Tan Yinliang, Professor für Entscheidungsforschung und Managementinformationssysteme an der China Europe International Business School (CEIBS): Wie ändert KI die Produktivitätsregeln? | 36Kr 2025 AI Partner Konferenz für alle Branchen
Am 27. August 2025 hat die 2025 AI Partner Branchenkonferenz, gemeinsam organisiert von 36Kr und der China Europe International Business School (CEIBS), im Zhongguancun Software Park in Peking feierlich begonnen. Das Thema dieser Konferenz lautet "Chinesische Lösungen". Sie gliedert sich in zwei Kapitel: "Chinesische Lösungen" und "Wer wird die nächste Ära der Künstlichen Intelligenz definieren". Rund um die vier Themen "Der goldene Moment des chinesischen Innovationsansatzes", "Kann der Super-Intelligent Agent die Kernform der nächsten Generation AI werden?", "Chinesische Lösungen formen das globale Wettbewerbsgefüge der Technologie neu" und "Die florierende Landschaft der integrierten Innovation von AI und allen Branchen" wird umfassend die neueste Entwicklung und das Ökosystem der chinesischen Künstlichen Intelligenz präsentiert. Die Teilnehmer teilen die Entwicklungspfade und die zukünftigen Aussichten der chinesischen AI und erkunden die innovativen Modelle der chinesischen Lösungen.
An diesem Tag hielt Tan Yinliang, Professor für Entscheidungsforschung und Managementinformationssysteme an der CEIBS und Experte für die Anwendung und die Branche der Künstlichen Intelligenz, einen Vortrag mit dem Titel "Wie treibt AI geschäftlichen Wert und Produktivitätssteigerung an".
Im Folgenden finden Sie den Inhalt des Vortrags, bearbeitet und editiert von 36Kr:
Sehr geehrter Sekretär Ma, sehr geehrte Lehrerin Xiao, sehr geehrter Herr Feng, verehrte Gäste!
Herzlichen guten Morgen!
Es ist mir heute eine große Ehre, der erste zu sein, der hier steht, um mit Ihnen über das Thema "Wie treibt AI geschäftlichen Wert und Produktivitätssteigerung an" zu sprechen. Gestern hat die Staatsratskabinett gerade das Aktionsprogramm "Künstliche Intelligenz +" veröffentlicht. Dies macht es noch wichtiger, darüber nachzudenken: Wie sollten wir die Künstliche Intelligenz in den nächsten zehn Jahren verstehen? Wie wird diese Technologie unsere Wirtschaft und Gesellschaft verändern?
Letztes Jahr machte Dr. Wu Wenda, der ehemalige Leiter der AI-Forschung bei Baidu und ein weltweit anerkannter Experte für Künstliche Intelligenz, bei einer Veranstaltung einen treffenden Vergleich: "AI ist der Strom der neuen Ära". Genau wie der Strom vor über hundert Jahren die menschliche Gesellschaft grundlegend veränderte, ist es schwer vorstellbar, dass es in den nächsten Jahren Branchen geben wird, die von der Auswirkung der AI verschont bleiben. Aus diesem Grund werden wir heute den ganzen Tag damit verbringen, gemeinsam zu diskutieren, wie die AI in alle Branchen eindringt. Dies passt genau zum Thema der Konferenz.
Um zu verstehen, wie die AI die Produktivität steigert, können wir uns vielleicht an der Geschichte der Elektrotechnischen Revolution inspirieren lassen. Lassen Sie uns zunächst den Verlauf der Elektrotechnischen Revolution zurückverfolgen: 1831 entdeckte Michael Faraday das elektromagnetische Induktionsphänomen, was die Grundlage für die Anwendung von Elektrizität legte. 1879 erfand Thomas Edison die Glühbirne und erhellte damit die Nacht der Menschheit. 1880 entwickelten Nikola Tesla und George Westinghouse zusammen die Technologie zur Übertragung von Wechselstrom, was das Problem der langfristigen Stromübertragung löste. Anfang des 20. Jahrhunderts wurde der Elektromotor allmählich verbreitet. Im Vergleich zur Dampfmaschine war er effizienter, flexibler und leichter zu steuern.
Es ist bemerkenswert, dass 1879 die Glühbirne erfunden wurde und 1881 wurden in New York und London Kraftwerke gebaut. Aus technischer Sicht scheint die Ära des Stroms in den 1880er Jahren begonnen zu haben. Wenn wir aber in die Zeit reisen könnten, würden wir feststellen, dass es Anfang des 20. Jahrhunderts fast keine wirtschaftlichen Beweise gab, dass die Elektrotechnische Revolution die Produktivität gesteigert hat.
Dies führt zu einer tiefgründigen Frage: Die Elektrizität ist eine so wichtige Technologie, die unser tägliches Leben nicht mehr ohne auskommen kann. Warum hat es aber mehr als 30 Jahre gedauert, bis sie die Produktivität wirklich verändert hat? Der amerikanische Ökonom Paul David von der Stanford University gab in einem wissenschaftlichen Aufsatz aus dem Jahr 1990 die Antwort. Um es Ihnen besser zu erklären, habe ich mit Hilfe der AI ein Bild eines Werks aus der Dampfmaschinenära generiert: Damals hatten die Werke eine zentrale Anordnung. In der Mitte befand sich eine riesige Dampfmaschine, die über Riemen und Transportbänder Energie an die Außenbereiche übertragte. Alle Arbeitsgänge und Arbeitsstationen mussten so nah wie möglich an der Dampfmaschine platziert werden.
Als die Elektrotechnologie erstmals eingeführt wurde, war die Idee der Menschen sehr einfach - sie ersetzten die riesige Dampfmaschine durch einen riesigen Elektromotor, um "Kosten zu senken und Effizienz zu steigern". Aber diese einfache Ersetzung brachte keine deutliche Steigerung der Produktivität. Erst nach mehr als 30 Jahren begannen die Menschen allmählich zu verstehen, dass es notwendig ist, das Managementdenken zu ändern, die Organisationsstruktur zu reformieren, die Unternehmenskultur neu zu gestalten und sogar die Fabriklayouts neu zu planen, um die Produktivität wirklich zu steigern.
Wenn wir das Schlüsselwort für die Tatsache, dass es der Elektrizität mehr als 30 Jahre gedauert hat, um die Produktivität zu verändern, zusammenfassen müssen, dann lautet es "Management". Genauer gesagt, haben die Menschen die folgenden Veränderungen vorgenommen: Erstens haben sie das Einheitenantriebssystem verbreitet, indem sie den riesigen Elektromotor in mehrere kleine Elektromotoren aufgeteilt haben. Auf dieser Grundlage haben sie das Fabriklayout neu gestaltet, um die Warenfluss zu verbessern und effizienter zu gestalten. Gleichzeitig haben sie die Fabrikumgebung verbessert und Lärm und Verschmutzung verringert. Zweitens haben sie die komplementäre Entwicklung neuer Technologien vorangetrieben. Beispielsweise haben sie die automatisierten Produktionsanlagen mit Elektrizität kombiniert, um eine 24-Stunden-Durchlaufproduktion zu ermöglichen. Sie haben auch die Macht an die Industriearbeiter übertragen und die Verträge und Anreizsysteme neu gestaltet.
Diese Veränderungen haben schließlich deutliche Ergebnisse gebracht: In den 1910er Jahren, also mehr als 30 Jahre nach der Erfindung der Glühbirne, ist die Produktivität in den Vereinigten Staaten stark gestiegen. 1913 hat die Ford Motor Company 250.000 Autos pro Jahr produziert. Die Produktivitätswachstumsrate der amerikanischen Fertigungsindustrie hat über 5 % betragen, was die Grundlage für die Entwicklung der Vereinigten Staaten als die mächtigste Wirtschaftsmacht des 20. Jahrhunderts gelegt hat.
Wenn wir von der historischen Perspektive der Elektrotechnischen Revolution zurückblicken, wie sollten wir uns in der heutigen Zeit, am Anfang der Ära der Künstlichen Intelligenz, dieser Technologie nähern? Ich habe drei Lehren daraus gezogen:
Erstens: Einfache Ersetzungen funktionieren oft nicht. Wenn man beispielsweise eine Dampfmaschine auf ein traditionelles Segelschiff montiert, ohne die Schiffstruktur zu verändern, wird das Schiff nur langsamer fahren. Wenn wir die AI nur als Ersatz für bestehende Technologien betrachten und unser Augenmerk nur auf "Kosten senken und Effizienz steigern" richtet, anstatt neue Werte zu schaffen, wird es schwer sein, die Essenz der Geschäftstätigkeiten zu verändern.
Zweitens: Es dauert eine lange Zeit, bis eine wichtige Technologie reif wird, in alle Branchen eindringt und die Produktivität freisetzt. Hinter diesem liegt die Theorie der "Produktivitäts-J-Kurve": Nach der Einführung einer wichtigen Technologie sinkt die Produktivität oft zunächst langsam und steigt dann allmählich. Dies liegt daran, dass jede Schlüsseltechnologie Zeit braucht, um sich anzupassen und zu integrieren, bevor sie die wirtschaftlichen Aktivitäten wirklich beeinflussen kann.
Drittens: Nur umfassende Innovation führt zum Erfolg. Eine technologische Transformation erfordert nicht nur die neue Technologie selbst, sondern auch eine umfassende Innovation und Transformation der Geschäftsprozesse, Geschäftsmodelle, Organisationsstrukturen und Unternehmenskulturen.
Wenn wir die Entwicklungsphasen der Elektrotechnischen Ära mit der heutigen Situation der AI vergleichen, können wir besser verstehen, wo sich die AI derzeit befindet:
Die erste Phase ist die "Anfangsphase des technologischen Durchbruchs". In dieser Phase der Elektrotechnischen Ära waren die Menschen von der Verbreitung der elektrischen Beleuchtung begeistert, aber sie haben das Fabriklayout und die Prozesse nicht verändert. Die industrielle Produktivität hat sich fast nicht verbessert. Ähnlich wie in der AI-Ära vor 2022 und früher wurden Tools wie ChatGPT und Copilot hauptsächlich für die Büroarbeit eingesetzt. Der Anwendungsbereich war begrenzt, und es befand sich noch in der Erkundungsphase.
Die zweite Phase ist die "Frühphase der Anwendung". In der Elektrotechnischen Ära begannen die neuen Fabriken und bestimmte Prozessschritte, Elektromotoren einzusetzen. Die Effizienz hat sich verbessert, aber nicht deutlich. In der AI-Ära wird die Technologie hauptsächlich eingesetzt, um die individuelle Effizienz lokal zu verbessern. Die Ergebnisse sind schwer in den Bilanzen zu erkennen. Eine Studie von MIT zeigt, dass 95 % der amerikanischen Unternehmen angeben, dass die AI keine Auswirkungen auf sie hat. Ein Bericht von McKinsey aus Juli dieses Jahres zeigt auch, dass 80 % der Unternehmen ein AI-System implementiert haben, aber die gleiche Anzahl von Unternehmen angibt, dass es keine wesentlichen Auswirkungen auf ihr Geschäft hat. Der Grund dafür ist, dass sie sich noch in dieser Phase befinden.
Als nächstes werden wir in die "Phase der strukturellen Transformation" eintreten - dies wird die kritischste Phase für chinesische Unternehmen in den nächsten 3 - 5 Jahren sein und auch der Zeitpunkt sein, an dem die AI aus dem "Produktivitätstiefpunkt" zum Wendepunkt gelangt. In der Elektrotechnischen Ära mussten die Menschen das Fabriklayout neu gestalten, die Arbeiter ausbilden und die Lieferkette anpassen. In der AI-Ära müssen wir darüber nachdenken, wie wir die Geschäftsprozesse (die bestehenden SOPs wurden für Menschen, nicht für AI, entwickelt) und die Systeme neu gestalten. Diese Phase erfordert hohe kurzfristige Investitionen und hat eine lange Renditeperiode, aber die langfristigen Renditen sind enorm.
Schließlich werden wir in die "Phase der Reife und Expansion" eintreten, die die Zeit der Ernte des technologischen Werts ist. Was die AI betrifft, bin ich besonders optimistisch in Bezug auf vertikale Intelligenzagenten - sie können tief in die Kerne aller Geschäftsprozesse integriert werden, um die Automatisierung der Prozesse und die Intelligenz der Entscheidungen zu erreichen, was wiederum neue Geschäftsmodelle und Wettbewerbsvorteile hervorbringt.
Die Schlüsselfaktoren für den Erfolg in der Ära der Künstlichen Intelligenz liegen in der strategischen Fokussierung, der Neugestaltung der Geschäftsprozesse, der Aufwertung des technologischen und datenbezogenen Rahmens sowie der Verbesserung des Governance-Systems. Über diese Inhalte werden wir in den Kursen der CEIBS die praktischen Methoden ausführlich aufschlüsseln.
Abschließend möchte ich einen Satz von dem Preisträger des Nobelpreises für Chemie, Demis Hassabis, zitieren: "Unser Ziel ist es, das Problem der Intelligenz zu lösen und dann die von der Menschheit geschaffene Intelligenz nutzen, um alle anderen Probleme zu lösen."
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!