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https://hdl.handle.net/10419/334488 Autor:innen:
Erscheinungsjahr:
2025
Schriftenreihe/Nr.:
WIK Diskussionsbeitrag No. 537
Verlag:
WIK Wissenschaftliches Institut für Infrastruktur und Kommunikationsdienste, Bad Honnef
Zusammenfassung:
Die vorliegende Studie untersucht die treibenden Faktoren hinter der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in den Europäischen Mitgliedsstaaten. Während nordeuropäische Länder und die Benelux-Staaten bei der KI-Nutzung führend sind, liegt Deutschland nur knapp über dem europäischen Durchschnitt. Vor dem Hintergrund eines gemeinsamen europäischen Wirtschaftsraums und einer europäischen Digitalagenda stellt sich die Frage, was sich zwischen den fortschrittlicheren KI-Ländern und Ländern wie Deutschland unterscheidet. Die Analyse basiert auf einem zweistufigen Ansatz, um strukturelle Unterschiede zwischen KI-Vorreiter- und KI-Mittelfeld-Ländern zu identifizieren und mögliche Ansätze für Deutschland abzuleiten: Quantitative Analyse: In der quantitativen Analyse werden zunächst statistisch signifikante Unterschiede zwischen ausgewählten KI-Vorreiter-Ländern (Dänemark, Belgien, Niederlande) und dem KI-Mittelfeld (Deutschland, Schweden, Österreich) identifiziert. Dazu werden 270 KI-Variablen und 133.689 sozioökonomische, infrastrukturelle und bildungsbezogene Merkmale aus Eurostat-Daten für die Jahre 2021, 2023 und 2024 analysiert. Die Analyse erfolgt mittels Hauptkomponentenanalyse und Partial-Least-Squares-Regression; Mit diesen statistischen Methoden wird nach Mustern in der KI-Nutzung und nach möglichen erklärenden Variablen gesucht. Im Unterschied zu manuell erstellten Indizes mit subjektiven Gewichtungen oder einer Analyse einzelner Variablen wird mit einer automatisch ermittelten Gewichtung gearbeitet. Unsere Methode eignet sich somit insbesondere um nach bisher unentdeckten Treibern für die KI-Nutzung zu suchen. Qualitative Einordnung: Im zweiten Schritt werden die quantitativen Ergebnisse um ein vertiefendes Desk Research zu den Strategien und Programmen der KI-Vorreiter-Länder ergänzt, mit dem Ziel mögliche Erklärungsansätze für die identifizierten Unterschiede zu finden. Der Fokus liegt dabei auf Bereiche, in denen die KI-Vorreiter signifikant bessere Werte aufweisen als das KI-Mittelfeld. Die quantitative Analyse identifiziert systematische Unterschiede in vier Hauptbereichen. Im Bereich Bildung und Weiterbildung weisen KI-Vorreiter deutlich höhere Teilnahmequoten an formalen und nicht-formalen Lernaktivitäten auf, insbesondere bei IKT-Schulungen über alle Altersgruppen hinweg. Im Bereich Arbeitsmarkt weisen die Vorreiter-Länder niedrigere durchschnittliche Wochenarbeitsstunden auf, gleichzeitig ist die Arbeitsproduktivität aber durchweg höher, was auf effizientere Arbeitsmarktstrukturen hindeuten könnte. Im Bereich digitale Infrastruktur verzeichnen die Spitzenreiter höhere Internet-Konnektivität in Unternehmen aller Größenklassen. Das Benchmarking zeigt, dass die KI-Vorreiter Dänemark, Belgien und die Niederlande ihre digitale Transformation durch kohärente nationale Strategien, praxisorientierte Weiterbildungsangebote und enge Kooperationen zwischen Staat, Wirtschaft und Bildungseinrichtungen vorantreiben. Besonders erfolgsversprechend sind Programme zur gezielten Förderung unterrepräsentierter Gruppen im IKT-Bereich, flexible Jobrotationsmodelle zur Weiterqualifizierung. Für Deutschland ergeben sich mehrere Ansatzpunkte. Die systematische Integration von Weiterbildung in die nationale Digitalstrategie könnte priorisiert werden, wobei leicht zugängliche, praxisorientierte Angebote durch öffentliche Förderung und Kooperationen ermöglicht werden müssten. Programme nach dänischem Vorbild zur Jobrotation können Weiterqualifizierung und Fachkräftegewinnung effektiv verbinden. Die pragmatische Anerkennung nicht-formaler Qualifikationen, wie in Belgien und den Niederlanden praktiziert, kann berufliche Mobilität erhöhen. Zudem sollten einheitliche, verbindliche Ausbaukonzepte für digitale Infrastruktur mit klaren Zuständigkeiten etabliert werden, um die Digitalisierung von Unternehmensprozessen zu beschleunigen und die Datenverfügbarkeit für KI-Anwendungen zu verbessern. Die Studie verdeutlicht, dass erfolgreiche KIImplementierung nicht isoliert erfolgen kann, sondern eingebettet sein muss in umfassende Strategien zur digitalen Kompetenzentwicklung, Arbeitsmarktintegration und Infrastrukturausbau.
Zusammenfassung (übersetzt):
The present study investigates the drivers of AI implementation in EU member states. While Northern European countries and the Benelux states lead the field in AI usage, Germany ranks just above the European average. Given the existence of a common European economic area and a European digital agenda, the question arises as to what distinguishes the more advanced AI countries from countries such as Germany. The analysis is based on a two-stage approach to identify structural differences between AI frontrunners and AI midfield countries and to derive possible approaches for Germany: Quantitative analysis: In the quantitative analysis, statistically significant differences between selected AI leader countries (Denmark, Belgium, Netherlands) and AI midfield countries (Germany, Sweden, Austria) will be identified. For this purpose, 270 AI variables and 133,689 socioeconomic, infrastructural, and education-related variables from Eurostat data for the years 2021, 2023, and 2024 are analysed. The analysis is performed using principal component analysis and partial least squares regression. These statistical methods are used to search for patterns in AI usage and possible explanatory variables. In contrast to manually constructed indices based on subjectively weighted variables or analyses of individual variables, our method seeks to identify hidden patterns. It is therefore particularly well suitable for identifying previously undiscovered drivers of AI usage. Qualitative assessment: In the second step, the quantitative results are supplemented by in-depth desk research on the strategies and programs of the AI leader countries, with the aim of finding possible explanations for the identified differences. The focus is on areas in which the AI leaders perform significantly better than the AI midfield. The quantitative analysis identifies systematic differences in four main areas. In the area of education and training, AI pioneers have significantly higher participation rates in formal and non-formal learning activities, particularly in ICT training across all age groups. In the labour market, the leading countries have lower average weekly working hours, but at the same time, labour productivity is consistently higher, which could indicate more efficient labour market structures. In the area of digital infrastructure, the frontrunners have higher internet connectivity in companies of all sizes. Benchmarking shows that the AI pioneers Denmark, Belgium, and the Netherlands are driving their digital transformation through coherent national strategies, practice-oriented continuing education programs, and close cooperation between government, industry, and educational institutions. Particularly promising are programs for the targeted promotion of underrepresented groups in the ICT sector and flexible job rotation models for further training. There are several possible approaches for Germany. The systematic integration of continuing education into the national digital strategy could be prioritized, whereby easily accessible, practice-oriented offerings would have to be made possible through public funding and cooperation. Programs based on the Danish model of job rotation can effectively combine further training and the recruitment of skilled workers. The pragmatic recognition of non-formal qualifications, as practiced in Belgium and the Netherlands, can increase professional mobility. In addition, uniform, binding expansion concepts for digital infrastructure with clear responsibilities should be established in order to accelerate the digitization of business processes and improve data availability for AI applications. The study makes it clear that successful AI implementation cannot take place in isolation, but must be embedded in comprehensive strategies for digital skills development, labour market integration, and infrastructure expansion.
Schlagwörter:
Künstliche Intelligenz
Einführung
Vergleich
EU-Staaten
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Vergleich
EU-Staaten
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