Die zunehmende Vernetzung von Produktionsprozessen und die Möglichkeiten der Analyse immer größerer Datenmengen auf Basis Künstlicher Intelligenz weisen enorme Potenziale für die deutsche Wirtschaft auf.
Hemmnisse beim Data Sharing – Entwicklung und Handlungsempfehlungen
Institut der deutschen Wirtschaft (IW)
Die zunehmende Vernetzung von Produktionsprozessen und die Möglichkeiten der Analyse immer größerer Datenmengen auf Basis Künstlicher Intelligenz weisen enorme Potenziale für die deutsche Wirtschaft auf.
Eine Grundvoraussetzung zum Heben dieser Potenziale ist das Teilen von Daten – auch als Data Sharing bekannt. Trotz der großen Vorteile ist das Teilen von Daten in der deutschen Wirtschaft noch wenig verbreitet. Hintergrund dieser Beobachtung sind zentrale Hemmnisse, die vor allem rechtlicher Natur sind. Befragungsdaten von deutschen Industrieunternehmen und industrienahen Dienstleistern vom Herbst 2021 und 2023 zeigen, dass 67 Prozent der deutschen Unternehmen rechtliche Hemmnisse beim Data Sharing sehen. Während die rechtlichen Hemmnisse im Vergleich zum Jahr 2021 auf konstant hohem Niveau verharren, sind organisatorische, technische und wirtschaftliche Hemmnisse im Zeitverlauf sogar gestiegen. Die Unternehmensgröße und die Fähigkeit der Unternehmen zur effizienten Datenbewirtschaftung (Data Economy Readiness) befördern diese Hemmnisse sogar noch. Das Betreiben von Data Sharing schärft demnach die Sensibilität für die Hemmnisse, was darauf hindeutet, dass ein Überwinden dieser Hemmnisse beim Data Sharing ohne wirtschaftspolitischen Gestaltungs- und Unterstützungswillen nicht zu erwarten ist. Handlungsempfehlungen zur vertraglichen Ausgestaltung und Begleitung von Data Sharing können dabei auch datenschutzrechtlichen Bedenken, Haftungsfolgen und einem unberechtigten Zugriff auf Daten durch Dritte entgegenwirken. Dies würde das Data Sharing fördern und die wirtschaftlichen Potenziale für die deutsche Wirtschaft nutzbar machen.
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