Künstliche Intelligenz (KI) werde die Welt in atemberaubender Geschwindigkeit verändern. Das sagte Monika Schnitzer, Vorsitzende des Sachverständigenrates zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung, auf der 3. KI-Konferenz der F.A.Z. Digitalwirtschaft im Kloster Eberbach. Schnitzer sieht in KI vor allem eine große Chance: Sie könne das zuletzt schwache Produktivitätswachstum beleben, Prozesse effizienter machen, Forschung beschleunigen und die Folgen des demografischen Wandels abmildern. Das geschehe aber nicht automatisch. Wer aber nicht schnell handele, vergrößere den Abstand zu den USA und China. Schnitzer mahnte, die Gesellschaft früh mitzunehmen, damit KI nicht als Bedrohung erlebt werde.Rechenleistung werde zur strategischen Ressource. Europa verfüge derzeit über rund fünf Prozent der weltweiten KI-Rechenkapazität, gemessen an seiner Wirtschaftskraft zu wenig. Bis 2030 wäre ein Anteil von 20 Prozent ein ehrgeiziges Ziel. Dafür brauche es privates Kapital, schnellere Genehmigungen, geeignete Standorte wie alte Industrieflächen mit Stromanschluss und eine faire Beteiligung der betroffenen Regionen.Bei Chips, Cloud und Spitzenmodellen sei Europa ebenfalls zu stark abhängig. Wie schnell daraus ein Problem werde, habe die jüngste Anweisung der US-Regierung an das Unternehmen Anthropic gezeigt. Dieses habe den Zugang zu seinen Modellen für ausländische Nutzer ausgesetzt. Schnitzer fordert verlässliche vertragliche Zusagen über den Zugang zu internationalen Modellen, ein eigenes Ökosystem nahe der technologischen Grenze sowie den Schutz strategisch wichtiger Unternehmen wie ASML, Zeiss und Trumpf vor Übernahmen.Mehr Geld für KI mahnte auch Hessens Digitalministerin Kristina Sinemus an. „Wir müssen deutlich mehr und intensiver investieren in eine digitale Souveränität, in eine Unabhängigkeit, in eigene Rechenleistung und möglicherweise auch eigene LLMs.“ Künftig setze Hessen auf den Ausbau der Rechenzentren. „Wir haben hier das Potenzial, als Silicon Valley Europas zu werden. Ich bin davon überzeugt, weil wir die Forschung, die Anwendung, die Rechenzentrumskapazität und die Menschen haben.“Die Lage der KI 2026Künstliche Intelligenz erreicht die deutsche Wirtschaft schneller, als es die Unternehmen selbst erwartet hatten. Nach Zahlen der Deutschen Bundesbank liegt die tatsächliche Nutzung deutlich über ihren eigenen Prognosen. Erstmals lassen sich die Effekte auch volkswirtschaftlich beziffern. Die Bundesbank schätzt den KI-bedingten Produktivitätszuwachs für das vergangene Jahr auf 0,5 Prozent. Für deutsche Verhältnisse ist das ein Wert, der das Produktivitätswachstum aus dem negativen in den positiven Bereich zieht.International bleibt der Abstand groß. Die Vereinigten Staaten führen mit weitem Vorsprung, Deutschland ist von Rang acht auf Rang zehn zurückgefallen, überholt von Frankreich und den Vereinigten Arabischen Emiraten, die erheblich investiert haben.Die größten Produktivitätssprünge von bis zu 70 Prozent erreichen nur Unternehmen, die Agenten einsetzen und ihre Prozesse neu zuschneiden, statt die Arbeit von gestern zu beschleunigen. Die härteste Hürde sei deshalb nicht die Technik, sondern das Change-Management.Wichtiger als Produktivitätsgewinne werden die Geschäftsmodelle. Die nächsten KI-Giganten, darunter Open AI und Anthropic, verkaufen keine Software mehr, mit der Menschen arbeiten, sondern die Arbeit selbst. Sie dringen bereits in fünf große Felder vor: Recht, Finanzen, Suche, Online-Handel und Unternehmenssoftware.EU AI Act verzögert KI-InnovationenDen EU AI Act, den Europas Regierungen gerne als Wettbewerbsvorteil betrachten, beurteilt Lina Böcker, KI-Expertin bei Osborne Clarke, zwiespältig. Der risikobasierte Ansatz der KI-Verordnung (AI Act) sei zwar richtig, doch das Gesetz mit 164 Seiten und über 200 Erwägungsgründen bleibe unklar, weil Standards fehlten. Ihr Fazit: „Die Idee ist gut, die Umsetzung ist ziemlich schlecht.“ In der Praxis stellten gerade große, konservative Branchen wie die Automobilindustrie riskante Anwendungen zurück. Was Unternehmen jetzt am dringendsten bräuchten, seien klare Leitlinien und Normen für die Hochrisikopflichten.Christoph Bornschein, Chief Product and Applied AI Officer bei Cap Gemini, sieht in Europa ein Bündel aus Technologie-, Kultur- und Führungsproblemen. Vor allem werde zu viel im Voraus geregelt: „Wir haben immer wieder die europäische Krankheit, dass wir versuchen, vorzuregulieren, und zwar alle Fälle, die wir uns vorstellen können, bevor wir überhaupt anfangen.“ Die große europäische Chance verortet er in der agentischen Orchestrierung von Prozessketten.Das Prozess- und Ingenieurswissen der Hidden Champions aus dem Mittelstand sei bislang nicht in die Modelle eingeflossen, mahnte Manuel Feuchter von Wavestone. „Wir haben so viel Industrieexpertise in den Prozessen, die noch nicht in die Modelle geflossen ist.“ Darin liege die Grundlage für eine industrielle KI, die sich später sogar exportieren ließe. Auch Lena-Sophie Müller, Vorstandsvorsitzende der Initiative D21, richtete den Blick auf eine KI, die den Bildschirm verlässt. Akzeptanz entstehe erst durch eigene Erfahrung, weshalb es Reallabore brauche. Die Chancen seien groß, etwa in der Pflege, in der Landwirtschaft und bei der ärztlichen Diagnostik auf dem Land.Wie Agenten den Online-Handel umbauenKünstliche Intelligenz schiebt sich als neue Schicht zwischen Händler und Kunden und entscheidet zunehmend mit, welche Produkte gekauft werden. Das gelte jedoch nicht für alle Produkte: Funktionale und wiederkehrende Produkte wie Hundefutter, weiße T-Shirts oder Socken kaufe künftig die Software. Wenn es persönlich wird, bleibt der Mensch in der Entscheidung, sagte Frederike Fritzsche, Chief Tech Transformation Officer bei Otto. Allerdings werde auch der Agent die Vorlieben der Menschen kennenlernen und damit die Wünsche genauer treffen. Für Otto verschiebt KI die strategische Frage. „Wir wollen uns als Händler nicht austauschbar machen“, sagte Fritzsche. Stärken wie Servicequalität, Retourenabwicklung und Nachhaltigkeit müssten so in Daten übersetzt werden, dass der Agent sie erkennt.Google versteht sich in diesem Spiel als Vermittler. „Wir sind kein Händler, und wir werden auch nie Händler werden“, stellte Stephan Böhm, Industry Leader Technology bei Google klar. Mit dem Universal Commerce Protocol (UCP) will der Konzern das Zusammenspiel von Händlern, Zahlungs- und Logistikdiensten standardisieren. Dann solle der Kunde der Google-KI nur noch sagen, welche Produkte gewünscht seien. Recherche, Marktüberblick, Preise und sogar die Bezahlung übernehme anschließend die KI.Die Ambition formulierte er deutlich: „UCP wird das HTTP des Handels“, also ein neutraler Layer, den auch andere Sprachmodelle nutzen könnten. Für die Sichtbarkeit der Händler gelte eine neue Regel: „Agent readability wird das neue SEO“, sagte Böhm. Sichtbar bleibe, wer dem Agenten aktuelle, hochwertige und umfangreiche Produktdaten liefere.Wie weit der Umbau gehen kann, zeigt Alibaba im B2B-Großhandel. Die KI-Plattform Accio entwickelte sich binnen 18 Monaten von der Lieferantensuche zu einer agentischen Belegschaft, die ganze Teams aus Marktanalyse, Produktinnovation, Compliance und Logistik zusammenstellt. „Das war ein Gänsehautmoment, als Accio mich fragte: Ich habe zehn Lieferanten für dein Produkt ausgesucht, soll ich sie jetzt für dich anschreiben?“, erinnerte sich Karl Wehner von Alibaba. Zehn Millionen Nutzer zählt Alibaba inzwischen. Einkaufs- und Verkaufsagenten verhandeln den Preis miteinander, abgesichert durch feste Regeln.KI-Agenten werden zu TeammitgliedernFür Susanne Arnoldy, Chief Technology and Innovation Officer bei PwC Deutschland, unterscheidet ein entscheidender Punkt den KI-Agenten vom einfachen Chatbot: Ein Agent trifft selbständig Entscheidungen. Ihr Beispiel ist ein Zuckerproduzent, dessen Agentennetzwerk nachts den Energiemarkt analysiert und den Strom für die Produktion zum günstigsten Preis selbständig einkauft.Zwischen Anspruch und Wirklichkeit klafft jedoch eine Lücke. Arnoldy verwies auf zwei Studien: International könnten nur 20 Prozent der Unternehmen überhaupt den Return on Investment ihrer KI-Projekte berechnen. Wer es schaffe, sei aber um ein Vielfaches erfolgreicher. Sie warnte zugleich eindringlich vor explodierenden Kosten. „Jeder nutzt Opus. Wir haben in den ersten zwei Mai-Wochen beispielsweise in Deutschland 200.000 Euro nur für Token ausgegeben“, sagte Arnoldy. Die Rechnung gehe nicht auf, wenn ein Mitarbeiter Tokenkosten von 5000 Euro verursache, aber nur zehn Prozent effizienter werde. Ihr Appell: nicht allein auf Effizienz schauen, sondern neue Geschäftsmodelle entwickeln, weil reine Transformation auch Umsatz koste.Wie ein Medienhaus die Technik einsetzt, schilderte Maximilian Bruhn, Leiter des Teams GenAI bei der Frankfurter Allgemeinen Zeitung. Die Strategie sei klar: Den Kern der journalistischen Arbeit lasse man unangetastet. Unterstützung gebe es an den Rändern des Prozesses, bei Recherche und Informationsaufbereitung am Anfang sowie bei Fact-Checking und Reviews am Ende. Auf der Produktebene experimentiere die FAZ mit Multimodalität, etwa mit einem vollständig KI-generierten Podcast.Elmar Schaaf vom Berliner Anbieter Langdock berichtete aus der Praxis: Beim Pharmakonzern Merck arbeiteten 34.000 aktive Nutzer mit rund 17.000 Agenten, von denen die meisten nur privat genutzt würden. Der Sprung von der Exploration zur Skalierung gelinge, wenn aus 1000 Agenten eine Handvoll besonders wertvoller herausgefiltert und mit klaren Zuständigkeiten versehen werde.Beim Blick auf die kommenden zwölf Monate waren sich die drei einig, dass Agenten erwachsen werden. Arnoldy erwartet, dass sie zu festen Teammitgliedern werden. Bruhn prognostizierte, dass sie aufhören, reaktiv zu arbeiten, und proaktiv an Geschäftszielen ansetzen. Und Schaaf brachte es so auf den Punkt: Künftig würden KI-Agenten von der IT so gemanagt wie heute Mitarbeiter von der Personalabteilung.KI in der FinanzweltIn der Bankenwelt spielt Künstliche Intelligenz eine schnell wachsende Rolle. Allerdings arbeiteten viele Banken in der Softwareentwicklung bis heute wie mittelalterliche Mönche, die Manuskripte von Hand kopierten: „Wir machen vieles noch mit der Hand, so wie es die Schreiber im Mittelalter taten. Mit KI hört diese Handarbeit auf“, sagte Marco Santos, CEO der GFT Technologies. Die IT-Ausgaben der Banken stiegen bis 2029 von 100 auf 130 Milliarden Dollar, doch Altsysteme verschlängen weiter 52 bis 70 Prozent der Budgets. Zwischen den Erwartungen der Vorstände und der Realität bestehe eine Diskrepanz.KI mache die Modernisierung schneller, günstiger und weniger riskant: „Projekte, für die wir früher Jahre gebraucht haben, machen wir heute in Wochen.“ Als Beleg nannte er ein Anti-Geldwäsche- und Betrugssystem, das GFT für eine europäische Großbank mit 30 Millionen Kunden und einer Milliarde Transaktionen im Monat erneuert habe: „Das Projekt hätte drei Jahre gedauert, wir haben es in sechs Monaten geliefert, weil wir KI nutzen.“Für Brice van de Walle von Mastercard ändere das agentische Bezahlen den Handel substantiell. Konsumenten kauften künftig im Chatbot statt auf der Website des Händlers. Bald erwartet er vollautomatische Maschine-zu-Maschine-Zahlungen: „In zwei bis drei Jahren werden solche Anwendungsfälle entstehen.“Ralph Müller von der ING sieht in KI die Chance, persönliche Beratung mit Preis und Skalierung zu verbinden. Beides sei zuvor nie zusammengekommen. ING setze bereits agentische Voicebots ein, etwa zum sofortigen Sperren von Konten rund um die Uhr. Entscheidend bleibe das Vertrauen, und das sei die eigentliche Hürde: „Etwas reibungslos zu machen, ist nicht die schwerste Aufgabe. Es vertrauenswürdig zu machen, dort unterscheiden sich die erfolgreichen von den nicht erfolgreichen Spielern.“KI in der Medizin: Worauf Patienten hoffen könnenÜber die Frage, wie KI Diagnostik, Therapie und Versorgung verbessert und wie sich diese Fortschritte in das deutsche Gesundheitssystem übertragen lassen, diskutierten drei Praktiker: Jakob Uszkoreit, Gründer und CEO von Inceptive und Mitentwickler der Transformer-Modelle, Titus J. Brinker, Leiter der KI-Abteilung am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ), sowie Nikolay Kolev, Deutschland-Chef von Doctolib.KI verbessere heute vor allem etablierte Diagnostik und Therapeutika, ermögliche zunehmend aber neue Wirkstoffklassen ermögliche, sagte Uszkoreit. Inceptive entwirft mithilfe von KI therapeutische RNA- und DNA-Moleküle. Forschung im klassischen Sinn sei das nicht: „Eigentlich ist das, was wir machen, Ingenieurswesen.“ Das Ziel sei, „den Biologie-Anteil der Medizin von einer wissenschaftlichen Disziplin in eine Ingenieur-Praxis zu überführen.“Brinker verwies auf Fortschritte bei Zweitmeinungssystemen und Quellentransparenz. Mit dem in Heidelberg entwickelten „U-Robot“, einem auf Quellenbelege gestützten Sprachmodell, könnten Ärzte bei Tumorboard-Entscheidungen exakt nachvollziehen, aus welcher Leitlinie eine Empfehlung stamme. Vor automatisierten Entscheidungen warnte er: Bei existenziellen Fragen müsse stets ein Mensch beteiligt sein. KI liefere nur „simulierte Empathie“: „Es kann nicht mitfühlen.“ Sein Appell: „Nie war Ethik so wichtig wie aktuell im KI-Zeitalter.“Kolev betonte das Entlastungspotenzial: Rund ein Drittel der Arbeitszeit im Gesundheitswesen entfalle auf Verwaltung und Bürokratie. Ein großer Hebel liege zudem in der Prävention. Ziel sei, „zumindest die letzten 20 Jahre annähernd so zu gestalten wie die ersten 60“. Allein über eine einfache Erinnerungsfunktion habe Doctolib in neun Monaten 1,7 Millionen Menschen in die Vorsorge gebracht. Brinker ergänzte, rund 60 Prozent der schweren Krebsfälle ließen sich durch Früherkennung oder Prävention verhindern; in Heidelberg entstehe derzeit ein nationales Krebspräventionszentrum.Einig waren sich die drei beim Thema Daten und Souveränität. Strenge Datenschutzregeln erschwerten den Zugang zu hochwertigen Daten, obwohl in Pharmakonzernen nutzbare Bestände lägen. Uszkoreit warnte, dass europäische Patientendaten kaum in einem hiesigen Sprachmodell landeten, über international agierende Konzerne aber sehr wohl in den Trainingsdaten der fünf dominierenden US-Modelle. Würden anonymisierte Daten sicher bereitgestellt und ihre Weitergabe belohnt, flössen Investitionen rasch nach Europa zurück.KI in der Verteidigung: „Die Zeit zu handeln ist jetzt“Bei einer Diskussionsrunde über den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Verteidigung waren sich die drei Teilnehmer einig: Deutschland und Europa müssen ihre digitale Souveränität rasch ausbauen, meinten Ferri Abolhassan (CEO T-Systems und Vorstand der Deutschen Telekom), Sven Heursch (CDO von Hensoldt) und Nico Lange (Gründer und Direktor, IRIS - Institut für Risikoanalysen und Internationale Sicherheit).Abolhassan benannte drei Treiber der Entwicklung: die Rückkehr der Sicherheitsdebatte seit dem Ukraine-Krieg, die wachsende Sorge um Datensouveränität gegenüber amerikanischen Hyperscalern und den Schub durch den ChatGPT-Moment. Die Telekom habe in München eine eigene KI-Fabrik gebaut, statt auf die seit anderthalb Jahren angekündigten Gigafactories der EU zu warten. Für Verteidigung und Verwaltung entstehe ein durchgängiger Technologie-Stack von der Konnektivität über Sicherheit und Cloud bis zur Software.Heursch ordnete Hensoldt als Sensorhersteller ein, der sich zum Systemhaus für softwaredefinierte Verteidigung wandele und Gehirn, Nervensystem und Sinne der Waffensysteme liefern wolle. Das mengenmäßige Hochfahren der Produktion bleibe die größere Hürde: Die Radarfertigung etwa solle von 20 bis 30 auf 1500 Stück im Jahr steigen. Den Unterschied mache die Software. Sensordaten würden, ähnlich wie bei Palantir, um einen semantischen Kontext angereichert, also um Ort, Zeit, Wetter und Auftrag. „In gewisser Weise sind Daten das Gold auf dem Schlachtfeld“, sagte Heursch. Das Ergebnis sei jedoch nie ein Fakt, sondern eine Wahrscheinlichkeit, über deren Bewertung am Ende der Mensch entscheide.Lange warnte davor, sich an erfundenen Problemen abzuarbeiten. In der Ukraine zeige sich, dass KI vor allem „on the Edge“, also direkt im Einsatz, kriegsentscheidend sei, etwa wenn Drohnen den letzten Teil ihres Fluges ohne Funkverbindung zurücklegen. Das ukrainische Führungssystem Delta habe in Übungen zweimal ein NATO-Bataillon ausmanövriert, weil die Auswertung der Sensordaten schneller laufe. Zugleich fließe nur ein kleiner Teil des Verteidigungshaushalts in disruptive Technologien; vorgeschlagen sei eine Innovationsquote von zehn Prozent. Europa brauche eigene Fähigkeiten, von der Satellitenkonstellation bis zum Rechenzentrum: „Wenn wir im fünften Kriegsjahr immer noch darüber sprechen, dass wir es bequem und langsam machen wollen, dann ist das nicht der richtige Modus.“KI in der Kunst: Werkzeug, Mitschöpfer oder Konkurrent?Auf dem Podium diskutierten die Autorin Marie von den Benken, der Künstler und Professor an der LABASAD School of Art & Design Boris Eldagsen sowie Matthias Röder, Managing Partner bei The Mindshift, über die Frage, wie Künstliche Intelligenz die Kunst verändert.Röder schilderte die Vollendung von Beethovens unvollendeter 10. Sinfonie, ein Projekt der Deutschen Telekom. Sein Team baute ein eigenes Musik-GPT und trainierte es auf Beethovens Stil. Entscheidend sei nicht der erste Einfall gewesen, sondern die Bearbeitung: „Die Inspiration sind ein Prozent von dem Ganzen und der Rest ist, dass man damit weiterarbeitet.“ In iterativer Zusammenarbeit zwischen Maschine und Team sei eine echte Co-Kreation entstanden.Marie von den Benken setzt KI je nach Werk unterschiedlich ein. Für ihre Kolumnen, unter anderem in der F.A.Z., nutzt sie das Werkzeug höchstens für Überschriftenvorschläge oder Teaser. Um ihren Beruf sorgt sie sich nicht: „Ich bin ja nicht nur meine Texte.“ Sie sei über Jahre zur Marke geworden und bringe Perspektiven ein, die eine KI schwer nachbilden könne. Zugleich beobachte sie, dass auf sozialen Medien immer mehr Texte erkennbar maschinell erzeugt würden.Eldagsen, der 2023 einen Sony World Photography Award für ein KI-Bild ablehnte, prägte den Begriff Promptografie. Er grenzt mit Licht erzeugte Fotografie von generierten Bildern ab. Als neues kreatives Medium versteht er den Latent Space, die Summe der Trainingsdaten, in der sich ein Format in ein anderes übersetzen lasse. Für die Lehre formuliert er eine neue Kernkompetenz: „Im kreativen Bereich ist die Kernkompetenz der Zukunft System Hacking“, also die Fähigkeit, einer KI andere Ergebnisse zu entlocken als die Mehrheit der Nutzer.Beim Urheberrecht zeigte sich das Spannungsfeld besonders deutlich. Rein KI-generierte Werke seien grundsätzlich nicht geschützt, erläuterte Röder, weil der Schutz an die Urheberpersönlichkeit gebunden sei. Sobald jedoch generierte Versatzstücke in größere Werke eingebunden würden, ließen sich Ansprüche begründen. Die Branche gerate dennoch unter Druck: „Ein Stück weit graben wir uns unser eigenes Grab, indem wir auch der KI den Urheberrechtsschutz verwehren.“ Eldagsen beschrieb das Arbeiten mit KI als Spektrum vom reinen Kick-off-Prompt bis zur vollständigen Kontrolle über jeden Arbeitsschritt.Die These, KI demokratisiere die Kreativität, hält Eldagsen für verfehlt, solange die Vertriebskanäle in wenigen Händen lägen und Sichtbarkeit ein KI-gestütztes Marketing voraussetze. Mit Blick auf den AI Act der EU und dessen Transparenzpflicht verwies er auf eine künftige Kennzeichnung KI-erzeugter Inhalte. Dass in Blindtests 60 Prozent der Befragten die KI-Ästhetik als schöner empfänden, erklärte er nüchtern mit dem statistischen Mittelwert: Die Modelle bildeten den Durchschnitt dessen ab, was in sozialen Medien Begehrlichkeit auslöse.Souveränität, Skepsis und die Grenzen der MaschinePeter Buxmann von der TU Darmstadt warnte vor einem verbreiteten Denkfehler. „Ein häufiger Fehler ist, dass die generative KI mit der klassischen KI in einen Topf geworfen wird. Betriebswirtschaftlich sind das komplett unterschiedliche Dinge“, sagte er. Generative KI sei nah an einem Standardprojekt und fast jedem Unternehmen zu empfehlen. Ein eigenes Modell für vorausschauende Wartung dagegen sei ein Individualprojekt, das häufig keinen positiven Ertrag bringe.Die Wahl des geeigneten KI-Modells ordnete Buxmann nüchtern ein: „Jedes Unternehmen, das sich für eine souveräne KI entscheidet, hat Opportunitätskosten, weil es nicht die technisch beste Lösung nutzen kann.“ Das beste europäische Modell, Mistral, dümpele bestenfalls im Mittelfeld. Oliver Steil, Vorstandsvorsitzender von TeamViewer, riet, möglichst lange modellagnostisch zu denken, um auf Preis- und Leistungssprünge reagieren zu können.Zum Schluss ging es um Vertrauen. Nils Reimers von Cohere berichtete von Agenten, die zur Aufgabenerfüllung ungeschützte Passwörter nutzten, um an Daten zu gelangen. Nötig seien bessere Cybersicherheit und ein moralischer wie rechtlicher Rahmen im Training.