Das Interview wurde geführt von Ula Rutkowska (Senior Researcherin bei Apolitical) und redigiert von Christina Obolenskaya (MSc in Internationaler Geschichte, LSE, und Praktikantin für Kommunikation bei Apolitical). Phillip Thigo wurde in die Liste „Government AI 100“ von Apolitical im Jahr 2025 aufgenommen.
Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als das Spezialgebiet einiger weniger wohlhabender Länder und Konzerne dargestellt. Doch ihr Potenzial, Governance, öffentliche Dienstleistungen und wirtschaftliche Entwicklung zu transformieren, ist global. Für Länder des Globalen Südens bedeutet die Einführung von KI jedoch erhebliche Herausforderungen – Lücken bei der Infrastruktur, beim Datenzugang, bei digitalen Kompetenzen und Governance-Modellen erschweren eine gerechte Entwicklung.
Phillip Thigo, Kenias Sondergesandter für Technologie, untersucht, was nötig ist, um die grundlegenden Systeme aufzubauen, die eine globale Einführung von KI ermöglichen. Er spricht über Investitionen in Energie und Konnektivität, das Überdenken öffentlich-privater Partnerschaften und von Finanzierungsmodellen. Thigo betont, dass Inklusivität, Vertrauen und Zusammenarbeit zentrale Prinzipien der KI-Zukunft sein müssen – ohne sie riskiert die Technologie, bestehende Ungleichheiten zu vertiefen, anstatt sie zu beheben.
Frage: Was sind die dringendsten Herausforderungen bei der Entwicklung gerechter KI-Politiken, insbesondere für Länder des Globalen Südens?
Grundlagen der KI
— KI wird oft als Teil einer fortgeschrittenen Innovations- und Technologiesphäre verstanden – mit Daten, Rechenkapazitäten und Algorithmen. Doch bevor Länder mit diesen fortgeschrittenen Funktionen arbeiten können, müssen sie in grundlegende Infrastrukturen investieren, um einen gerechten Zugang zu diesen Fähigkeiten sicherzustellen. Beispielsweise benötigt man Daten, um KI zu trainieren – sei es im Bereich Gesundheit, Landwirtschaft oder Bildung. Die Mehrheit der Weltbevölkerung weist erhebliche Datenlücken auf, die zentrale Hindernisse darstellen, um Entwicklungsziele wie die Sustainable Development Goals (SDGs) zu erreichen.
Infrastruktur
— Konkret geht es um Internetverbindung. Der afrikanische Kontinent ist nach wie vor stark unterversorgt. In Ostafrika sind beispielsweise nur 24 % der Bevölkerung mit dem Internet verbunden, während es in Kenia 42 % sind. Das zeigt grundlegende Infrastrukturlücken – einschließlich der Energieversorgung. KI ist äußerst energieintensiv. Doch in Afrika haben über 600 Millionen Menschen keinen Zugang zu Elektrizität, insbesondere in ländlichen Gebieten („last mile connectivity“), was das wirtschaftliche Wachstum und die soziale Entwicklung behindert.
Skalierbare Kompetenzen
— Grundlegende MINT-Kompetenzen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) müssen bereits in der Grundschule, über weiterführende Schulen bis hin zu Hochschulen vermittelt werden. Zudem besteht auf dem Kontinent ein erheblicher Mangel an branchenspezifischen Fähigkeiten, die notwendig sind, um die neue KI-Wirtschaft zu gestalten.
Agile Governance
— Wir müssen herausfinden, wie diese Technologien so gesteuert werden können, dass sie die Entwicklung ermöglichen und gleichzeitig Risiken adressieren. Die Governance-Mechanismen des Kontinents müssen gestärkt werden – einschließlich Parlamenten und Justiz, die eine zentrale Rolle bei Gesetzgebung und Schlichtung einnehmen.
Innovative Finanzierung
— Viele Länder im Süden sind finanziell eingeschränkt und müssen ihre Investitionen in die digitale Wirtschaft überdenken, ohne sich weiter zu verschulden. Schließlich sind gerechte Partnerschaften entscheidend – die heutigen öffentlich-privaten Partnerschaften funktionieren nicht. Es ist nicht realistisch, mit einem Unternehmen von 3 Billionen US-Dollar Marktwert zu kooperieren, wenn das eigene BIP unter 100 Milliarden liegt.
Fortsetzung – Gerechte KI-Politiken und Infrastrukturen
— Während wir über Rechenleistung, Daten, Talente und Algorithmen sprechen, dürfen wir die Grundlagen nicht vergessen – Inklusivität muss ein zentrales Prinzip in dieser neuen digitalen Wirtschaft bleiben. Nicht viele Länder können sich eigene Rechenkapazitäten leisten, und es ergibt wirtschaftlich keinen Sinn, dass jedes Land individuell in diese Infrastruktur investiert. Deshalb müssen wir über gemeinsame Nutzung großflächiger Investitionen nachdenken.
Gleichzeitig sollten Länder in die Grundlagen investieren, damit ihre Bürgerinnen und Bürger von dieser neuen Wirtschaft profitieren können. Kenia ist beispielsweise gut aufgestellt – durch unsere saubere Energie, die Breitbandverbindung und unser starkes Technologie-Ökosystem. Aber: Wir haben nicht genug eigene Arbeitslasten, um den Aufbau umfangreicher Rechenzentren zu rechtfertigen.
Wie können also Nachbarländer auf diese Fähigkeiten zugreifen, ohne ihre Souveränität zu gefährden? Wie entwickeln wir ein kohärentes regulatorisches System, das grenzüberschreitende Datenflüsse erlaubt und dabei Sicherheit, Schutz und Datenhoheit garantiert?
Frage: Mit einer sich schnell entwickelnden Technologie wie KI – wie schaffen wir die Grundlagen für mehr Gerechtigkeit?
Jede Nation, die sich als KI-führend bezeichnen will, braucht dieselben Grundlagen. In letzter Zeit wurden viele große Ankündigungen gemacht – etwa die 500-Milliarden-Dollar-Initiative des Weißen Hauses und OpenAI oder der KI-Aktionsgipfel in Frankreich, Kanada und der Europäischen Union.
Dabei wird klar: Der Schlüssel zur Einführung von KI ist die Investition in Infrastruktur. Deshalb muss unser Entwicklungsverständnis neu gedacht werden – Technologie-Investitionen sollten ähnlich wie in Schienen, Straßen oder Wasserwege behandelt werden.
Länder wie Kenia müssen ihre Investitionen massiv erhöhen. Zugleich ist eine ernsthafte Reform des aktuellen Finanzsystems notwendig – dieses muss Zugang zu fairen Kreditmechanismen schaffen.
Wie bereits erwähnt, sind Partnerschaften mit führenden KI-Unternehmen entscheidend. Es könnte eine Win-win-Situation entstehen: Diese Unternehmen möchten neue Märkte erschließen und ihre Modelle mit regionalen Sprachen wie Kiswahili trainieren.
Frage: Wie können wir das öffentlich-private Modell bei der KI-Innovation verbessern?
Ein Problem der heutigen öffentlich-privaten Partnerschaftsmodelle ist, dass sie nicht für Technologie-Infrastruktur konzipiert wurden – sondern eher für Straßen, Brücken oder andere physische Projekte. Auch die traditionellen Finanzierungsinstitutionen, die Investitionen in Technologiebereiche strukturieren, benötigen mehr Kapazitäten und Innovationskraft.
Es überrascht daher nicht, dass ein Großteil der technologischen Entwicklungen in Afrika von Risikokapitalgebern (VCs) oder ausländischen Privatinvestoren getrieben wird – und nicht durch PPPs oder lokale Banken.
Ich sage oft im Scherz: Wenn die heutigen großen Tech-Unternehmen ursprünglich aus Afrika stammten, würden sie gar nicht existieren, weil sie niemals Investitionen für ihre Projekte bekommen hätten.
Wir müssen die Modelle für öffentlich-private Partnerschaften neu denken und neu bewerten – insbesondere im Hinblick auf Risikoeinschätzung. Vorstellungen von „Due Diligence“ und „Exit-Strategien“ müssen neu definiert werden.
Der afrikanische Kontinent, mit seinem wirtschaftlichen Umfeld und großem Wachstumspotenzial, braucht geduldiges Kapital, denn seine wirtschaftlichen Grundlagen unterscheiden sich grundlegend von denen fortgeschrittener Volkswirtschaften.
Zum Beispiel waren viele große Tech-Unternehmen in ihren Anfangsjahren bereit, Risiken einzugehen, und arbeiteten mehrere Jahre ohne Gewinn, im Vertrauen darauf, dass ihre Geschäftsmodelle langfristig erfolgreich sein würden.
In Afrika jedoch gibt es diesen ökonomischen Spielraum nicht – Investoren erwarten schnelle Gewinne. Doch wir brauchen genau diese risikobereite Denkweise, die Tech-Ökosysteme in entwickelten Ländern befeuert hat – auch in Entwicklungsländern.
Das ist besonders wichtig für unsere Volkswirtschaften, weil es ihnen den nötigen fiskalischen Spielraum verschafft, um durch Technologien wie Künstliche Intelligenz wettbewerbsfähig zu bleiben und gemeinsamen Wohlstand zu ermöglichen.
Frage: Sie sind an vielen globalen Diskussionen über KI, Sicherheit und Governance beteiligt. Wo sehen Sie derzeit die größten Lücken?
Inklusivität. Wenn wir über Sicherheit sprechen, geschieht das meist im geopolitischen Kontext. Mein Team ist Teil des International Network of Safety Institutes, um gemeinsam zu verstehen, was Sicherheit, Schutz und Inklusivität in unserem Kontext bedeuten.
Wir arbeiten außerdem an dem Konzept, dass KI öffentliches Vertrauen aufbauen muss. Während viele Diskussionen durch geopolitische Spannungen bestimmt werden, konzentrieren wir uns auf die Chancen und Ermöglicher von KI – wie sie genutzt werden kann, um Entwicklungsherausforderungen zu lösen, unter Berücksichtigung eines risikobasierten Ansatzes.
Unser Zugang beginnt mit den Werten Inklusivität und Vertrauen, bevor wir über Sicherheit und Schutz sprechen – diese müssen die Resilienz dieser Technologien gewährleisten.
Frage: Warum, denken Sie, wird Inklusivität so selten in diesen Debatten berücksichtigt?
Ich glaube, viele denken einfach nicht daran – und ehrlich gesagt: Es ist politisch heikel. Wer über Inklusivität spricht, landet schnell bei Geopolitik.
Wir haben gesehen, wie bestimmte Gesetzgebungen einigen Ländern den Zugang zu Technologie verwehren. Wenn ich in solchen Sitzungen bin, spüre ich sehr genau, dass das der eigentliche Konfliktpunkt ist.
Für uns jedoch – unabhängig von geopolitischen Überlegungen – ist es entscheidend, dass Afrika bei dieser Technologie nicht abgehängt wird. Leapfrogging, also das Überspringen technologischer Entwicklungsschritte (wie bei der Mobiltelefonie), ist diesmal kaum möglich, weil massive Investitionen nötig sind.
Es geht nicht darum, von Festnetztelefonie direkt zu Smartphones zu springen. In diesem Fall braucht es gezielte Anstrengungen, um in Rechenkapazitäten, Talente, Datensätze – inklusive sprachlicher Vielfalt bei der Entwicklung großer Sprachmodelle – zu investieren. All das erfordert erhebliche Mittel.
Wenn man über die vier Säulen der Künstlichen Intelligenz nachdenkt – Rechenleistung, Daten, Talente und Algorithmen – wird klar: Rechenleistung bedeutet Verarbeitungskapazität, und die ist nicht überall vorhanden. Um Rechenleistung grenzüberschreitend zu nutzen, braucht es Vertrauen, denn Daten bilden die Arbeitslasten für KI.
In diesem Sinne arbeiten wir an einem Konzept von „souveräner KI“, das auf Vertrauen basiert. Auch wenn Rechenzentren vermutlich nur in wenigen Ländern verfügbar sein werden, wollen wir sicherstellen, dass alle Länder gleichberechtigten Zugang dazu haben – sicher, geschützt und souverän.
Talente müssen ebenfalls gemeinsam genutzt werden, um der Gesellschaft zu dienen. Und schließlich müssen Algorithmen fair und vertrauenswürdig sein – sie dürfen nicht manipulierbar sein, müssen erklärbar und transparent bleiben und stets einen Menschen in den Entscheidungsprozess einbinden.
Wir müssen für einen echten Multilateralismus eintreten – Souveränität darf kein Vorwand für Isolationismus sein, sondern muss globale Zusammenarbeit fördern.
Wir haben zum Beispiel Botschaften, die souveräne Räume von Staaten sind – aber sie sind nicht abgeschottet. Genau so sehen wir die Rolle von KI-Souveränität. Deshalb arbeiten wir an einem White Paper, das definiert, was Souveränität im Zeitalter der KI bedeutet – nämlich multilaterale Kooperation und globaler Zusammenhalt für gemeinsamen Wohlstand.
Frage: Ihre Arbeit umfasst digitale Governance, finanzielle Inklusion und technologische Innovation. Können Sie ein konkretes Projekt nennen, das Sie geleitet haben und das Auswirkungen auf Kenia hatte?
Ich bin begeistert von unserer Zusammenarbeit mit IBM und der Bin Zayed Universität, bei der eines der ersten KI-Modelle für Klimaschutz entwickelt wurde. Dieses Modell unterstützt die Agenda von Präsident William Ruto, die Waldfläche in Kenia zu vergrößern.
Wir nutzten das Modell, um eine Initiative namens „Conservation At Scale“ ins Leben zu rufen, die verschiedene Akteure zusammenbringt, um in Aufforstung, eine gerechte Energiewende und die Schaffung von grünen Arbeitsplätzen für junge Menschen zu investieren.
Das Modell wurde anschließend angepasst, um auf Überschwemmungen zu reagieren – in Zusammenarbeit mit dem Roten Kreuz, Microsoft, Meta, Google und Amazon. So konnten wir Erdrutschrisiken kartieren und Warnmeldungen an Menschen in gefährdeten Regionen senden.
Ein weiteres Projekt konzentriert sich auf die Verbesserung der landwirtschaftlichen Erträge von Milchbauern und die Wertschöpfungsketten im Milchsektor. Innerhalb von sechs Monaten konnten wir das Einkommen der Bauern verdoppeln, indem wir einfache Rechenkapazitäten und Daten nutzten.
Bald veranstalten wir eine große Messe, um zu zeigen, wie Künstliche Intelligenz den Milchtransport revolutioniert hat. Außerdem haben wir ein Versicherungsprogramm für Landwirte gestartet, das wir „Maziwa ni school fees“ nennen – was übersetzt „Milch ist Schulgeld“ bedeutet.
Durch KI konnten wir herausfinden, dass die größten Ausgaben der Bauern im Bereich Gesundheit und Bildung liegen – nicht in der Landwirtschaft. Deshalb haben wir es geschafft, die zusätzlichen Milcherträge in ein Finanzierungsmodell für Schulgebühren umzuwandeln.
Uns wurde klar, dass es entscheidend ist, Erträge zu verfolgen und schnell zu berechnen, was zur Verbesserung der Leistung nötig ist – unter Einbeziehung von Faktoren wie Futter, Wetter und dem Gesundheitszustand einzelner Kühe.
Wir haben das KI-Modell in Metas WhatsApp integriert, um den Bauern in Echtzeit PDF-Rückmeldungen zu liefern. Das hat ein Vertrauensekosystem geschaffen, in dem die Bauern genau wissen, dass die Milch, die sie an der Hofeinfahrt abgegeben haben, tatsächlich bei der Genossenschaft angekommen ist und mit den aufgezeichneten Zahlen übereinstimmt. Sie haben dadurch die Herkunftsnachweise ihrer Produkte direkt auf dem Handy.
Ich möchte jedoch betonen, dass Modelle und Rechenleistung teuer sind – ein echtes Problem für kleine und mittlere Unternehmen, da die Kosten eine Skalierung erschweren. Ich habe dieses Beispiel genutzt, um in politischen und strategischen Entscheidungsprozessen den Fall zu machen, dass Afrika eigene Modelle entwickeln muss – kostengünstiger und kulturell angepasster.
Außerdem setze ich mich für ein differenziertes Preismodell für den Zugang zu großen Sprachmodellen (LLMs) bei führenden KI-Unternehmen ein. Denn nur so können unsere Unternehmer fair an dieser digitalen Wirtschaft teilhaben.
