KI in Entwicklungsländern: Chancen und Risiken

Lisa Ernst · 02.12.2025 · Technik · 7 min

Künstliche Intelligenz (KI) birgt das Potenzial, eine „neue Ära der Divergenz“ auszulösen, in der die Abstände zwischen Ländern wachsen statt schrumpfen. Dies geht aus einem aktuellen Bericht des UN-Entwicklungsprogramms (UNDP) hervor. Die Frage, wer von dieser Technologie profitiert und wer auf der Strecke bleibt, wird zunehmend politisch. Die folgenden Abschnitte beleuchten das Machtgefälle bei der Verteilung von Rechenzentren, Daten und Know-how, die Auswirkungen von KI auf Entwicklungsländer und die Bedeutung eines fairen Zugangs zu KI.

Quelle: Eigene Darstellung

KI & Globale Ungleichheit

Internationale Organisationen haben ihren Ton bezüglich KI geändert. Das UNDP warnt, dass ungesteuerte KI wirtschaftliche, soziale und politische Unterschiede zwischen Ländern vertiefen kann, da die Ausgangslage bei Infrastruktur, Bildung und Regulierung extrem ungleich ist. Der Human Development Report 2025 des UNDP fokussiert darauf, wie KI Entwicklung beschleunigen oder Ungleichheit verfestigen kann, abhängig vom Zugang zu Rechenleistung, Daten und Kompetenzen. Bereits der Human Development Report 2023/2024 stellte fest, dass Fortschritte bei Gesundheit, Bildung und Einkommen nach der Pandemie ungleich verlaufen und die Kluft zwischen reichen und armen Ländern wieder wächst.

Der neue AI Diffusion Report von Microsoft zeigt, dass KI sich schneller verbreitet als frühere Basistechnologien, während Milliarden Menschen wegen fehlender Netze, Stromversorgung und digitaler Fähigkeiten ausgeschlossen bleiben (Business Insider). Die WTO rechnet vor, dass KI den Welthandel bis 2040 um rund ein Drittel steigern könnte, warnt aber, dass ohne inklusiven Zugang die globale Wohlstandslücke größer werden dürfte (Reuters). Analysen von UNDP, WTO und anderen Institutionen zeigen, dass der Löwenanteil der wirtschaftlichen Gewinne in hochentwickelten Ökonomien verbleiben wird, wenn sich an der Verteilung von KI-Infrastruktur und Kompetenzen nichts ändert.

Der UNDP-Bericht „The Next Great Divergence: Why AI May Widen Inequality Between Countries“ argumentiert, dass KI die Konvergenz umkehren kann, von der viele Länder dank Handel und Technologie profitiert haben. Der Bericht hebt drei Punkte hervor:

• Ungleiche Startbedingungen: Länder wie Singapur, Südkorea oder China investieren massiv in Rechenzentren, Glasfasernetze und KI-Kompetenzen, während andere Staaten Schwierigkeiten haben, eine stabile Internet- und Stromversorgung sicherzustellen (UNDP).
• Unbalancierte Wertschöpfung: Ein Großteil der KI-Innovation konzentriert sich in wenigen hochentwickelten Volkswirtschaften, was auch die Weltbank bestätigt.
• Regulatorische Lücken: Die meisten Länder haben keine robusten Governance-Rahmen für KI, was Risiken wie Diskriminierung und Arbeitslosigkeit verstärkt (hdr.undp.org).

Obwohl der UN-Sicherheitsrat und die UN-Generalversammlung Resolutionen für eine sichere, menschenrechtskonforme und inklusiv zugängliche KI verabschiedet haben, sind diese rechtlich nicht bindend. Der Internationale Währungsfonds (IWF) warnt, dass viele Länder weder regulatorisch noch ethisch auf den KI-Boom vorbereitet sind und die Lücke bei KI-Fähigkeiten rasch wächst.

Auswirkungen auf Entwicklungsländer

Die Auswirkungen von KI auf Entwicklungsländer lassen sich in die Bereiche Arbeit, Staatlichkeit und Alltag unterteilen.

Arbeit

Ein wachsender Teil der KI-Industrie stützt sich auf schlecht bezahlte „unsichtbare“ Arbeit im globalen Süden. Recherchen zeigen, dass Arbeitskräfte in Kenia für das Training und die Reinigung von Daten für große Sprachmodelle eingesetzt wurden, die umgerechnet weniger als 2 US-Dollar pro Stunde für die Moderation hochbelastender Inhalte erhielten (TIME, Business Insider). Betroffene berichteten von traumatischen Erfahrungen durch das tägliche Sichten von Gewalt- und Missbrauchsdarstellungen (The Guardian, TIME). Think Tanks wie das Center for Global Development weisen darauf hin, dass ärmere Länder oft weder Mittel für Umschulungsprogramme noch für soziale Sicherungssysteme haben, um Jobverluste durch Automatisierung aufzufangen. Ohne Gegenmaßnahmen droht, dass ein Teil der Bevölkerung kurzfristig als billige Daten-Arbeitskraft genutzt wird, während langfristig viele Tätigkeiten automatisiert werden, ohne dass neue, besser bezahlte Jobs entstehen.

Staatlichkeit und öffentliche Dienste

KI kann Verwaltungen effizienter machen, erfordert jedoch eine Mindestbasis an digitaler Infrastruktur und Fachpersonal. UNDP-Analysen zeigen, dass viele Länder im globalen Süden an dieser Schwelle scheitern, da Datenplattformen, Rechenkapazität und regulierte Zugänge zu Cloud-Diensten fehlen (hdr.undp.org).

Alltag und Teilhabe

KI eröffnet auch neue Möglichkeiten für ressourcenschwache Kontexte, etwa bei medizinischer Diagnostik oder Übersetzungsdiensten (Weltbank). Die Weltbank zeigt jedoch, dass viele Systeme auf wenige Sprachen und Daten aus wohlhabenden Ländern trainiert sind, wodurch Menschen in ländlichen Regionen Afrikas, Asiens oder Lateinamerikas oft nicht oder nur schlecht repräsentiert werden.

Quelle: haufe-akademie.de

Prognostizierte Produktivitätssteigerung durch KI in ausgewählten Ländern bis 2035.

KI-Infrastruktur & Machtverteilung

Die Debatte um KI-Infrastruktur, Rechenzentren und globale Machtverteilung entscheidet darüber, wer moderne KI nutzen oder weiterentwickeln kann. Leistungsfähige KI-Modelle benötigen enorme Rechenressourcen, die sich in wenigen Ländern konzentrieren. Microsofts AI Diffusion Report zeigt, dass Staaten wie die USA, China, Singapur oder die Vereinigten Arabischen Emirate Vorreiter bei KI-Nutzung und -Infrastruktur sind, während viele Länder in Subsahara-Afrika, Teilen Südasiens und Lateinamerikas deutlich unter einer zweistelligen Nutzungsquote bleiben (Business Insider).

Ein Beispiel ist die Verteilung von Rechenzentren: Laut einer Reuters-Analyse verfügt der afrikanische Kontinent über weniger als 1 % der weltweiten Rechenzentrumskapazität. Die Weltbank reagiert darauf mit Investitionen in Unternehmen wie Raxio, das Rechenzentren in Ländern wie Uganda, Angola oder Äthiopien aufbaut (Reuters). In Asien entstehen massive KI-Infrastrukturprojekte, wie Chinas 37-Milliarden-Dollar-Datenzentrum-Cluster (Tom's Hardware). In Malaysia wachsen Rechenzentren in Johor, die vor allem ausländischen Tech-Konzernen dienen und nur wenige hochqualifizierte Arbeitsplätze schaffen, was Kritiker als „digitale Kolonialität“ bezeichnen (AP News).

Die Weltbank fasst das Dilemma für viele Entwicklungsländer zusammen: Sie müssen entscheiden, ob sie eigene Rechenzentren aufbauen oder auf ausgelagerte Cloud-Infrastruktur setzen, wobei in beiden Fällen Wertschöpfung und Kontrolle über Daten bei ausländischen Anbietern bleiben können (Weltbank). Die WTO warnt, dass sich mit KI nicht nur Handelsströme ändern, sondern auch die Kontrolle über kritische Hardware in wenigen Ländern konzentrieren könnte (Financial Times).

Fairer Zugang & Lösungsansätze

Ein fairer Zugang zu KI in armen Ländern erfordert konkrete Maßnahmen. Verschiedene Institutionen schlagen einen Fahrplan für eine inklusivere KI-Entwicklung vor:

1. Infrastruktur als globale Entwicklungsaufgabe: Die Weltbank spricht davon, dass digitale Infrastruktur zur zentralen Entwicklungsaufgabe geworden ist (Weltbank). Dazu gehören neue Finanzierungsinstrumente, die es Ländern mit begrenztem Budget erlauben, Rechenkapazitäten aufzubauen oder einzukaufen.
2. Offene und „kleine“ KI statt nur Mega-Modelle: UNDP und Weltbank betonen, dass Entwicklungsländer kurzfristig stärker von kleineren, spezialisierten KI-Lösungen profitieren können, die weniger Rechenleistung erfordern (hdr.undp.org, Open Knowledge Repository). Open-Source-Modelle und lokal angepasste Systeme können Abhängigkeiten verringern.
3. Fähigkeiten und Regulierung gemeinsam aufbauen: UNIDO argumentiert, dass Länder eigene Innovations- und Produktionskapazitäten in KI aufbauen sollten. Ohne eigene Fachleute bleiben Staaten in einer schwächeren Verhandlungsposition. Der IWF mahnt, dass viele Länder regulatorisch hinterherhinken und die Folgen von KI-Systemen nicht einschätzen können.
4. Globale Regeln und echte Mitsprache: Die CSIS-Analyse betont, dass die heutigen Weichenstellungen bei Infrastruktur, Governance und Lokalisierung bestimmen, ob KI Entwicklung im globalen Süden unterstützt oder erschwert. Dies setzt voraus, dass Länder mit niedrigerem Einkommen als gleichberechtigte Partner wahrgenommen werden.
5. Verantwortung der Unternehmen: Die Privatwirtschaft spielt eine zentrale Rolle. Analysen von Brookings zeigen, wie stark globale KI-Plattformen auf Datenarbeit in Ländern mit niedrigen Löhnen angewiesen sind und wie wenig Schutz diese Beschäftigten haben. Unternehmen müssen sich daran messen lassen, ob sie faire Löhne zahlen, psychologische Unterstützung bieten und Aufstiegsperspektiven eröffnen.

Quelle: user-added

Eine Infografik zeigt drei Liniendiagramme zur Nutzung und Planung von KI in Unternehmen.

Fazit & Ausblick

KI ist keine neutrale Technologie, sondern eine Infrastrukturtechnologie, die Investitionen, Fachwissen, Daten und politische Macht bündelt und globale Ungleichheit verstärken kann. Der neue UNDP-Bericht, die Warnungen von WTO, Weltbank und IWF sowie Studien zu Arbeitsbedingungen im globalen Süden zeichnen ein konsistentes Bild: Wenn reiche Länder und große Tech-Konzerne die Spielregeln allein setzen, werden viele Staaten zu bloßen Datenlieferanten und Absatzmärkten für KI-Produkte.

Gleichzeitig ist dies nicht zwangsläufig. KI kann Entwicklungsprozesse beschleunigen, Zugang zu Bildung und Gesundheit verbessern und neue Industrien entstehen lassen (hdr.undp.org, Weltbank). Ob daraus eine neue Welle der Teilhabe oder eine „neue Ära der Divergenz“ wird, hängt von politischen Entscheidungen, internationalen Regeln und konkreten Investitionen in Infrastruktur, Kompetenzen und faire Arbeitsbedingungen ab. Die zentrale Frage ist nicht, ob KI kommt, sondern für wen sie gebaut und eingesetzt wird.