 2018, Westerheide 2017).
Hamburg eine Häufung von Gründungen von KI-Unternehmen.
Abbildung 7
KI-Startups nach Unternehmenssitz (n=139)
48 %
19 %
15 %
10 % 7%
Berlin- Bayern Nordrhein- Hamburg Sonstige
Brandenburg Westfalen
Quelle: Crunchbase, Spotfolio, Westerheide, eigene Berechnung und Darstellung
Mehr als 75 % der Startups sowohl in Berlin-Brandenburg als Auf Basis der öffentlichen Angaben der KI-Startups wurde die
auch im deutschlandweiten Durchschnitt bieten Lösungen im Branchenlösung der KI-Anwendungen der KI-Startups unter-
Business-to-Business Bereich an. Die starke industrielle Basis in sucht. In Berlin-Brandenburg hat sich nahezu jedes zweite
Deutschland als Kunde für KI-Startups stellt einen Erklärungs- Unternehmen auf eine bestimmte Branche als Kunde festgelegt.
ansatz dar für die Strategie der Startups, unternehmensnahe Im deutschlandweiten Durchschnitt ohne Berlin-Branden-
Dienstleistungen anzubieten. In dieser Fokussierung unter- burg bieten nur 40 % der Unternehmen Dienstleistungen oder
scheiden sich die KI-Startups in Berlin Brandenburg wesentlich Produkte für jeweils eine spezifische Branche. Es zeigt sich,
von den allgemein bekannten amerikanischen KI-Unternehmen. dass es durch die vielen Anbieter im Berlin-Brandenburger
KI-Ökosystem wichtig scheint, sich auf bestimmte Zielmärkte
zu spezialisieren.
Abbildung 8
Summierte Gründungen KI-Startups 2012-2017 (n=139) in Berlin-Brandenburg und Deutschland
160
139
140
120
100
80
64
60
40
20
0
2012 2013 2014 2015 2016 2017
Quelle: Crunchbase, Spotfolio, Westerheide, eigene Berechnung und Darstellung
173.3 Venture Capital-Finanzierung von KI-
Unternehmen4 im internationalen Vergleich
Venture Capital Finanzierung ist maßgeblich für Unternehmen städten einen wesentlich höheren Anteil der VC-Finanzierung
bei der Entwicklung neuer Produkte und der Kommerziali- (London: 83 %, Paris: 77 %) im landesweiten Vergleich.
sierung innovativer Produkte und Dienstleistungen (Kahl und
Scheuplein 2016). Als Innovationsindikator gibt diese Finan- Die Struktur der VC-finanzierten Berlin-Brandenburger
zierungsart Hinweise darauf, wie risikofreudige Investoren KI-Unternehmen unterscheidet sich spürbar von Gesamt-
Standorte und Branchen wahrnehmen beziehungsweise an deutschland. Auf Unternehmen bis 50 Mitarbeiter entfällt ca.
welchen Standorten sich die VC-finanzierten Unternehmen 18 % der VC-Finanzierung in Berlin-Brandenburg (Deutschland
ansiedeln. VC-Investitionen in KI-Systeme zeichnet eine hohe 28 %). Berlin-Brandenburger Unternehmen in der Größen-
Komplexität aus. klasse 51–100 Mitarbeiter erhalten 61 % der VC-Finanzierung
(Deutschland 48 %). In Frankreich und Großbritannien erhalten
Der Datensatz mit 3.152 KI-Unternehmen der Mapegy GmbH schwerpunktmäßig KI-Unternehmen der Größenklasse 11–50
umfasst ein Finanzierungsvolumen von 3.795 Mio. Euro. Mit Mitarbeiter VC-Finanzierung mit jeweils 43 % Anteil an der
knapp 26 Mrd. Euro erhielten 1751 Unternehmen aus den gesamten VC-Finanzierungssumme.
USA den größten Anteil an VC-Finanzierung, gefolgt von VC-
Investitionen in chinesische KI-Unternehmen mit 5.600 Mio. KI-Unternehmen aus Berlin-Brandenburg profitieren
Euro (82 Unternehmen). In Europa wurden 3.066 Mio. Euro durchschnittlich von einer höheren Finanzierung als im deutsch-
VC-Finanzierung für KI-Unternehmen identifiziert (729 Unter- landweiten Vergleich. Im Vergleich zum VC-Report (Kahl und
nehmen). Im internationalen Vergleich gab es in Deutschland Scheuplein 2016), in dem alle Branchen abgedeckt wurden, liegt
Investitionen in Höhe von 505 Mio. Euro (83 Unternehmen) und die durchschnittliche Finanzierungssumme je KI-Unternehmen
somit 45 Mio. Euro mehr VC-Kapital als im Vergleich zu VC- leicht über dem deutschen Durchschnitt, allerdings niedriger als
Investitionen in Frankreich (460 Mio. Euro/86 Unternehmen). im regionalen Vergleich.
Britische KI-Unternehmen (1.223 Mio. Euro/241 Unternehmen)
erhielten deutlich mehr VC-Kapital. Im europäischen Vergleich erhalten die Unternehmen in
Berlin die höchste durchschnittliche Finanzierungssumme. Die
In Berlin-Brandenburg konnten 36 KI-Unternehmen mit insge- durchschnittlich höhere VC-Finanzierung pro Unternehmen
samt 231 Mio. Euro VC-Kapitalfinanzierung identifiziert werden. lässt sich auf eine höhere durchschnittliche VC-Finanzierung
Das bedeutet: 45 % der deutschen VC-finanzierten KI-Unter- der Unternehmen mit mehr als 50 Mitarbeitern zurückführen.
nehmen sind in Berlin-Brandenburg ansässig. International Klein- und Kleinstunternehmen mit bis zu 50 Mitarbeitern
hingegen erhalten in den zentralistischer organisierten Ländern aus Berlin-Brandenburg empfingen im Durchschnitt weniger
Frankreich und Großbritannien KI-Unternehmen in den Haupt- VC-Finanzierung.
Abbildung 9
VC-Finanzierung für KI-Unternehmen in Europa (in Mio. Euro)
1.229
505
460
231
Berlin- Deutschland Frankreich Großbritannien
Brandenburg
Quelle: Mapegy GmbH, eigene Berechnung und Darstellung
4 In der Finanzierung sind Venture Capital Finanzierung für jüngere Unternehmen in der Wachstumsphase und Private Equity Finanzierung für ältere
Unternehmen in der Expansionsphase enthalten. Fremdkapitalbasierte Finanzierung ist hier nicht enthalten.
18Abbildung 10
Durchschnittliche VC-Finanzierung pro Unternehmen im Vergleich (in Mio. Euro)
9
6,4
6,1 6,1
Berlin-Brandenburg Deutschland KI KI
VC Report VC Report Berlin-Brandenburg Deutschland
Quelle: Kahl und Scheuplein (2016), Mapegy GmbH, eigene Berechnung und Darstellung
Abbildung 11
Durchschnittliche Finanzierung pro KI-Unternehmen (in Mio. Euro)
6,4
6,1
5,3 5,1
Berlin- Deutschland Frankreich Großbritannien
Brandenburg
Quelle: Mapegy GmbH, eigene Berechnung und Darstellung
Abbildung 12
Durchschnittliche Finanzierung pro KI-Unternehmen mit 1-10 Mitarbeiter (in Mio. Euro)
1,28
0,88
0,27 0,35
Berlin- Deutschland Frankreich Großbritannien
Brandenburg
Quelle: Mapegy GmbH, eigene Berechnung und Darstellung
19Abbildung 13
Durchschnittliche Finanzierung pro KI-Unternehmen mit 11-50 Mitarbeiter (in Mio. Euro)
4,67 4,77
3,67
2,71
Berlin- Deutschland Frankreich Großbritannien
Brandenburg
Quelle: Mapegy GmbH, eigene Berechnung und Darstellung
Abbildung 14
Durchschnittliche Finanzierung pro KI-Unternehmen mit 51-100 Mitarbeiter (in Mio. Euro)
21,66
21,28
20,2
12,92
Berlin- Deutschland Frankreich Großbritannien
Brandenburg
Quelle: Mapegy GmbH, eigene Berechnung und Darstellung
20Während die durchschnittlichen Investitionssummen den Stand als 70 % der identifizierten VC-Summe für KI-Systeme in
im überregionalen Vergleich zeigen, erklärt der Blick auf die Berlin-Brandenburg auf die fünf größten VC-Investitionen für
einzelnen Finanzierungen in der Region, warum die Finanzie- KI-Unternehmen zurückzuführen sind. Die Unternehmen bieten
rungshöhen nach Größenklassen sich so deutlich unterscheiden. KI-Systeme für den Gesundheitsbereich, die Robotik, die Busi-
Ein Blick auf die einzelnen Finanzierungen zeigt, dass mehr ness Intelligence und das Prozessmanagement an.
Tabelle 1
VC-Investitionen für KI-Unternehmen
Rang Unternehmensname Ort Geschäftsfeld
1 Ada Health GmbH Berlin Gesundheit
2 Acrolinx GmbH Berlin Business Intelligence und Prozessmanagement
3 ReWalk Robotics GmbH Berlin Robotik, Gesundheit
4 Seerene GmbH Potsdam Business Intelligence und Prozessmanagement
5 LEVERTON GmbH Berlin Business Intelligence und Prozessmanagement
Quelle: Mapegy GmbH, eigene Berechnung und Darstellung
214. Die Berlin-Brandenburger KI-Wirtschaft
Insgesamt konnten 223 KI-Unternehmen5 in Berlin-Bran- Die Berlin-Brandenburger KI-Unternehmen sind durch Klein-
denburg identifiziert werden. Durch Recherchen und und Kleinstunternehmen geprägt. 83 % der KI-Unternehmen
Expertenbefragungen konnten auch Unternehmen in das haben bis zu 50 Mitarbeiter. Allerdings gibt es auch 14 Groß-
Datenset aufgenommen werden, die normalerweise nicht in unternehmen (5 %), die an KI-Systemen arbeiten. In den
gängigen Datenbanken erfasst werden, da sie das Label „Künst- identifizierten Unternehmen sind 4.900 Mitarbeiter tätig.6
liche Intelligenz“ nicht für sich reklamieren, trotzdem aber in Die meisten Mitarbeiter arbeiten in Unternehmen der Größen-
Teilgebieten der KI tätig sind. klasse 11-50 Mitarbeiter. Während die geringste Anzahl der
Mitarbeiter in Unternehmen von 1-10 Mitarbeitern arbeitet,
verteilen sich die restlichen Mitarbeiter in Unternehmen der
Größenklassen ab 51 Mitarbeitern relativ gleichmäßig.
Abbildung 15
Anzahl der KI-Unternehmen in Berlin-Brandenburg nach Unternehmensgröße (n=223)
49 %
34 %
8% 4%
5%
1-10 Mitarbeiter 11-50 Mitarbeiter 51-100 Mitarbeiter 101-250 Mitarbeiter >250 Mitarbeiter
Quelle: eigene Berechnung und Darstellung
Abbildung 16
Mitarbeiteranzahl nach Unternehmensgröße (n=4.900)
35 %
22 %
20 %
13 %
9%
1-10 Mitarbeiter 11-50 Mitarbeiter 51-100 Mitarbeiter 101-250 Mitarbeiter >250 Mitarbeiter
Quelle: eigene Berechnung und Darstellung
5 Zur Abgrenzug der „Unternehmen im KI-Umfeld“, „KI-Startups“ und „KI-Unternehmen“ bezeichneten Grundgesamtheiten vgl. S. 14.
6 Bei Großunternehmen wurden auf Basis der Expertenbefragung und zusätzlichen Recherchen Mitarbeiter anteilig ihrer Tätigkeit in KI-relevanten
Projekten zugerechnet.
22Der geschätzte Gesamtumsatz von KI-Unternehmen in der pro Mitarbeiter erzielt wurden und dass in dieser Größenklasse
Region Berlin-Brandenburg liegt bei 490 Mio. Euro. Der größte die wenigsten Mitarbeiter tätig sind. Die Software- und Daten-
Umsatzanteil wird bei Großunternehmen mit mehr als 250 dienstleister aus Berlin-Brandenburg erreichten im Vergleich
Mitarbeitern generiert. Obwohl jedes zweite Unternehmen in dazu einen durchschnittlichen Wert von 100.300 Euro Umsatz
der Größenklasse von 1-10 Mitarbeitern liegt, machen diese pro Mitarbeiter im Jahr 2015.7 Dieser Wert wird nur von den
nur 5 % des Gesamtumsatzes aus. Das liegt daran, dass im KI-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern übertroffen.
Mittel dieser Unternehmen ein Umsatz von 50.200 Euro pro
Mitarbeiter, im Mittelwert aller Unternehmen aber, 71.200 Euro
Abbildung 17
Umsatz nach Größenklasse (Gesamtvolumen 490 Mio. Euro)
34 %
23 % 22 %
16 %
5%
1-10 Mitarbeiter 11-50 Mitarbeiter 51-100 Mitarbeiter 101-250 Mitarbeiter >250 Mitarbeiter
Quelle: eigene Berechnung und Darstellung
Die meisten KI-Unternehmen stammen aus dem Bereich Blick unterdurchschnittlich. Einen Erklärungsansatz bietet die
“J - Information und Kommunikation der WZ 2008 Kodie- Struktur der Unternehmen. Sie bestehen zum großen Teil aus
rung”, davon sind die meisten KI-Unternehmen der Branche sehr jungen Firmen beziehungsweise aus den Innovations-
der Software- und Datendienstleister zuzurechnen. Der Umsatz projekten in etablierten Unternehmen, deren Umsetzung noch
der KI-Unternehmen beträgt nur 7 % des Umsatzes der Soft- am Anfang steht. Die Monetarisierung der KI-Aktivitäten wird
ware- und Datendienstleister in Berlin-Brandenburg in 2015. häufig erst nach diesem Schritt für die Zukunft eingeplant, da
Im Vergleich zu einer bundesweiten Befragung, in der 15 % der Erfolg der Geschäftstätigkeiten mit KI-Systemen mit der
der IKT-Unternehmen angaben, Projekte mit KI-Systemen Datenverfügbarkeit und –qualität korreliert.
durchzuführen (BMWi 2017), ist dieser Wert auf den ersten
7 Eigene Berechnung basierend auf den statistischen Berichten des Amtes für Statistik Berlin-Brandenburg
234.1 Kerngebiete von Berlin-Brandenburger
KI-Unternehmen
Welche Technologien bei KI-Unternehmen eingesetzt werden, Kerngebiet nicht möglich. Vom zuordenbaren Rest benutzen
kann wegen fehlender Daten nur explorativ dargestellt werden. die meisten Unternehmen wissensbasierte Expertensys-
Da Patente bei Berlin-Brandenburger KI-Unternehmen eine teme mit spezialisierten Anwendungen, um genau definierte
relativ geringe Rolle spielen (siehe Exkurs), gibt die syste- Probleme (teil)automatisiert lösen zu können. Auch sprach-
matische Auswertung von Patenten wenig Auskunft über sowie bildverstehende Systeme werden von KI-Unternehmen
die genutzten Technologien. Belastbarere Hinweise ergibt in Berlin-Brandenburg eingesetzt. Am wenigsten sind KI-
die Auswertung der öffentlichen Quellen (Presseveröffentli- Unternehmen im Bereich kollaborativer Robotersysteme tätig.
chungen, Websites, Medien) von oder über Unternehmen. Bei Die KI-Unternehmen setzten insbesondere intelligente Trai-
rund einem Drittel der Unternehmen war eine Zuordnung nach nings- und Lernsysteme ein.
Abbildung 18
Kerngebiete der KI-Unternehmen in Berlin-Brandenburg (n=223)
30 %
26 %
21 %
15 %
9%
Expertensysteme Sprachverstehende Bildverstehende Kollaborative Keine Angabe
Systeme Systeme Systeme
Quelle: eigene Berechnung und Darstellung
24Exkurs: Patentaktivitäten im internationalen
Vergleich
Patente dienen als Indikator für Innovationsaktivitäten, insbe- eine Berliner oder Brandenburger Adresse haben. 28 % dieser
sondere bei Anwendungen aus dem industriellen Bereich. Im Patente sind derzeit noch aktiv, 54 % inaktiv, 12 % noch in
Dienstleistungsbereich, in den die überwiegende Anzahl der der Patenanmeldung und bei 6 % der Patente kann der Status
Berlin-Brandenburger KI-Unternehmen einzuordnen ist, gibt nicht festgestellt werden. Die Unternehmen mit den meisten
es eine geringere Neigung, Patente anzumelden. Außerdem Patentfamilien mit Erfindern/Anmeldern aus Berlin-Branden-
lassen Patente aufgrund der langen Vorlaufzeit bis zur rechts- burg sind die ABB Group und die Deutsche Telekom mit 18
kräftigen Anmeldung und des hohen finanziellen Aufwandes Patentfamilien, gefolgt von Siemens, Sony Deutschland und der
nur eingeschränkt Rückschlüsse auf die Innovationstätigkeiten Volkswagengruppe mit jeweils 7 Patentfamilien. Eine Textana-
der KI-Unternehmen aus Berlin-Brandenburg zu, die im Durch- lyse der Patente zeigt, dass ein Schwerpunkt im Bereich der
schnitt jünger sind als im deutschlandweiten Vergleich. Robotik und der Spracherkennung identifiziert werden kann.
Die Robotik wird in 55 und die Spracherkennung in 46 Patent-
Es gibt im Bereich der KI-Systeme8 190 Patentfamilien mit 321 familien erwähnt.
Patenten (Stichtag: 19.03.2018), deren Anmelder oder Erfinder
Abbildung 19
Textanalyse der KI-Patentfamilien in Berlin-Brandenburg
Series
Simulator Data
Natural Patient Machine
Mining
Language Learning
Measurement
Search
Speech
Behavior
Quality
Robotic
Information
Epigenetic
Prediction
Features Parameter End
Action Effector
Platform
ABB Group Deutsche Telekom Siemens Sony Deutschland Volkswagen Group Andere Unternehmen
Quelle: Mapegy GmbH, eigene Darstellung
8 Als Patentfamilien im KI-Bereich wurden Patentfamilien identifiziert, die folgende Begriffe in Titel, Abstrakt und Patentanspruch bei der Patent-
anmeldung beinhalten: „Artificial intelligence“, „Computer Vision“, „Intelligent Systems“, „Machine Learning“, „Natural Language Processing“,
„Predictive Analytics“, „Speech Recognition“, „Text Analytics“, „Robotics“ oder „Data Mining“.
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