Europas AI-mulighed står stadig åben – men ikke for evigt

I AI-kapløbet er det amerikanske marked allerede stukket af, mens Europa halter bagefter. Teknologien er dog stadig i en tidlig fase, og derfor er løbet endnu ikke tabt for Europa. Men der skal arbejdes for det – og det kan kun gå for langsomt, vurderer konsulenthuset McKinsey.

Da OpenAI introducerede ChatGPT til offentligheden tilbage i november 2022 startede et boom. AI var pludselig på alles læber, og samtalen er endnu ikke stoppet.

Men det europæiske marked har endnu ikke gjort sit indtog. Mere end 90 pct. af finansieringen relateret til LLMs (large language models) siden 2022 har fundet sted uden for Europa. Europæiske virksomheder repræsenterer kun 25 af de 101 AI-modeller, der betragtes som bemærkelsesværdige af Stanford University AI Index.

Ergo, Europa sakker bagud – igen.

Der er flere muligheder for at indfange den økonomiske værdi, der følger med AI-teknologier. Værdikæden er spredt over otte segmenter: 1) Råmaterialer, 2) AI-halvlederudstyr, 3) AI-halvlederdesign, 4) AI-halvlederproduktion, 5) cloud-infrastruktur og supercomputere, 6) foundationmodeller (herunder LLMs), 7) AI-applikationer og 8) AI-tjenester.

Europa er for tiden konkurrencedygtig i fire ud af de otte segmenter. Til gengæld har man mindre end 5 pct. af den globale markedsandel i de resterende fire segmenter.

Den nærmest totale mangel på europæiske virksomheder i halvdelen af segmenterne kan resultere i store økonomiske tab. Det globale marked for gen AI-teknologier forventes at blomstre med en høj årlig vækst over de næste ti år, og hvis Europa ikke stiger på det tog, vil det ramme hårdt. Derfor er det op til Europas erhvervsledere og beslutningstagere at sørge for, at der er de bedste forudsætninger for at realisere det fulde potentiale af AI, før man overhales indenom. Men hvordan?

Europa står klart over for en række udfordringer, men de er ikke uoverkommelige. For at skabe bedre grundlag for gen AI kan europæiske ledere overveje følgende tiltag:

Opkvalificering af arbejdsstyrken. Inden 2030 forventes efterspørgslen efter teknologiske færdigheder at stige med 25 pct. sammenlignet med 2022. Der kommer altså et betydeligt skifte i de færdigheder, som er attraktive for arbejdsmarkedet. Det kommer muligvis til at kræve opkvalificering af 12 mio. arbejdstagere at høste de fulde produktivitetsgevinster af AI. Det svarer til 6,5 pct. af hele Europas arbejdsstyrke.

For at støtte op om denne enorme ændring kan politikere guide studerende og arbejdstagere i den rigtige retning. De kan også opmuntre til partnerskaber mellem universiteter og virksomheder.

Tiltræk og fasthold AI-talenter. Europa har lidt flere AI-professionelle end USA. Men 22 pct. af verdens førende AI-forskere har studeret i Europa og kun 14 pct. fortsætter med at arbejde der. Lønforskelle spiller en væsentlig rolle, for i 2023 var lønningerne for softwareudviklere i USA to til fire gange højere end deres europæiske kollegaers. Europa halter også efter USA i AI-relateret forskning med kun to universiteter i en rangering af topinstitutioner for AI-forskning.

Også europæiske arbejdstagere er langsommere til at inkorporere brugen af AI. Den seneste McKinsey Global Survey om AI viser, at medarbejdere i Nordamerika er 15 pct. mere tilbøjelige end deres europæiske kollegaer til at bruge AI regelmæssigt.

For at adressere disse forskelle kan politikere implementere tiltag for at øge Europas attraktivitet for toptalenter. Erhvervsledere kan fokusere på at opkvalificere medarbejdere i brugen af gen AI. Mere generelt kan tiltag som forenkling af erhvervsregler og styrkelse af støtten til opstartsfinansiering også være gavnlig.

En helhedsorienteret tilgang. Forskning viser, at 90 pct. af AI-projekter står stille i eksperimenteringsfasen. Mange virksomheder mislykkes i deres gen AI-transformation ved at starte for småt eller sprede ressourcerne for meget. Succesfulde virksomheder fokuserer i stedet på nogle få nøgleområder og så følge dem helt til dørs.

Hjælp virksomheder med at navigere i regulering.

Nyeste McKinsey-forskning viser, at otte ud af ti europæiske virksomheder rapporterer, at de ikke fuldt ud forstår EU’s AI-lovgivning. Og 70 pct. finder den kompleks. Denne forvirring har konsekvenser. Meta stoppede for eksempel for nylig udrulningen af sin multimodale model i EU, angiveligt på grund af mangel på forudsigelighed i det regulative miljø.

Den situation kan nemt komme til at udfordre konkurrenceevnen for europæiske virksomheder, når adgangen til de største AI-værktøjer reduceres.

MAL