McKinsey Studie: Generative KI kann zum Produktivitätsbooster werden

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Mit fortschreitender Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) ergeben sich enorme Potenziale für die Weltwirtschaft. Eine neue Studie des McKinsey Global Institute (MGI), dem volkswirtschaftlichen ThinkTank der Unternehmensberatung McKinsey & Company, zeigt: GenAI-Technologien wie ChatGPT oder DALL-E können theoretisch einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen. Dies liegt in der Größenordnung des Bruttoinlandsprodukts des Vereinigten Königreichs im Jahr 2021 von rund 3,1 Billionen US-Dollar. Im Vergleich zu bisherigen Ausprägungen von Künstlicher Intelligenz und Analytik, etwa Machine Learning und Deep Learning, würde dies eine zusätzliche Steigerung um 10 bis 40 Prozent bedeuten. Die tatsächlichen Auswirkungen könnten sogar höher ausfallen, würde GenAI in Software wie etwa Textverarbeitungsprogramme oder Chatbots integriert, wodurch freiwerdende Arbeitszeit für andere Aufgaben genutzt werden kann.

Etwa 75 Prozent wird in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung geschaffen – und damit in stark wissens- und personalbasierten Bereichen.

Marketingfunktion könnte sich grundlegend verändern

GenAI hat das Potenzial, die Marketingfunktion grundlegend zu verändern - von der Erstellung von Storyboards über kreative Inhalte bis hin zur Anpassung an verschiedene Medienkanäle und Zielgruppen. Unsere Analyse zeigt, dass GenAI die Produktivität im Marketing um etwa 9 Prozent steigern könnte.

Nicht in unsere Analyse eingeflossen sind Beispiele, die über die direkten Auswirkungen der GenAI auf die Produktivität hinausgehen. So könnte eine GenAI-gestützte Synthese qualitativ hochwertigere Datenerkenntnisse liefern, die zu neuen Ideen für Marketingkampagnen und besser zugeschnittenen Kundensegmenten führen. Die Marketingmitarbeiter:innen könnten dann ihre Ressourcen auf die Erstellung hochwertigerer Inhalte für eigene Kanäle konzentrieren und so möglicherweise die Ausgaben für externe Kanäle und Agenturen senken.

Chancen und Risiken abwägen

Die Einführung von GenAI im Marketing sollte sorgfältig abgewogen werden. Zum einen besteht die Gefahr, dass mit öffentlich zugänglichen Daten trainierte Modelle Urheberrechte verletzen. Dafür sollten im Vorfeld ausreichende Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden. Zum zweiten könnten virtuelle "Try-on"-Anwendungen aufgrund begrenzter oder verzerrter Trainingsdaten verzerrte Darstellungen bestimmter demografischer Gruppen erzeugen. Daher ist ein erhebliches Maß an menschlicher Aufsicht für konzeptionelles und strategisches Denken erforderlich, das auf die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten ist.

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Autor:innen: Kai Vollhardt im Partner im Frankfurter Büro von McKinsey, Sascha Lehmann ist Partner im Hamburger Büro von McKinsey, Jerome Königsfeld ist Partner im Kölner Büro von McKinsey und Oliver Gediehn ist Partner im Berliner Büro von McKinsey.