Thinktank: Real-World AI viel größer als GenAI

„Real-World AI“ wird die Zukunft wesentlich stärker prägen als die derzeit viel diskutierten generativen KI-Modelle wie ChatGPT, Google Gemini oder Grok von X.ai. Diese Einschätzung gibt die Denkfabrik Diplomatic Council ab, die zum engsten Beraterkreis der Vereinten Nationen gehört. Als Beispiele für „KI in der realen Welt“, auch „Physical AI“ genannt, nennen die UN-Berater Fertigungsroboter und humanoide Systeme, KI-gestützte Qualitätskontrolle durch Kameras, vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen, autonome Logistiksysteme, medizinische Diagnostik, selbstfahrende Fahrzeuge und Smart Cities.

Das Real-World AI Forum des Diplomatic Council lädt am 22. September zu einer Online-Konferenz über den Einsatz von KI in Städten und Kommunen ein. Die Teilnahme ist kostenfrei.

Anwendungsfall Smart City

Dr. Daniel Trauth, Geschäftsführer der Kölner dataMatters GmbH und Co-Chair des Real-World AI Forum im Diplomatic Council

„Der wahre Wert von KI liegt nicht in der Aufmerksamkeit rund um die Generierung von Texten, Bildern und Videos, sondern in der tiefgreifenden Integration in die Kernprozesse von Industrie und Kommunen“, erklärt Harald Müller, Geschäftsführer der Bonner Wirtschafts-Akademie (BWA) und Co-Chair des Real-World AI Forum im Diplomatic Council. Dr. Daniel Trauth, ebenfalls Co-Chair des Forums und Geschäftsführer der Kölner dataMatters GmbH, zeigt am Beispiel Smart City die Vorteile auf. Kommunen könnten demnach allein durch die KI-Optimierung der Abfallwirtschaft rund 20 Prozent Kosten einsparen und den CO2-Ausstoß um etwa 30 Prozent reduzieren. Zusätzlich würden KI-gesteuerte Ampeln und vernetzte Verkehrsleitsysteme mit Echtzeit-Parkplatzinformationen Staus vermeiden und die Emissionen weiter verringern. Eine aktuelle McKinsey-Studie belegt außerdem, dass Smart-Building-Lösungen den Energieverbrauch öffentlicher Gebäude um bis zu 15 Prozent senken können.

Ein weiteres Beispiel ist die Optimierung des Öffentlichen Personennahverkehrs. Dr. Daniel Trauth beschreibt die Vorgehensweise: „Mit Hilfe von LiDAR- und optischen Sensoren in Bussen und Bahnen lässt sich exakt erfassen, wie viele Sitz- und Stehplätze auf welchen Linien und zu welchen Zeiten belegt sind und wie viele Kinder oder Erwachsene das Angebot nutzen. Diese Daten werden mit Künstlicher Intelligenz ausgewertet, die auf dieser Basis Echtzeit-Empfehlungen für den optimalen Einsatz von Bussen und Bahnen gibt. Das führt zu einer höheren Akzeptanz bei den Bürgern, zu einem gezielteren Personaleinsatz und zu sinkenden Kosten sowie geringerer Umweltbelastung.“

Einsatzgebiet „intelligente Zerspanung“

Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist die „intelligente Zerspanung“, an der dataMatters unter anderem gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen arbeitet. Ziel ist es, durch KI die hohen Qualitätsanforderungen der zerspanenden Industrie besser und kostengünstiger zu erfüllen. Die Zerspanung – das Drehen, Bohren, Fräsen oder Schleifen von Werkstoffen – bildet in vielen Industriezweigen eine grundlegende Fertigungstechnik, beispielsweise in der Automobilproduktion oder der Medizintechnik.

Fehler im Zerspanungsprozess können gravierende Folgen haben, von Produktionsausfällen bis hin zu Sicherheitsrisiken. Daher sind strenge Qualitätskontrollen unerlässlich, aber zeitintensiv und kostenaufwändig. „Die automatisierte Überwachung und Analyse von Produktionsprozessen mit Hilfe von KI kann die Prüfzeiten erheblich verkürzen, die Kosten senken und gleichzeitig die Genauigkeit der Qualitätsbewertung steigern“, erläutert Dr. Daniel Trauth.

Smart Factory für mehr Wettbewerbsfähigkeit

Harald Müller, Geschäftsführer der Bonner Wirtschafts-Akademie (BWA) und Co-Chair des Real-World AI Forum im Diplomatic Council

„Zerspanung ist nur ein Beispiel von vielen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Fertigung“, ergänzt Harald Müller. „Am Ende geht es um autonome Fabriken, also Produktionshallen ohne Menschen, in denen ausschließlich Roboter arbeiten.“ Möglich würden diese sogenannten Geister-Fabriken durch die Kombination aus Computertechnik, Vernetzung, Künstlicher Intelligenz, Robotik und modernen Fertigungsverfahren. Studien zufolge könnten dadurch die Betriebskosten um bis zu 25 Prozent sinken, die Produktivität um bis zu 30 Prozent steigen und die Fehlerquoten um bis zu 40 Prozent reduziert werden.

Trotz hoher Anfangsinvestitionen, bei denen etwa ein Drittel der Gesamtkosten auf Sensorik, Software und Infrastruktur entfällt, amortisiert sich eine Smart Factory oft bereits im ersten Jahr, vor allem durch die drastisch reduzierten Personalkosten. Hinzu kommt die gesteigerte Flexibilität, die eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen ermöglicht, sowie das höhere Qualitätsniveau, das Nachbesserungen reduziert und die Kundenzufriedenheit steigert.

Der BWA-Chef betont: „Das ist keine Zukunftsvision, sondern beginnt bereits Realität zu werden, etwa in Form von Autonomous Production Twins.“ Ein solcher digitaler Zwilling kombiniert Echtzeitdaten, Künstliche Intelligenz und Vernetzung, um eine virtuelle Abbildung des Produktionssystems zu schaffen, die selbstständig Entscheidungen trifft und Prozesse anpasst. „Ein autonomer Produktionszwilling kann Fertigungsprozesse aktiv steuern und flexibel auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren, etwa durch Anpassung der Robotergeschwindigkeit, Optimierung der Materialzufuhr, Fehlerkorrekturen oder Umplanung bei Engpässen“, so Harald Müller.

Sein Fazit lautet: „Generative KI ist ein hilfreiches Werkzeug, doch Real-World AI liefert die nachhaltigen Effizienz- und Kostenvorteile, die Wirtschaft und Kommunen der Zukunft prägen werden. Unternehmen, die diesen Wandel früh erkennen und KI in ihre physische Infrastruktur integrieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile. Angesichts der aktuellen wirtschaftlichen Herausforderungen darf die deutsche Industrie diese Entwicklung nicht verpassen.“

Jede Kommune wird zur Smart City

Dr. Daniel Trauth unterstreicht die Dringlichkeit, Städte durch KI intelligenter zu machen, mit einem Blick auf die Zahlen. Seit 2008 leben erstmals mehr Menschen in Ballungsräumen als auf dem Land. Laut UN-Schätzungen werden 2030 über 60 Prozent der Weltbevölkerung in Städten leben, bis 2050 sogar zwei Drittel. „Die damit verbundenen Herausforderungen sind enorm und nur durch Smart Cities zu bewältigen“, erklärt Trauth.

Schon heute verursachen Städte rund 70 Prozent des weltweiten Energieverbrauchs, obwohl sie nur etwa fünf Prozent der Erdoberfläche einnehmen. Das führt zu einem stetig wachsenden Bedarf an Wasser, Land, Baumaterialien, Nahversorgung, Luftreinhaltung und Abfallmanagement. „Die Städte stehen unter großem Druck, bessere Dienstleistungen bereitzustellen, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken, die Produktivität zu erhöhen und die Überlastung von Infrastruktur und Umwelt einzudämmen. Diese Aufgaben lassen sich nur mit Smart-City-Konzepten bewältigen“, ist Trauth überzeugt. „In Zukunft wird jede Kommune eine Smart City sein müssen. Die Geschwindigkeit dieses Wandels liegt in der Verantwortung der kommunalen Entscheidungsträger.“

Markt für Real-World AI zehnmal größer als GenAI

Nach Einschätzung des Diplomatic Council wird der Markt für Real-World AI künftig rund zehnmal größer sein als der für generative KI. Prognosen zufolge wird der weltweite Markt für generative KI im Jahr 2030 mehr als 200 Milliarden Dollar erreichen. Im gleichen Jahr soll der Markt für KI in der realen Welt bei fast zwei Billionen Dollar liegen.

Allein der globale Markt für Smart Cities, der über KI hinaus viele weitere Komponenten umfasst, könnte bis 2030 eine Größenordnung von vier Billionen Dollar erreichen.