Finanzierung
Förderung durch die Bundesregierung
Eine ausreichende Finanzierung von KI-Fördermaßnahmen durch die öffentliche Hand ist notwendig, um Deutschland weiterhin als Standort zu etablieren, an dem KI erforscht, angewandt und vermittelt wird. Dafür werden besonders im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung seit 2019 zusätzliche finanzielle Mittel zur Verfügung gestellt. 3,01 Mrd. € hat die Bundesregierung zusätzlich in konkrete KI-Projekte in Deutschland investiert. Davon wurden 1,97 Mrd. € bereits in den – größtenteils mehrjährigen – Projekten verausgabt.
Zusätzliche Investitionen der Bundesregierung in die KI-Förderung seit 2019 (Stand Januar 2024)
Quelle & Erhebung: Datengrundlage zur Verfügung gestellt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).
Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Forschung | Kompetenzen
Vom Bund geförderte KI-Professuren
Durch die Förderung von 150 zusätzlichen KI-Professuren in Deutschland wird die Forschung und Lehre zu KI in der Hochschullandschaft verankert und institutionell abgesichert. Die Einrichtung der Professuren ist Teil der KI-Strategie der Bundesregierung.
Förderung von 150 zusätzlichen KI-Professuren in Deutschland (seit 2019); davon 38 mit Frauen besetzt und 54 aus dem Ausland berufen (Stand Juli 2024)
- Verteilung der KI-Professuren
- 18 Alexander von Humboldt-Professuren
- 24 Professuren an 5 KI-Kompetenzzentren
- 85 Professuren über das Tenure-Track-Programm
- 8 Professuren über Programme der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)
- 15 Professuren in Kooperationen zwischen außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Hochschulen
Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Verteilung der 150 neuen KI-Professuren auf 49 deutsche Universitäten
Quelle & Erhebung: Recherche und Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Forschung
Publikationen und Zitationen
Zur Betrachtung des Forschungsstandorts Deutschland ist die Anzahl der wissenschaftlichen Artikel ausschlaggebend, die Forscherinnen und Forscher an deutschen Universitäten und Instituten zu KI publizieren. Darauf aufbauend ist ebenso von Bedeutung, wie oft andere Forscherinnen und Forscher weltweit aus diesen Publikationen zitieren. So wird nicht nur die Relevanz des Forschungsstandorts, sondern auch seine Vernetzung im internationalen Kontext erkennbar.
Wissenschaftliche Artikel zu KI
Anzahl gesamt
Pro 10 Mio. EinwohnerInnen
Anzahl der Artikel
Anzahl der Artikel
Aus welchen Staaten/Regionen stammen die wissenschaftlichen Artikel zu KI, aus den Forscherinnen und Forscher weltweit am meisten zitieren?
Herkunft der Artikel in Prozent
Quelle & Erhebung: OECD AI Index; basierend auf Daten von Elsevier (Scopus)
Gemessen werden wissenschaftliche Artikel, die von Autorinnen und Autoren im jeweiligen Land publiziert wurden. Bei Co-Autorenschaft aus unterschiedlichen Staaten/Regionen werden die Artikel anteilig gezählt. Zur besseren internationalen Vergleichbarkeit ist die Anzahl der Artikel ins Verhältnis zur Bevölkerungszahl (Artikel pro 10 Mio. EinwohnerInnen) gesetzt. Bezüglich der Zitationen wird gemessen, wie stark KI-Publikationen welcher Staaten/Regionen als Zitationsgrundlage für Forscherinnen und Forscher dienen. Die Jahreszahl gibt das Erscheinungsjahr des Artikels, nicht das Jahr der Zitation an.
Zahlen sind gerundet; Berechnung und Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Forschung
KI-Kompetenzzentren
Um den Austausch zwischen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in Deutschland zu stärken, besteht neben zahlreichen Institutionen, die zu KI forschen, ein landesweites Netzwerk aus sechs führenden KI-Forschungseinrichtungen an insgesamt elf Standorten. Durch Kooperationen können Synergien genutzt und die internationale Sichtbarkeit erhöht werden. Dieses Netzwerk der Spitzenforschung bildet eine tragende Säule für die Entwicklung von KI-Technologien. Gefördert werden die KI-Kompetenzzentren durch den Bund und die Bundesländer.
Deutschlandweites Netzwerk aus sechs KI-Kompetenzzentren an elf Standorten
Quelle & Erhebung: Recherche und Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Kompetenzen
Lernangebote an Schulen
Im schulischen Informatikunterricht können erste Zusammenhänge zur digitalen Übertragung und Verarbeitung von Daten an junge Menschen vermittelt werden. Ein grundständiges Verständnis der Informatik bereits im Schulalter kann das Basiswissen für die spätere Befassung (in Studium, Forschung und Arbeit) mit KI sein. So spielt die Vermittlung entsprechender Inhalte an Schulen eine zentrale Rolle für die Verbreitung von KI-Kompetenzen in der Gesellschaft und Wirtschaft.
Informatik als Unterrichtsfach an deutschen Schulen (Stand 2024)
Quelle & Erhebung: Informatik-Monitor der Deutschen Gesellschaft für Informatik.
Berücksichtigt sind nur die Klassenstufen 5 und höher, darunter wird in Deutschland kein Informatikunterricht angeboten.
Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Transfer
Förderprogramme für KMU
Um den Transfer von Erkenntnissen aus der Forschung zu KI in die Anwendung zu unterstützen, haben der Bund und die Bundesländer unterschiedliche Programme aufgesetzt. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können in Deutschland auf eine Vielzahl öffentlicher Programme zurückgreifen, um sich in der Anwendung von KI beraten zu lassen. Zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien ist diese Verzahnung von Wissenschaft und Wirtschaft von besonderer Relevanz.
Förderung des KI-Transfers in KMU durch bundesweit 39 Programme (Stand Juli 2024)
23 Programme des Bundes
16 Programme der Länder
- Förderprogramm
- Fördergeber
- Laufzeit
- Link
- Förderprogramm
- Fördergeber
- Laufzeit
- Link
Quelle & Erhebung: Recherche und Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Erfasst werden aktive Förderprogramme für KMU. Deren Bewerbungsfrist kann bereits abgelaufen sein. Auch erfasst sind Digitalisierungsprogramme, im Rahmen derer sich KMU mit KI-Projekten bewerben können.
Transfer
KI-Patente
KI-Patente sind sowohl Grundlage wie auch Folge der erfolgreichen Erforschung und Anwendung von KI-Technologien. Wie viele Patente weltweit durch Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Deutschland neu angemeldet werden, hat eine unmittelbare Aussagekraft über den Innovationsstandort und das an diesem generierte Know-How.
Neu angemeldete KI-Patente
Anzahl gesamt
Pro 10 Mio. EinwohnerInnen
Neu angemeldete KI-Patente
Neu angemeldete KI-Patente
Quelle & Erhebung: Fraunhofer Institut für Innovations- und Systemforschung; basierend auf Erhebungen des World Patents Index; außerdem: Statistisches Bundesamt.
Gemessen werden KI-Patente, die durch im jeweiligen Staat bzw. in der Region ansässige Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler neu angemeldet wurden. Da Erstanmeldungen mit bis zu 18-monatiger Verzögerung veröffentlicht werden, können Daten nur entsprechend verzögert dargestellt werden. Zweitanmeldungen werden nicht gewertet. Zur besseren internationalen Vergleichbarkeit ist die Anzahl der Patentanmeldungen ins Verhältnis zur Bevölkerungszahl (Patentanmeldungen pro 10 Mio. EinwohnerInnen) gesetzt.
Zahlen sind gerundet; Berechnung und Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Transfer
Öffentlich geförderte Transferzentren
Zahlreiche Einrichtungen in Deutschland unterstützen den Transfer von KI-Innovationen aus der Forschung in die Anwendung. Diese Transferzentren bieten Unternehmen unterschiedlicher Größe eine passgenaue Beratung, Anwendungsförderung und Vernetzung mit der Wissenschaft an. Zur erfolgreichen Implementierung von KI ist die Verzahnung von Wissenschaft und Wirtschaft von besonderer Relevanz.
122 öffentlich geförderte Transferzentren zu KI in Deutschland (Stand 2024)
- KI-Transferzentren
- Fokus
- Förderung
- 57 weitere Transferzentren
- Digitalisierung, KMU
- Bund, Bundesländer, EU
Quelle & Erhebung: Recherche und Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Forschung | Kompetenzen
Förderung von KI-Nachwuchsgruppen
Um junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in der KI-Forschung zu stärken, fördern das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) deutschlandweit 56 Nachwuchsgruppen. Diese setzen sich aus jungen Forscherinnen und Forschern zusammen. Im Fokus der Nachwuchsgruppen stehen inhaltlich neuartige und innovative KI-Themen. Zudem sollen in diesen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die Möglichkeit erhalten, ihr Forschungsprofil und ihre wissenschaftliche Sichtbarkeit auszubauen.
Übersicht der bundesweit 56 KI-Nachwuchsgruppen (Stand Juli 2024)
41 BMBF-geförderte Nachwuchsgruppen
15 DFG-geförderte Nachwuchsgruppen
- Nachwuchsgruppe/Projekt
- Projektkoordination
- Dynamische Sprachverarbeitung zur Diskursanalyse (DynSoDa)
- Philipps-Universität Marburg
- Nachwuchsgruppe/Projekt
- Projektkoordination
Quelle & Erhebung: Recherche und Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Kompetenzen
Studiengänge rund um KI
Durch eine große Auswahl an Studiengängen, die sich schwerpunktmäßig oder in mehreren Modulen mit KI oder Data Science befassen, können sich interessierte Studierende in Deutschland in diesen Fachbereichen wissenschaftlich ausbilden lassen. Sie sind der Nachwuchs für die künftige KI-Forschung und KI-Anwendung.
Quelle & Erhebung: KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme; basierend auf Daten des Hochschulkompass der Hochschulrektorenkonferenz (HRK) & auf Recherchen der Plattform Lernende Systeme.
Erfasst werden Studiengänge, die sich schwerpunktmäßig oder in Teilbereichen mit KI und Data Science beschäftigen. Gelistet sind ausschließlich staatliche bzw. staatlich anerkannte Hochschulen. Durch die Überprüfung einschlägiger Veröffentlichungen werden die Daten laufend aktualisiert. Aufgrund von Abweichungen in Erhebung und Erhebungsturnus kann sich die genannte Anzahl der Studiengänge von Angaben im Hochschulkompass der HRK unterscheiden
Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Kompetenzen
KI-Kompetenzen von Berufstätigen
Damit KI erfolgreich in deutschen Unternehmen Anwendung finden kann, ist eine wichtige Voraussetzungen, dass die dortigen Beschäftigten ein grundlegendes Verständnis von KI haben. Wie weit verbreitet KI-Kompetenzen sind, ist somit relevant nicht nur für den individuellen Ausbildungsstand der Beschäftigten, sondern auch für das Bestehen des Unternehmens im nationalen und internationalen Wettbewerb.
Anteil der Beschäftigten mit KI-Kompetenzen
Anteil der Beschäftigten (in Prozent)
Quelle & Erhebung: OECD AI Index; basierend auf Erhebungen des LinkedIn Economic Graph.
Gemessen wird die Verbreitung von KI-Kompetenzen unter Beschäftigten. Grundlage bilden Angaben auf dem sozialen Netzwerk LinkedIn über KI-Kompetenzen bzw. über die Beschäftigung in einem entsprechenden Unternehmen. Der Index gibt das Verhältnis der LinkedIn-Nutzerinnen und -Nutzer mit KI-Kompetenzen zu allen LinkedIn-Nutzerinnen und Nutzern eines Landes an.
Zahlen sind gerundet; Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme
Transfer
KI-Startups
Die Anzahl der Neugründungen von KI-Startups und das Investment in diese sind Indikatoren zur Betrachtung der KI-Gründerszene in Deutschland. Es wird sichtbar, welche Relevanz KI für die Geschäftsmodelle junger Unternehmen hat und wie ausschlaggebend Startups für die Anwendung von KI sind. Anhand des privat getätigten Investments in junge Unternehmen im KI-Bereich lässt sich die Performance der Startups wie auch das Vertrauen in diese bemessen. In Deutschland wurden in den vergangenen zehn Jahren 502 KI-Startups gegründet. Das private Investment in junge KI-Unternehmen belief sich in 2023 auf 2,16 Mrd. Dollar.
Neugründungen und privates Investment in KI-Startups (seit 2013)
Neu gegründete KI-Startups in Deutschland
Privates Investment in deutsche KI-Startups
Neugründungen
Investment (in Mio. Dollar)
Quelle & Erhebung: OECD AI Index; basierend auf Daten von Preqin
In der German AI Startup Landscape werden Neugründungen von Unternehmen in Deutschland gemessen, die sich in ihren Aktivitäten mit Maschinellem Lernen befassen. Gewertet werden in erster Linie Startups, die KI anwenden und/oder entwickeln. Neugründungen im aktuellsten Jahr können unterrepräsentiert sein und werden in Folgeerhebungen nivelliert. Im Stanford AI Index wird das private Investment in deutsche KI-Startups gemessen.
Zahlen sind gerundet; Darstellung durch die Plattform Lernende Systeme