Deutschland verfügt über eine leistungsfähige KI-Forschungslandschaft, getragen von Fraunhofer, Max-Planck, Leibniz und Helmholtz, ergänzt durch fünf vom BMBF geförderte Kompetenzzentren für Big Data und Maschinelles Lernen sowie das seit 1988 bestehende Deutsche Forschungszentrum für KI. Für den Zeitraum 2019 bis Deutsche Unternehmen sind im internationalen KI-Wettbewerb in einzelnen Anwendungsbereichen bereits ins Hintertreffen geraten. Entscheider müssen wissen, dass die staatlich geförderte Forschungsinfrastruktur zwar eine solide Basis bietet, der Transfer in die Unternehmenspraxis jedoch weiter ausgebaut werden muss. Das von Deutschland und Frankreich 2019 vereinbarte gemeinsame KI-Ökosystem gilt dabei als strategischer Hebel, um gegenüber den USA und China wettbewerbsfähig zu bleiben.

KI-Grundlagenforschung in Deutschland: Wo die Max-Planck-Gesellschaft 2025 steht

Deutschland verfügt mit der Max-Planck-Gesellschaft, der Fraunhofer-Gesellschaft, der Leibniz- und der Helmholtz-Gemeinschaft über eine leistungsfähige Forschungslandschaft im Bereich Künstlicher Intelligenz, die eng mit der Industrie verzahnt ist. Gleichzeitig stehen deutsche Unternehmen in einzelnen KI-Anwendungsbereichen bereits unter internationalem Druck.

Starke Infrastruktur, aber wachsender Wettbewerb

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat im Bereich Big Data und Maschinelles Lernen fünf Kompetenzzentren eingerichtet: in Berlin, München, Dresden/Leipzig, Tübingen sowie Dortmund/Bonn. Hinzu kommt das seit 1988 bestehende Deutsche Forschungszentrum für KI. Für den Aufbau dieser Zentren waren laut Plattform Lernende Systeme ursprünglich rund 64 Millionen Euro für den Zeitraum 2019 bis 2022 vorgesehen.

Das strategische Ziel ist langfristig angelegter: Maschinelles Lernen soll an nahezu allen deutschen Universitäten und Hochschulen etabliert werden. Dabei gilt die Grundlagenforschung der Max-Planck-Institute als wichtiger Baustein, da sich die Zentren auch auf Quantencomputing und neuromorphe Systeme ausrichten.

Europäische Kooperation als Antwort auf USA und China

Katharina Morik, Professorin für Künstliche Intelligenz an der TU Dortmund und Mitglied der Plattform Lernende Systeme, beschreibt das besondere Profil der europäischen KI-Forschung: eine vertrauenswürdige, menschenorientierte Ausrichtung, die Grundlagenforschung mit praxisnahem Transfer verbindet. Dieses Profil soll laut Plattform Lernende Systeme zu einem Wettbewerbsvorteil gegenüber China und den USA werden.

Im Oktober 2019 unterzeichneten Deutschland und Frankreich die sogenannte “Erklärung von Toulouse”, die den Aufbau eines gemeinsamen KI-Ökosystems vorsieht. Konkrete Maßnahmen umfassen den Austausch von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die Abstimmung von Lehrplänen in KI und Data Science sowie gemeinsame Anstrengungen beim Technologietransfer und bei der Bereitstellung von Rechenkapazität.

Internationale Attraktivität als Schlüsselfaktor

Die Plattform Lernende Systeme hebt hervor, dass KI-Forschung eine kritische Masse exzellenter Forschender an einem Ort erfordert. Für den Ausbau der deutschen KI-Forschungslandschaft sei es daher entscheidend, bedeutende Zentren weiterzuentwickeln, die international attraktiv sind und auf Bildungseinrichtungen und Unternehmen im Umfeld ausstrahlen.

Das Fraunhofer IPA thematisiert zugleich den Wettbewerbsdruck auf deutschen Seite: In manchen KI-Anwendungsbereichen seien deutsche Firmen bereits ins Hintertreffen geraten. Förderprogramme auf Länder- und Bundesebene sollen gegensteuern, wobei der Technologietransfer von der Forschung in die Unternehmenspraxis im Mittelpunkt steht.

Praktische Implikationen für Entscheider

1. Technologietransfer gezielt nutzen: Die Kompetenzzentren und Institute der Max-Planck-Gesellschaft kooperieren aktiv mit der Wirtschaft. Unternehmen, die frühzeitig Kooperationsverbindungen aufbauen, können Forschungsergebnisse aus Quantencomputing und neuromorphen Systemen in konkrete Anwendungsfälle überführen, bevor diese breit verfügbar sind. Weiterführende Informationen bietet auch der Artikel zu KI-Spin-offs aus DFKI, Fraunhofer und Max Planck.

2. Europäische Ausrichtung als Compliance-Vorteil: Forschungsergebnisse aus dem deutsch-französischen KI-Ökosystem sind von Beginn an auf Vertrauenswürdigkeit und menschliche Aufsicht ausgerichtet. Für Unternehmen, die unter den EU AI Act fallen, kann das die Konformitätsbewertung erleichtern. Lesen Sie dazu auch unsere Übersicht zur EU-AI-Act-Compliance-Roadmap.

3. Fachkräftebedarf frühzeitig adressieren: Der Aufbau von KI-Kompetenzen an Hochschulen ist ein langfristiges Projekt. Unternehmen sollten parallel in interne Weiterbildung investieren und externe Expertise einbinden. Details dazu finden Sie im Artikel zum KI-Fachkräftemangel im Mittelstand.

4. Vergleichende Bewertung von Forschungsergebnissen: Wer in KI-Grundlagentechnologien investiert, sollte unabhängige Benchmarks und Evaluierungsstandards kennen. Die Plattform Lernende Systeme arbeitet an nationalen Prüfverfahren, die Orientierung bieten können. Hintergrundinformationen liefert unser Bericht zu Plattform Lernende Systeme 2025.

Quellen

• Fraunhofer IPA: Quo vadis KI: Wo steht Deutschland?
• Plattform Lernende Systeme: Status quo der KI-Forschung in Deutschland

Häufige Fragen

Welche Rolle spielt die Max-Planck-Gesellschaft in der deutschen KI-Forschungslandschaft?

Die Max-Planck-Gesellschaft ist ein zentraler Bestandteil der deutschen KI-Forschungsinfrastruktur. Gemeinsam mit der Fraunhofer-Gesellschaft, der Leibniz-Gemeinschaft und der Helmholtz-Gemeinschaft bildet sie eine leistungsfähige Wissenschaftslandschaft im Bereich KI, die eng mit der Industrie durch Beteiligungen und Kooperationen verknüpft ist. Diese institutsübergreifende Vernetzung gilt als strukturelles Merkmal des deutschen Forschungsmodells.

Wie ist die KI-Grundlagenforschung in Deutschland institutionell aufgestellt?

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat fünf KI-Kompetenzzentren für Big Data und Maschinelles Lernen eingerichtet, und zwar in Berlin, München, Dresden/Leipzig, Tübingen sowie Dortmund/Bonn. Ergänzt werden diese durch das bereits seit 1988 bestehende Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Für den Aufbau der Kompetenzzentren waren ursprünglich rund 64 Millionen Euro im Zeitraum 2019 bis 2022 vorgesehen.

Worin unterscheidet sich der europäische Ansatz in der KI-Forschung von dem der USA und Chinas?

Deutschland und Europa positionieren sich mit einem Profil, das auf vertrauenswürdige und menschenorientierte KI setzt. Das Ziel ist eine Verbindung aus solider Grundlagenforschung und praxisnahem Wissenstransfer. Laut Einschätzungen aus der Plattform Lernende Systeme kann dieser Ansatz gegenüber den stärker kommerziell oder staatlich gesteuerten Modellen in den USA und China langfristig zu einem eigenständigen Wettbewerbsvorteil werden.

Was sieht die deutsch-französische KI-Kooperation konkret vor?

Deutschland und Frankreich haben im Oktober 2019 mit der sogenannten Erklärung von Toulouse eine gemeinsame KI-Roadmap unterzeichnet. Diese sieht den Aufbau eines gemeinsamen KI-Ökosystems vor, die Intensivierung bestehender Forschungskooperationen sowie neue Kooperationsprojekte. Konkrete Maßnahmen umfassen den Austausch von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die Abstimmung von Lehrplänen in KI und Data Science sowie gemeinsame Anstrengungen beim Technologietransfer und bei der Bereitstellung von Rechenkapazitäten.

Wo liegen die Schwächen Deutschlands im internationalen KI-Wettbewerb?

Trotz einer gut aufgestellten Forschungslandschaft sind deutsche Unternehmen in einzelnen KI-Anwendungsbereichen bereits ins Hintertreffen geraten. Die Politik begegnet diesem Druck mit Förderprogrammen auf Landes- und Bundesebene, wobei der Technologietransfer von Forschungsergebnissen in die Unternehmenspraxis im Mittelpunkt steht. Zudem gilt die kritische Masse exzellenter Forschender an einem Standort als Voraussetzung für international wettbewerbsfähige KI-Zentren, was den weiteren Ausbau bestehender Standorte notwendig macht.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.