Deep Research von OpenAI ist beeindruckend

Seit kurzer Zeit kann man in den USA die Deep Research Funktion von Open AI mit dem Pro Model (200 USD) testen. Mit einem VPN Zugang gelingt es auch aus Europa und was soll ich sagen - ich bin wirklich geflasht. Was früher in vielen Stunden an Recherche benötigt hat, geht jetzt in wenigen Minuten. Business- und Market Itelligence werden sich deutlich beschleunigen lassen.

Link zu Deep Research

Hier ein Beispiel meines Prompts und danach das Ergebnis. Gerne Eure Kommentare, was ihr dazu denkt.

Marktanalyse: Generative KI und Large Language Models im DACH-Raum

Einleitung

Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 markierte einen Wendepunkt für generative KI und große Sprachmodelle (LLMs). Seitdem ist ein regelrechter KI-Hype entstanden, der auch im DACH-Raum deutlich spürbar ist (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt). Studien prognostizieren ein enormes wirtschaftliches Potenzial: Allein in Deutschland könnte generative KI bei breiter Einführung jährlich bis zu 330 Mrd. € zur Wertschöpfung beitragen. Der Markt für generative KI in Deutschland wuchs zuletzt rasant auf schätzungsweise 2,5 Mrd. € und soll bis 2030 auf 7,6 Mrd. € anwachsen. Damit zählt Deutschland neben den USA, China und Japan zu den „Big Playern“ der KI-Welt. Diese Analyse beleuchtet die Wertschöpfungsverteilung zwischen internationalen Technologiefirmen und lokalen Anbietern sowie identifiziert Branchen mit dem größten Potenzial, von heutigen Anwendungen bis zu zukünftigen Szenarien.

Wertschöpfungsverteilung: Globale Player vs. lokale Anbieter

Dominanz internationaler KI-Konzerne im DACH-Raum

Der Großteil der Wertschöpfung im Bereich generative KI entfällt derzeit auf große internationale Unternehmen wie OpenAI, Microsoft, Google, Meta und Anthropic. Diese entwickeln die führenden LLM-Plattformen und stellen sie häufig über Cloud-Dienste bereit. In Deutschland gehören laut Statista OpenAI, NVIDIA, Google (z.B. mit Modellen wie Magenta, DeepDream) und Microsoft zu den wichtigsten Marktakteuren. Entsprechend fließt ein erheblicher Teil der Ausgaben für generative KI-Lösungen an diese Konzerne. So nutzen immer mehr Firmen in der DACH-Region Dienste wie OpenAIs ChatGPT über Microsofts Azure oder integrieren Microsofts 365 Copilot in ihre Geschäftsprozesse. Google bietet mit Bard bzw. künftig Gemini ebenfalls generative KI, die auch im DACH-Raum verfügbar ist (IW-Studie: Milliarden-Schub für deutsche Industrie durch KI - boerse.de). Zwar steht Metas LLaMa-2-Modell als Open Source zur Verfügung, doch die Monetarisierung erfolgt indirekt, etwa indem Entwickler es in eigenen Anwendungen nutzen. Insgesamt dominieren die US-Anbieter: Beliebte Tools in Deutschland – DeepL, ChatGPT, Midjourney und DALL-E – stammen bis auf DeepL aus dem internationalen Raum.

Auch die breite Nutzung durch Endanwender spiegelt diese Dominanz wider. Bereits 40 % der Deutschen haben generative KI à la ChatGPT & Co. zumindest einmal ausprobiert (Erstmals beschäftigt sich mehr als die Hälfte der Unternehmen mit KI | Presseinformation | Bitkom e. V.). In Unternehmen zeigt sich ein ähnliches Bild: Fast jedes zweite Unternehmen (45 %) in Deutschland setzt heute generative KI-Tools ein – am häufigsten für Texterstellung (43 %), Übersetzung (38 %) oder Kundensupport (Berufstätige sind offen für die Arbeit mit generativen KI-Anwendungen - PwC ). Viele dieser Anwendungen basieren auf den Modellen der Tech-Giganten. Das bedeutet, dass ein großer Teil der Wertschöpfung – von Lizenzgebühren bis Cloud-Umsätzen – an internationale Firmen fließt. Beispielsweise verdienen OpenAI/Microsoft an den API-Nutzungsgebühren von ChatGPT oder Azure OpenAI, während NVIDIA als Hardware-Zulieferer vom Bedarf an KI-Chips profitiert.

Lokale Anbieter generativer KI und ihre Marktanteile

Trotz der Dominanz globaler Player gibt es im DACH-Raum einige aufstrebende lokale Anbieter, die generative KI-Lösungen entwickeln. Ihr Marktanteil ist derzeit noch vergleichsweise gering, doch ihre wirtschaftliche Bedeutung wächst. Zu den bekanntesten zählt das Heidelberger Start-up Aleph Alpha, häufig als „deutsche Antwort auf OpenAI“ bezeichnet (Was Aleph Alphas Probleme für die Verwaltung bedeuten). Aleph Alpha entwickelt mit seinem LLM Luminous eine eigene Sprachmodell-Reihe und erhielt 2023 beträchtliche Investitionen – offiziell über 500 Mio. US-$ von Konsortialinvestoren, darunter SAP und Bosch (Kritik am deutschen KI-Startup Aleph Alpha: Finanzierungsrunde in Höhe von 500 Millionen Dollar war „aufgeblasen“ - ComputerBase). Allerdings deuten Berichte an, dass hiervon zunächst nur rund 100 Mio. $ tatsächlich geflossen sein könnten (Kritik am deutschen KI-Startup Aleph Alpha: Finanzierungsrunde in Höhe von 500 Millionen Dollar war „aufgeblasen“ - ComputerBase). Dies zeigt, dass die Finanzierung europäischer KI noch hinter dem US-Niveau zurückbleibt – OpenAI erhielt z.B. Milliardenbeträge von Microsoft. Ökonomisch schlägt sich Aleph Alphas frühe Phase ebenfalls nieder: 2023 erzielte das Start-up lediglich knapp 1 Mio. € Umsatz (Kritik am deutschen KI-Startup Aleph Alpha: Finanzierungsrunde in Höhe von 500 Millionen Dollar war „aufgeblasen“ - ComputerBase), trotz aller Aufmerksamkeit. Immerhin konnte Aleph Alpha erste große Kunden akquirieren, etwa einen Rahmenvertrag über 19 Mio. € mit der Bundesagentur für Arbeit für KI-gestützte Chatbot-Lösungen. Dies signalisiert eine zunehmende lokale Wertschöpfung – öffentlichen Institutionen und Unternehmen ist es wichtig, „souveräne KI“ aus Europa einsetzen zu können.

Ein weiterer lokaler Schlüsselakteur ist DeepL aus Köln. Der KI-Übersetzungsdienst gilt als erfolgreichstes deutsches KI-Produkt und wird in vielen Firmen eingesetzt. DeepL ist ein Beispiel, wie ein spezialisiertes generatives KI-Angebot (Übersetzung und Textumformulierung) im Markt Fuß fasst – laut Reuters wurde DeepL 2024 mit 2 Mrd. US-$ bewertet (German AI-driven translator DeepL valued at $2 billion | Reuters) und zählt über 100.000 Firmenkunden weltweit, darunter auch deutsche Konzerne (z.B. Deutsche Bahn) (German AI-driven translator DeepL valued at $2 billion | Reuters). DeepL ist in Umfragen eines der meistgenutzten KI-Tools in Deutschland und somit ein signifikanter heimischer Wertschöpfungsbeitrag im KI-Sektor. Daneben existiert eine wachsende Zahl kleinerer Start-ups und KI-Schmieden in der DACH-Region – insgesamt wurden in Deutschland 275 KI-Start-ups (Stand 2019) gezählt (manage it | IT-Strategien und Lösungen). Viele fokussieren auf Nischen oder B2B-Lösungen, etwa Textanalyse, Bilderzeugung oder branchenspezifische KI-Assistenten. Ihr direkter Marktanteil am LLM-Segment ist noch gering, da sie oft auf die Basismodelle der großen Player aufbauen (häufig „OpenAI-Wrapper“-Geschäftsmodelle). Dennoch tragen sie zur lokalen Wertschöpfung bei, indem sie KI-Lösungen an Kunden in DACH implementieren und Services drumherum anbieten (Beratung, Feinjustierung, Integration).

Investitionen und staatliche Förderung

Um den heimischen KI-Sektor zu stärken und mehr Wertschöpfung im DACH-Raum zu halten, engagieren sich auch Staat und Investoren. Die deutsche Bundesregierung hat einen KI-Aktionsplan aufgelegt und plant, bis 2025 über 1,6 Mrd. € in KI-Forschung, Entwicklung und Anwendung zu investieren ( 1,6 Milliarden Euro für KI | Bundesregierung ). 2024 alleine sind 500 Mio. € Bundesmittel vorgesehen ( 1,6 Milliarden Euro für KI | Bundesregierung ). Davon profitieren Hochschulen, KI-Kompetenzzentren und Start-ups – beispielsweise fließen Fördergelder in leistungsfähige Recheninfrastrukturen und KI-Modelle für die deutsche Sprache. Österreich und die Schweiz unterstützen ebenfalls KI-Initiativen (z.B. das Austrian Institute of Technology oder das Swiss Cognitive Institute) und stellen Fördermittel bereit, wenn auch in kleinerem Umfang als Deutschland. Zusätzlich engagiert sich die Privatwirtschaft: Große deutsche Unternehmen investieren strategisch in KI-Start-ups (so ist etwa die Deutsche Bank bei Aleph Alpha eingestiegen) oder bilden Allianzen mit Tech-Konzernen (SAP kooperiert mit Microsoft/Azure OpenAI, aber fördert parallel Aleph Alpha). Diese Investitionen und Partnerschaften zielen darauf ab, lokale Wertschöpfungspotenziale zu heben und die Abhängigkeit von den US-Plattformen zu reduzieren (digitale Souveränität). Bislang liegen jedoch Großteil der Umsätze und Werte bei den internationalen Anbietern – lokale Lösungen stehen noch am Anfang, könnten aber in den kommenden Jahren an Bedeutung gewinnen.

(Tabelle 1: Verteilung der Wertschöpfung generativer KI im DACH-Raum – Internationale vs. lokale Anbieter)

Tab.1: Gegenüberstellung internationaler und lokaler Anbieter generativer KI im DACH-Raum und ihre geschätzte Wertschöpfungsbeteiligung. Internationale Tech-Konzerne stellen die Basistechnologie bereit und erzielen derzeit den Löwenanteil der Umsätze, während lokale Anbieter Nischen besetzen und durch Förderung gestärkt werden sollen.

Branchen mit dem größten Potenzial für LLMs in DACH

Generative KI und LLMs gelten als Querschnittstechnologie, die in nahezu allen Branchen Anwendung finden kann. Dennoch zeichnen sich einige Wirtschaftssektoren ab, in denen das Potenzial besonders hoch ist – sei es durch Effizienzgewinne, neue Geschäftsmodelle oder Produktivitätssteigerungen. Im Folgenden werden die Branchen mit dem größten Potenzial im DACH-Raum identifiziert, inklusive bereits beobachtbarer Anwendungen sowie zukünftiger Szenarien.

Verarbeitende Industrie und Maschinenbau

Die Industrie/Produktion – traditionell ein Kernstück der DACH-Wirtschaft – kann erheblich von LLMs profitieren. Eine Studie des IW Consult zeigt, dass im verarbeitenden Gewerbe (Manufacturing) durch generative KI eine Bruttowertschöpfungs-Steigerung von bis zu 7,8 % möglich ist (IW-Studie: Milliarden-Schub für deutsche Industrie durch KI - boerse.de). Für Deutschlands Industrie entspräche dies etwa 56 Mrd. € zusätzlichem Mehrwert pro Jahr (IW-Studie: Milliarden-Schub für deutsche Industrie durch KI - boerse.de). Anwendungsmöglichkeiten gibt es entlang der gesamten Wertschöpfungskette:

• Produktentwicklung und Konstruktion: LLMs können Ingenieuren helfen, technische Dokumentationen auszuwerten oder generative Designs vorzuschlagen. Konstruktionsabteilungen nutzen KI, um auf Basis natürlicher Sprache Entwürfe zu erstellen oder Stücklisten zu generieren. Zukünftig könnten komplexe CAD-Modelle teilweise von KI mitentwickelt werden.
• Wartung und Produktion: In Fertigungsbetrieben können LLM-basierte Assistenten z.B. Maschinenhandbücher in Echtzeit auswerten und Wartungstechnikern Lösungsvorschläge in natürlicher Sprache liefern. Auch die Optimierung von Produktionsplänen oder Lieferketten durch KI-Sprachmodelle (etwa via Analyse von Logistikdaten und Wetter-/Risikoberichten) ist denkbar.
• Administrative Prozesse: Viele Industrieunternehmen haben umfangreiche Verwaltung (Einkauf, Qualitätsmanagement, Vertrieb). LLMs können Routineaufgaben automatisieren – Angebote und Berichte formulieren, Compliance-Dokumente prüfen oder im Kundendienst technische Anfragen beantworten. Diese Automatisierung von Büroarbeit durch generative KI verspricht große Effizienzgewinne gerade in industriellen Konzernen (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt) (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt).

Angesichts des hohen Fachkräftemangels in technischen Berufen bietet KI zudem die Chance, produktiver zu arbeiten. Deutsche Industrieunternehmen erhoffen sich, mit KI den demografisch bedingten Arbeitskräfteverlust auszugleichen. Daher gilt die Industrie als Schlüsselbranche für LLM-Einsatz – erste Leuchtturmprojekte (z.B. Bosch setzt auf Aleph Alpha für interne Dokumentations-KI, Siemens integriert OpenAI-Modelle für Software-Engineering) weisen den Weg.

Finanzdienstleistungen und Versicherungen

Die Banken- und Versicherungsbranche im DACH-Raum ist informationsintensiv und stark regelgetrieben – ein ideales Feld für LLMs. Globalen Analysen zufolge zählen Banking und Finanzwesen zu den Sektoren mit dem größten KI-Umsatzpotenzial (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt) (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt). In DACH planen denn auch viele Finanzhäuser Investitionen in generative KI, um sowohl Kundenservices zu verbessern als auch interne Abläufe effizienter zu gestalten (Generative KI könnte BIP-Boost von bis zu 220 Mrd. Euro auslösen).

Bereits heute experimentieren Banken mit KI-gestützten Chatbots im Kundenkontakt, die z.B. Anfragen zu Kontoständen, Krediten oder Versicherungsleistungen beantworten. Diese LLM-Assistenz kann 24/7 verfügbar sein und Routinefragen abfangen, wodurch Mitarbeiter entlastet werden. Eine Bitkom-Umfrage ergab, dass 89 % der Unternehmen, die generative KI einsetzen, sie im Kundenkontakt nutzen (Erstmals beschäftigt sich mehr als die Hälfte der Unternehmen mit KI | Presseinformation | Bitkom e. V.) – gerade Banken und Versicherer mit ihren Call Centern machen hiervon Gebrauch. Zukünftig könnten LLMs auch komplexere Beratungsgespräche unterstützen (etwa indem sie Beratern in Echtzeit passende Produktinformationen zuflüstern).

Im Backoffice bieten LLMs ebenfalls enormes Potenzial: Die automatische Analyse von Finanzberichten, Verträgen oder Schadensmeldungen kann stark beschleunigt werden. Ein LLM kann z.B. binnen Sekunden einen Versicherungsvertrag prüfen oder einen Kreditantrag gegen Richtlinien validieren. Bei Banken laufen erste Projekte, KI für Compliance-Prüfungen einzusetzen – angesichts umfangreicher Regulatorik in DACH (z.B. BaFin-Vorgaben) ein vielversprechender Einsatz. Auch Betrugserkennung könnte durch generative Modelle verbessert werden, indem sie ungewöhnliche Muster in Transaktionsdaten erkennen und verständlich erklären.

Mittelfristig erwarten Experten, dass generative KI der Finanzbranche neue Geschäftsmodelle eröffnet: Personal Financial Agents könnten Kunden individuell beraten, Risk-Co-Piloten könnten Risikomodelle und Stresstests simulativ in natürlicher Sprache erläutern. Somit gehört der Finanzsektor zu den Vorreitern, die erhebliches Zukunftspotenzial durch LLMs sehen – getrieben durch den Bedarf an Automation und kundenzentrierter Digitalisierung.

Handel, E-Commerce und Marketing

Einzelhandel und Konsumgüter zählen laut McKinsey zu den Branchen mit den größten zu erwartenden Umsatzsteigerungen durch generative KI (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt) (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt). Insbesondere der E-Commerce-Sektor in DACH nutzt bereits KI-Tools, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Marketing zu optimieren. So setzen viele Online-Händler ChatGPT-basierte Plugins ein, um Produktbeschreibungen automatisch zu generieren oder Rezensionen zusammenzufassen. Marketingabteilungen verwenden KI, um Werbetexte, Slogans oder Social-Media-Posts zu entwerfen – laut PwC kommt generative KI bereits in 25 % der Unternehmen für Berichtserstellung oder Social Media Management zum Einsatz (Berufstätige sind offen für die Arbeit mit generativen KI-Anwendungen - PwC ). Diese Automatisierung kreativer Inhalte spart Zeit und ermöglicht eine hohe Personalisierung (z.B. personalisierte Newsletter-Texte für jeden Kunden, erstellt durch ein Sprachmodell).

Im Kundenservice des Handels hat generative KI ebenfalls Einzug gehalten. Unternehmen in Deutschland berichten, dass Customer Service Bots eine der ersten Anwendungen von LLMs sind (Erstmals beschäftigt sich mehr als die Hälfte der Unternehmen mit KI | Presseinformation | Bitkom e. V.). Beispielsweise nutzen einige große Versandhändler KI-Chatbots für die Bearbeitung von Retouren oder Lieferanfragen. Die Modelle können aus FAQ-Datenbanken lernen und Kundenanliegen in natürlicher Sprache beantworten. Dies erhöht die Skalierbarkeit im Kundenkontakt erheblich und verbessert die Reaktionszeiten – ein klarer Wettbewerbsvorteil im Handel.

Zukünftig könnte generative KI im Retail noch weiter gehen: Virtuelle Einkaufsberater könnten Kunden online wie im Laden persönlich beraten („Passt diese Größe?“, „Welche Alternativen gibt es?“), basierend auf LLMs, die Produktkataloge und Modewissen verarbeiten. Supply-Chain-Optimierung ist ein weiteres Feld – LLMs könnten durch Analyse von Absatzdaten und externen Faktoren (Wetter, Trends) Bestellmengen vorhersagen und so Bestände optimieren. Insgesamt hat die Handelsbranche ein großes Potenzial, mit LLMs Umsatz zu steigern und Kosten zu senken, weshalb viele DACH-Unternehmen hier bereits experimentieren. Global wird allein für Retail & Konsum ein jährlicher Mehrwert von bis zu 660 Mrd. US-$ durch generative KI prognostiziert (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt) (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt) – ein Hinweis auf die riesigen Chancen, von denen auch hiesige Händler profitieren wollen.

Gesundheitswesen und Pharma

Das Gesundheitswesen in Deutschland, Österreich und der Schweiz steht vor der Aufgabe, große Mengen an Daten und Dokumentation effizient zu bewältigen – ein Fall für LLMs. Obwohl diese Branche strengen Regulierungen und Datenschutz unterliegt, gelten die Potenziale als enorm. McKinsey zählt den Pharma- und Gesundheitssektor zu den Top-4-Branchen weltweit, die durch generative KI den größten Umsatzschub erwarten dürfen (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt) (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt). Im DACH-Raum fließen verstärkt Investitionen in KI-Projekte für Krankenhäuser, Forschung und Gesundheitsverwaltung.

Aktuelle Anwendungen: Einige Krankenhäuser testen KI-Assistenten, die Arztbriefe und Befunde automatisch schreiben. Ärzte diktieren oder geben stichpunktartig ein, und ein LLM formuliert daraus einen fertigen Bericht in korrekter Fachsprache. Dies kann Ärzte von Bürokratie entlasten. Ebenso kommen ChatGPT-ähnliche Systeme zum Einsatz, um Patientenanamnesen zusammenzufassen oder Patientenfragen zu beantworten (natürlich unter Aufsicht eines Arztes). In der Pharmaforschung nutzen Unternehmen KI, um wissenschaftliche Publikationen und Patentschriften effizient zu durchsuchen – ein LLM kann in Sekunden relevante Studien zu einem bestimmten Molekül „lesen“ und zusammenfassen, was früher Wochen dauerte.

Zukünftige Anwendungen: Denkbar sind personalisierten medizinischen Beratungssysteme, die Patienten zuhause einfache Fragen beantworten („Was tun bei Symptom X?“), indem sie verlässliche medizinische Datenbanken in verständlicher Sprache abrufen. In der Arzneimittelentwicklung experimentiert man mit generative design – KI schlägt neue chemische Verbindungen mit gewünschten Eigenschaften vor. Auch wenn das mehr in den Bereich Generative AI für strukturierte Daten fällt, könnten LLMs die Begleitdokumentation (Zulassungsanträge, Studienberichte) automatisieren. In der Verwaltung (z.B. Krankenkassen, Kliniken) gibt es massenhaft schriftliche Kommunikation, wo LLMs Formulare ausfüllen, E-Mails beantworten oder Abrechnungen prüfen könnten.

Da das Gesundheitswesen sehr sensibel ist, wird hier auf vertrauenswürdige KI („explainable AI“) Wert gelegt. Deutsche Initiativen wie IMPL-AI-MENT erforschen den Einsatz von LLMs in Kliniken (Implementierung eines großen KI-Sprachmodels auf einer ...). Mittelfristig könnte generative KI die Branche transformieren, indem sie Ärzten und Pflegepersonal als Assistenzsystem dient, Abläufe beschleunigt und den Patientenservice verbessert – alles Faktoren, die in Zeiten knapper personeller Ressourcen im Gesundheitsbereich dringend benötigt werden.

Informationswirtschaft, Medien und Kreativbranchen

In Medien, Verlagswesen und der Kreativindustrie zeigt sich schon heute die disruptive Kraft generativer KI. Zahlreiche Redaktionen nutzen KI, um automatisch Texte zu erstellen – etwa Sportberichte, Wettervorhersagen oder Börsennews aus Datenquellen („Roboterjournalismus“). Große Medienhäuser im DACH-Raum prüfen den Einsatz von LLMs als Schreibassistenten, die Journalisten Entwürfe für Meldungen liefern oder Transkripte von Interviews zusammenfassen. Auch im Marketing und der Werbung – Teil der Kreativbranche – sind generative Modelle mittlerweile tägliches Werkzeug (vom Kampagnen-Text bis zum Slogan).

Die Unterhaltungsindustrie experimentiert ebenfalls: KI kann Drehbücher entwerfen, Computerspiel-Dialoge generieren oder Musik komponieren. Deutsche Werbeagenturen berichten, dass sie mit ChatGPT & Co. Ideen brainstormen und erste Textversionen erstellen, die Kreative dann verfeinern. Dies steigert die Effizienz und Vielfalt an Vorschlägen. Laut einer Umfrage sehen 85 % der Berufstätigen in generativen KI-Tools wie ChatGPT einen Vorteil, da sie Routineaufgaben schneller erledigen können (Berufstätige sind offen für die Arbeit mit generativen KI-Anwendungen - PwC ) – in Kreativjobs bedeutet das mehr Zeit für Feinschliff und konzeptionelle Arbeit.

Die Potenzial in diesem Sektor ist zweischneidig: Einerseits verspricht generative KI einen Boost an Produktivität und neuen Inhalten (z.B. vollständig KI-generierte Magazine, personalisierte Videos oder interaktive Storys). Andererseits gibt es Bedenken hinsichtlich Urheberrechten und Qualität. Dennoch: Die Revolution hat begonnen. So hat beispielsweise ein großer deutscher Verlag KI genutzt, um tausende individualisierte Titelblatttexte für Kundenmagazine zu erzeugen – eine manuelle Erstellung wäre unvorstellbar gewesen. Zukünftig könnten LLMs sogar multimodale Inhalte erstellen (Text, Bild, Audio kombiniert), was besonders in Werbung und Entertainment neue Formate ermöglicht. Insgesamt zählt die Kreativ- und Informationsbranche zu jenen, die am frühesten experimentiert haben und in der Hype-Phase viel Aufmerksamkeit erhielten, da Anwendungen hier für jedermann sichtbar sind (KI-Kunst, KI-Texte in Blogs etc.). Mit fortschreitender Professionalisierung dürfte generative KI ein fester Bestandteil der Content-Produktion im DACH-Raum werden.

Öffentlicher Sektor und Bildung

Abschließend lohnt ein Blick auf den öffentlichen Sektor und die Bildungsbranche, die zwar keine klassischen Industriebranchen sind, aber gesellschaftlich relevant und im DACH-Kontext oft getrennt betrachtet werden. Verwaltungen und Behörden können generative KI nutzen, um Bürgeranfragen automatisch zu beantworten, Formulare vorzuprüfen oder Gesetzestexte zu konsolidieren. Erste Pilotprojekte gibt es etwa in NRW, wo ein LLM im Nachbarschaftsrecht eingesetzt werden soll, um Gerichte zu entlasten (KI und LLM in NRW fördern am Beispiel des Nachbarschaftsrechts ...). Auf Bundesebene laufen Tests mit KI-Assistenten für die Dokumentenbearbeitung, etwa im Auswärtigen Amt. Solche Anwendungen könnten die Effizienz des öffentlichen Dienstes steigern, haben aber auch hohe Anforderungen an Datenschutz und Transparenz. Daher fließen staatliche Fördergelder gezielt in vertrauenswürdige KI für die Verwaltung (Was Aleph Alphas Probleme für die Verwaltung bedeuten).

Im Bildungsbereich wiederum wird generative KI kontrovers diskutiert – als Lernassistent einerseits und als Herausforderung für Prüfungen andererseits. Viele Schulen und Hochschulen im DACH-Raum experimentieren mit ChatGPT als digitalem Tutor, der z.B. Programmieraufgaben erklärt oder bei Sprachübungen hilft. Universitäten haben teils Richtlinien erlassen, um den Einsatz von KI in Hausarbeiten transparent zu machen (Deutsche Hochschulen wagen erste Regulationsschritte). Das Potenzial liegt darin, Bildung zu personalieren: Ein LLM-Tutor kann sich dem Lerntempo anpassen, unendliche Fragen beantworten und Inhalte neu formulieren, bis sie verstanden sind. Die Herausforderung besteht in der Qualitätssicherung der Antworten und der Integration ins Curriculum. Dennoch fördert z.B. das BMBF Projekte zu KI in der Bildung, da man langfristig erhebliche Vorteile erwartet ( 1,6 Milliarden Euro für KI | Bundesregierung ) ( 1,6 Milliarden Euro für KI | Bundesregierung ).

Fazit Branchen: Nahezu alle Wirtschaftszweige im DACH-Raum können Nutzen aus generativer KI ziehen. Querschnittsfunktionen wie Kundenservice, Marketing, Softwareentwicklung und F&E generieren laut Studien rund 75 % des wirtschaftlichen KI-Nutzens – diese Funktionen gibt es branchenübergreifend (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt). Deshalb sind LLM-Anwendungen in vielen Bereichen ähnlich (z.B. Kundenchatbots in Handel, Finanz und Industrie gleichermaßen). Gleichzeitig haben einzelne Branchen spezielle Chancen: Die Industrie kann ihre Produktivitätsführerschaft ausbauen, der Handel Kunden individueller ansprechen, Finanzdienstleister Prozesse beschleunigen, das Gesundheitswesen Versorgung verbessern. Dies alles unterstützt letztlich das Wirtschaftswachstum im DACH-Raum. Prognosen von PwC nennen für Deutschland ein mögliches BIP-Plus von 220 Mrd. € bis 2030 durch KI (Generative KI könnte BIP-Boost von bis zu 220 Mrd. Euro auslösen). Um dieses Potenzial zu heben, investieren Unternehmen branchenübergreifend kräftig in KI – über die Hälfte will in den nächsten 12 Monaten ihre KI-Investitionen deutlich steigern. Generative KI hat sich vom Hype zum echten Wirtschaftsfaktor gewandelt, der künftig in den wichtigsten Branchen des DACH-Raums fest verankert sein wird.

Schlussbemerkung

Die Marktanalyse zeigt ein zweigeteiltes Bild: Einerseits dominieren globale Tech-Giganten aktuell die Wertschöpfung rund um LLMs im DACH-Raum – ihre Modelle und Plattformen sind der De-facto-Standard, und lokale Akteure spielen (noch) eine kleinere Rolle. Andererseits wächst ein heimisches Ökosystem heran, gestützt durch Investitionen und staatliche Förderung, das auf längere Sicht einen größeren Anteil am generativen KI-Markt sichern will. Für Anwender in Deutschland, Österreich und der Schweiz eröffnen LLMs quer durch alle Branchen enorme Möglichkeiten, von Effizienzsteigerungen in der Industrie bis zu neuen Services im Handel und verbesserten Abläufen im Gesundheitswesen. Die kommenden Jahre werden entscheidend dafür sein, wie stark die DACH-Region diese Potenziale ausschöpft und ob es gelingt, neben der Nutzung auch einen Teil der Wertschöpfung lokal zu halten – etwa durch eigene KI-Innovationen „made in DACH“. Klar ist schon jetzt: Generative KI wird die Wirtschaftsstrukturen nachhaltig prägen und gehört zu den zentralen Wachstumstreibern der digitalen Transformation im DACH-Raum (Produktivitätssteigerungen durch generative KI | bidt).