Uganda und Tansania bauen KI dort, wo das Internet noch knapp ist

Uganda und Tansania stehen für eine selten besprochene Spielart der KI-Verbreitung: was geschieht in Volkswirtschaften, in denen die Anbindung teuer, der Strom unzuverlässig, die meisten Menschen in der Landwirtschaft tätig und Kapital knapp ist.

Gemeinsame Bedingungen:

Beide Länder haben junge, rasch wachsende Bevölkerungen, eine von der Landwirtschaft geprägte Beschäftigung und eine schnell steigende Mobilfunkdurchdringung bei begrenzter Smartphone- und Internetnutzung.

Mobiles Bezahlen ist in beiden verbreitet, dem ostafrikanischen Muster folgend, und liefert dieselbe Grundlage für Finanzdienste wie in Kenia: Transaktionshistorien, die eine Bonitätsbewertung für Menschen ohne Bankkonto tragen.

Beide sehen sich gemessen am Einkommen hohen Kosten für Internetzugang gegenüber, wenngleich Investitionen in Seekabel und der Ausbau terrestrischer Glasfaser die Lage verbessert haben. Das binnenländische Uganda hängt für seine Anbindung vom Transit durch Nachbarn ab, was die Kosten erhöht.

Uganda:

Kampala beherbergt eine bescheidene, aber aktive Technologieszene, mit Tätigkeit in Finanztechnik, Agrartechnik und Gesundheit.

Agraranwendungen sind wirtschaftlich am bedeutsamsten. Kaffee ist ein wichtiges Ausfuhrgut, und die Anwendungen umfassen Krankheitserkennung, Ertragsprognosen und Marktpreisinformationen per SMS. Digital ausgelieferte Beratungsdienste erreichen Bäuerinnen und Bauern, die sonst selten einen Landwirtschaftsberater sähen.

Gesundheitsanwendungen begegnen schwerem Personalmangel, darunter Diagnoseunterstützung und Lieferkettenmanagement für Arzneimittel. Uganda hat Erfahrung mit der Bekämpfung von Krankheitsausbrüchen, und Datenauswertung zur Überwachung hat praktischen Nutzen.

Uganda hat in nationale Glasfaserinfrastruktur und ein nationales Rechenzentrum investiert, um Verwaltungssysteme im Land zu betreiben.

Zu den Schranken zählen der Stromzugang, der außerhalb der Städte trotz Wasserkraft begrenzt bleibt, zeitweilige Internetbeschränkungen in politisch heiklen Phasen und eine begrenzte Forschungskapazität.

Tansania:

Tansania hat eine größere Bevölkerung und Wirtschaft, mit Daressalam als Handelszentrum.

Die Durchdringung mit mobilem Geld ist hoch, und das Land führte früh die Interoperabilität zwischen Anbietern ein, was den Nutzen des Systems steigerte.

Die Landwirtschaft beschäftigt die meisten Tansanierinnen und Tansanier, und die Anwendungen spiegeln regionale Muster: Bestandsüberwachung, Wetterdienste, Marktinformationen und Indexversicherungen. Die Viehhaltung ist wirtschaftlich bedeutsam, und Überwachungsanwendungen greifen auch dort.

Der Naturschutz ist ein eigenes Feld. Tansanias Nationalparks sind für den Tourismus wirtschaftlich wichtig, und die Auswertung von Kamerafallenbildern, akustische Überwachung und die Optimierung von Anti-Wilderei-Patrouillen sind aktive Anwendungen, oft von internationalen Naturschutzorganisationen getragen.

Der Bergbau, darunter Gold und zunehmend kritische Mineralien, nutzt geologische Modellierung und Betriebsoptimierung.

Tansania hat in nationale Infrastruktur der Informationstechnik investiert, darunter ein Glasfaser-Rückgrat und Rechenzentrumskapazität, und die Anbindung über den Hafen von Daressalam bedient binnenländische Nachbarn.

Sprache:

Suaheli wird in beiden Ländern und in ganz Ostafrika verbreitet gesprochen, mit Dutzenden Millionen Sprechern. Es gehört zu den besser ausgestatteten afrikanischen Sprachen für KI, mit echter Forschungsarbeit hinter Suaheli-Datensätzen und -Modellen, wenngleich weiterhin weit hinter den großen Weltsprachen.

Örtliche Sprachen jenseits des Suaheli, von denen beide Länder viele haben, bleiben weitgehend unbedient.

Die gemeinsamen Schranken:

Die Rechenkapazität ist in beiden minimal, Lasten laufen im Ausland zu Devisenkosten.

Die fortgeschrittene technische Ausbildung bringt wenige Fachleute hervor, und die Abwanderung ist erheblich.

Die Kapitalmärkte sind flach, und ein Großteil der Technologiefinanzierung kommt aus der Entwicklungsfinanzierung und von internationalen Gebern, was das Gebaute eher an Entwicklungs- als an kommerziellen Prioritäten ausrichtet.

Der Ausblick:

Für beide Länder dürfte KI eher über mobil ausgelieferte Dienste in Landwirtschaft, Gesundheit und Finanzwesen ankommen als über einen Technologiesektor im herkömmlichen Sinn.

Das ist kein geringeres Ergebnis. Anwendungen, die die Erträge kleinbäuerlicher Betriebe heben oder informellen Händlern Kredit eröffnen, berühren mehr Leben als die meisten kommerziellen KI-Produkte, und sie entstehen unter Zwängen, an denen die meisten Unternehmen scheitern würden.