Arun Sundararajan
Generative KI wird anhand dessen trainiert, was Menschen bereits geschaffen haben, und tritt dann mit ihnen in Konkurrenz, indem sie diese Erkenntnisse nutzt. Vorstände stehen nun vor einer Frage, auf die es noch keine eindeutige Antwort gibt: Wem gehört die menschliche Fähigkeit, die eine Maschine übernommen hat, und was schuldet das Unternehmen den Mitarbeitern, die dadurch ihren Arbeitsplatz verlieren? Die meisten KI-Strategien beschränken sich auf die Einführung und lassen die rechtlichen und wirtschaftlichen Ansprüche außer Acht, die sich dahinter verbergen.
Arun Sundararajan ist Wirtschaftswissenschaftler an der NYU Stern und unterstützt Vorstände und politische Entscheidungsträger dabei, zu klären, wem menschliche Fähigkeiten gehören, sobald generative KI diese nachbilden kann, und was dies für das geistige Eigentum, die Regulierung und die Zukunft der Arbeit bedeutet.
Full Profile
Warum Unternehmen mit Arun Sundararajan zusammenarbeiten
- Er ist in den Regulierungsmechanismen tätig, denen seine Zuhörer ausgesetzt sind. Durch seine Aussagen vor dem US-Kongress, dem Europäischen Parlament und den Vereinten Nationen sowie durch seinen Sitz in der AI Governance Alliance des Weltwirtschaftsforums kann er einem Vorstand darlegen, in welche Richtung sich die KI-Regelungen tatsächlich entwickeln – und nicht, wohin sie nach Ansicht der Presse führen.
- Seine Forschung stellt eine Frage, die die meisten KI-Strategien ausklammern: Welcher Teil des „Humankapitals“ sollte im Besitz der Menschen bleiben, sobald ein Modell ihn gelernt hat? Für jedes Unternehmen, das auf generativer KI aufbaut oder mit ihr konkurriert, steht diese Frage gleichzeitig hinter Urheberrechtsrisiken, Talentverträgen und Produkthaftung.
- Er unterscheidet zwischen dauerhaften wirtschaftlichen Veränderungen und zyklischen Schwankungen. Derselbe Ökonom, der in „The Sharing Economy“ den Übergang zum crowd-basierten Kapitalismus aufgezeigt hat, erklärt Führungskräften nun, welche KI-Effekte struktureller Natur sind und welche nur Hype – eine Unterscheidung, die bei der Kapitalallokation bares Geld wert ist.
- Er berät beide Seiten. Er arbeitet mit Technologieunternehmen in den Bereichen Strategie, Rechtsstreitigkeiten und Regulierung zusammen und mit Vorständen aus Nicht-Tech-Branchen in den Bereichen KI-Governance und Zukunftsplanung – daher versteht er die Anreize der Firmen, die die Infrastruktur aufbauen, von der Ihr Unternehmen heute abhängt.
Wichtige Stationen seiner Laufbahn
- Harold-Price-Professor für Entrepreneurship an der NYU Stern und Direktor des dortigen Fubon Center for Technology, Business and Innovation.
- Autor von „The Sharing Economy“ (MIT Press, 2016), Gewinner des Axiom Best Business Books Award und in fünf Sprachen übersetzt.
- Hat vor dem US-Kongress, dem Europäischen Parlament und den Vereinten Nationen als Sachverständiger zu den Themen digitale Wirtschaft und KI ausgesagt.
- Mitglied der AI Governance Alliance des Weltwirtschaftsforums; ehemaliges Mitglied der „AI and Equality Initiative“ des Carnegie Council.
- Ausgezeichnet mit einem „Thinkers50 Radar Thinker Award“, neun akademischen „Best Paper“-Preisen und zwei „Google Faculty Awards“.
- Autor von mehr als 40 Gastbeiträgen in der „New York Times“, der „Financial Times“, dem „Guardian“, „Wired“, „Le Monde“ und der „Harvard Business Review“ sowie regelmäßiger KI-Kommentator für CNN, CNBC und „Wired“.
Biografie
Generative KI lernt das Schreiben, Komponieren und Gestalten, indem sie anhand von Werken trainiert wird, die Menschen bereits geschaffen haben. Das schafft ein Problem, für das das bisherige Recht des geistigen Eigentums nie ausgelegt war: Die bisherigen Werke einer Person dienen nun auch als Vorlage für eine Maschine, die ihre Fähigkeiten reproduzieren kann. Arun Sundararajan hat dies zum Schwerpunkt seiner Arbeit gemacht und formuliert es als eine einzige Frage an politische Entscheidungsträger und Vorstände: Welche Facetten des Humankapitals sollten im Besitz von Menschen bleiben?
Die Frage hat aufgrund der Position, aus der er sie stellt, großes Gewicht. Als Wirtschaftswissenschaftler an der NYU Stern, Direktor des dortigen Fubon Center for Technology, Business and Innovation sowie Mitglied der AI Governance Alliance des Weltwirtschaftsforums hat er vor dem US-Kongress, dem Europäischen Parlament und den Vereinten Nationen ausgesagt. In seinem Aufsatz „Rethinking Intellectual Property Law in an Era of Generative AI“ legt er dar, warum das für das Internetzeitalter konzipierte Urheberrecht versagt, wenn das Kopierte ein kreativer Prozess und nicht eine Datei ist.
Seine Autorität in Fragen des technologischen Wandels ist unbestritten. Sein bei MIT Press erschienenes Buch „The Sharing Economy“ war eine der ersten fundierten Abhandlungen darüber, wie Plattformen wie Uber und Airbnb das gelenkte Unternehmen verdrängen, und wurde mit dem Axiom Best Business Books Award ausgezeichnet. Diese Erfolgsbilanz ist heute von Bedeutung, da derselbe Ökonom Führungskräften erklärt, welche KI-Effekte struktureller Natur sind und welche nur Rauschen darstellen – eine Einschätzung, die seine jüngsten Arbeiten zur Schwelle zwischen KI-Kapital und Arbeit konkret untermauern.
Was ihn vom breiteren Feld der „Zukunft der Arbeit“ unterscheidet, ist die zweite Hälfte seiner Argumentation. Neben der Frage des Eigentums plädiert er für eine nationale Infrastruktur, die es Menschen ermöglicht, mitten in ihrer Karriere in Würde den Beruf zu wechseln, und betrachtet die Verdrängung von Arbeitskräften als eine gestalterische Entscheidung und nicht als eine Unvermeidbarkeit. Für einen Vorstand, der abwägt, inwieweit er auf generative KI setzen soll, ist er die seltene Stimme, die sowohl die rechtlichen Ansprüche, die sich hinter der Technologie verbergen, als auch die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen aufzeigen kann, die darüber entscheiden, ob sie Bestand hat.
Wichtige Vortragsthemen
- KI-Governance und -Regulierung
- Geistiges Eigentum und Urheberrecht im Zeitalter der generativen KI
- Eigentumsrechte an Humankapital
- Die KI-gesteuerte Zukunft der Arbeit
- Plattformstrategie und Netzwerkeffekte
- Kartellrecht und Marktmacht in der Technologiebranche
Ideal für
- Vorstände und Führungskräfte, die Strategien für generative KI entwickeln, insbesondere wenn Risiken in Bezug auf geistiges Eigentum, Arbeitsverträge oder Rechtsstreitigkeiten bestehen.
- Rechtsvorstände, General Counsel und Chief Strategy Officers, die sich mit KI-Regulierung in den Rechtsordnungen der USA, der EU und Asiens auseinandersetzen.
- Politische Entscheidungsträger und Regulierungsbehörden, die Vorschriften zu KI, Urheberrecht und Arbeitsrecht gestalten.
- Technologie- und Plattformunternehmen, die vor dem Hintergrund sich wandelnder Rahmenbedingungen ihre Strategie festlegen.
Nutzen für die Teilnehmer
- Ein klarer Einblick in die tatsächliche Richtung der KI-Regulierung in den wichtigsten Rechtsordnungen – aus der Perspektive von Insidern der zuständigen Gremien.
- Die Fähigkeit zu unterscheiden, welche Auswirkungen der KI auf ihre Branche struktureller Natur sind und welche nur zyklisch bedingter Hype sind.
- Ein schärferer Blick auf die Risiken ihres Unternehmens in Bezug auf geistiges Eigentum, Urheberrecht und die Aneignung menschlicher Fähigkeiten.
- Ein Rahmenkonzept für die Personalplanung, das den durch KI bedingten Stellenabbau als etwas betrachtet, das aktiv gestaltet werden muss, anstatt es passiv hinzunehmen.
Vorträge
Unterteilt die geschäftlichen Auswirkungen von KI in die Bereiche Entscheidungsfindung, Verbraucherverhalten und Plattformmacht sowie die Automatisierung von Arbeitsabläufen und bietet Führungskräften anschließend einen Rahmen, um echten Mehrwert von Hype zu unterscheiden.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Wie man eine zukunftsorientierte und realistische KI-Strategie entwickelt, anstatt auf jedes neue Modell zu reagieren.
- Der geschäftliche Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen und warum generative Modelle die Lage grundlegend verändern.
- Wo die wirklichen Risiken liegen: Ungleichheit, algorithmische Verzerrungen und unbeabsichtigte Folgen – bewertet statt nur angenommen.
Stellt einen Zusammenhang zwischen dem Trend hin zu Plattform- und Gig-Arbeit und der zunehmenden Automatisierung her und verwandelt vage Prognosen in eine Personalstrategie, auf deren Grundlage Führungskräfte bereits jetzt handeln können.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Was in einer bestimmten Branche zu erwarten ist, wenn KI das Verhältnis zwischen menschlicher und maschineller Arbeit verändert.
- Warum Veränderungen in der Arbeitswelt mit Veränderungen im sozialen Gefüge zusammenhängen und was das für Arbeitgeber bedeutet.
- Konkrete Strategien für die Personalplanung während des Wandels.
Zeigt auf, wie jede historische Phase des Vertrauens die Wirtschaft neu geprägt hat, und argumentiert, dass KI und Reputationssysteme nun eine neue Phase einleiten, die direkte Auswirkungen auf Risiko und Regulierung hat.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Wie Vertrauensmechanismen – und nicht nur Technologie – darüber entscheiden, welche Geschäftsmodelle sich durchsetzen.
- Was die Verschmelzung von Individuum und Institution für das Risikomanagement und die Regulierung bedeutet.
- Warum das Verständnis von Vertrauen ein Schlüssel zum Verständnis der Zukunft des Handels ist.