Investitionen in künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der vielversprechendsten neuen Technologien, von der man erwartet, dass sie eine Welle des gesellschaftlichen Fortschritts auslösen wird, wie es sie seit der industriellen Revolution nicht mehr gegeben hat. Welches sind die größten Chancen im Bereich der KI, wie können sich Anleger engagieren und welche Risiken sind zu beachten?

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst in ihrer einfachsten Form die Automatisierung von Aufgaben und Prozessen, geht aber bis hin zur Lösung komplexerer Probleme durch maschinelles Lernen und Deep-Learning-Technologien. Der weltweite Markt für KI wird bis 2024 einen Umsatz von mehr als 554 Mrd. USD erreichen, da er sich auf eine Reihe von Branchen auswirkt. PWC schätzt, dass die Weltwirtschaft bis 2030 durch KI um bis zu 15,7 Billionen USD wachsen wird.

KI ist an einer Reihe neuer Technologien beteiligt, von virtuellen Assistenten, intelligenten Haushaltsgeräten, futuristischen Einkaufserlebnissen bis hin zu leistungsstarker Software wie dem selbstfahrenden Auto.

Vorteile von AI

Sundar Pichai, CEO von Alphabet, hält KI für die folgenreichste Entdeckung seit Feuer, Elektrizität oder dem Internet.

KI-Anwendungen bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsmodelle anzupassen, und in einigen Fällen entstehen durch die Technologie neue Umwälzungen. Am stärksten betroffen sind wahrscheinlich die Bereiche Reisen und Freizeit, Finanzen, Technologie, Bildung, Gesundheitswesen und Automobil. KI-Lösungen werden häufig für cloudbasierte Systeme entwickelt und sind leicht anpassbar.

KI führt zu einer Vielzahl von Effizienzsteigerungen und inkrementellen Verbesserungen in Unternehmen. So sparen beispielsweise automatisierte Chatboxen den Unternehmen Zeit, indem sie die Kundeninteraktion programmieren und Hilfe in Echtzeit leisten.

• Spart den Unternehmen Ressourcen, die für höherrangige Aufgaben verwendet werden können
• Minimale Fehleranfälligkeit, schnellere Ausführung von sich wiederholenden Aufgaben und geringere Kosten
• Mehr gesammelte Daten führen zu besseren Analysen für intelligente Entscheidungen

Die große Menge an gesammelten Daten ermöglicht es den Unternehmen, Software zu entwickeln, die ein hohes Maß an Individualisierung für die Endnutzer bietet. YouTube und Netflix zum Beispiel optimieren ihre Algorithmen, um das, was die Endnutzer in ihrem Feed sehen, zu personalisieren.

• Bietet mehr Wert und hilft, die Nutzer zu binden
• Steigert die Rentabilität durch personalisierte Anzeigen und E-Shopping-Feed
• Skalierbarkeit: Niedrigere Kosten ermöglichen es Unternehmen, kostenlose Dienste mit kostenpflichtigen Funktionen anzubieten

Wir sind noch dabei, alle Funktionalitäten und Anwendungen der KI zu entdecken. Im komplexesten Bereich der KI kann das maschinelle Lernen Algorithmen entwickeln, die für nichtlineare Schlussfolgerungen ausgelegt sind.

Neue KI-Technologien werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, oft in Kombination mit anderen Technologien wie der Cloud für Echtzeitdaten, Blockchain-Technologien zur Verschlüsselung und den neuesten intelligenten Chips.

Während viele neue Technologien wahrscheinlich noch unter dem Radar sind und wahrscheinlich noch Jahre von der Kommerzialisierung entfernt sind, stellen wir auch fest, dass Deep-Learning-KI langsam Einzug in den Alltag hält. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele:

• Automobile: Selbstfahrende Technologien, wie z. B. Teslas FSD
• Soziale Medien: Erkennung von Hassreden und sensiblen Inhalten
• Werbung: Maschinelles Lernen trainiert Algorithmen für maßgeschneiderte Werbung
• Finanzen: KI-Modelle zur Kreditvergabe (Beispiele: Upstart, LendingClub)
• Gesundheitswesen: Krankheiten genauer und früher erkennen
• Sonstiges: Sprachverarbeitung, Sprach- und Bilderkennung
  
  

In KI investieren

i. Software

Große Technologieunternehmen wie Microsoft, Alphabet, Meta, IBM, Amazon und Netflix, die über einen etablierten Geschäftsgraben verfügen, dürften zu den größten Nutznießern der KI gehören, da sie ihre großen Datenmengen mithilfe von maschinellem Lernen nutzen können, um intelligente KI-Software für die Produktivität zu entwickeln, die sowohl zu mehr Einnahmen als auch zu Kosteneinsparungen führt. Ebenso stehen Softwareunternehmen wie Salesforce, Palantir und UiPath an der Spitze der KI.

ii. Hardware

Chip-Hersteller wie Nvidia und AMD entwickeln Komponenten mit leistungsstarken KI-Funktionen. Nvidia ist beispielsweise führend bei Grafikprozessorchips (GPU), die einige der schnellsten Computer der Welt antreiben und die Hardware bereitstellen, die zur Unterstützung von KI-Technologien wie intelligenten Maschinen, Spracherkennung, selbstfahrenden Autos und medizinischen Durchbrüchen erforderlich ist. Nach einem enormen Wachstum erwartet Nvidia, dass die CPU-Leistung nur noch um 10 % pro Jahr zunehmen wird.

Quelle: Nvidia

Auch Fertigungsroboter profitieren von der Entwicklung der KI. Rockwell Automation, das weltweit größte Unternehmen für industrielle Automatisierung und Information, nutzt KI-Module, um prädiktive Analysen zugänglicher zu machen, damit mehr Mitarbeiter bessere Produktionsentscheidungen treffen können. Die Lösung "FactoryTalk Analytics LogixAI" nutzt maschinelles Lernen, um Vorhersagen zu erstellen.

Quelle: Rockwell Automation

Im Gesundheitswesen hat Intuitive Surgical, das den Goldstandard für Roboterchirurgie setzt, ein Produkt namens "Ion" entwickelt, das KI und Computer Vision nutzt, um Patienten auf Lungenerkrankungen zu untersuchen.

iii. Fonds mit Schwerpunkt auf AI

Auf dem Markt gibt es eine Reihe von Lösungen. Der L&G Artificial Intelligence UCITS ETF bildet den ROBO Global Artificial Intelligence Index ab, der einen Korb von Unternehmen weltweit enthält, die einen deutlichen Anteil ihres Geschäfts und ihrer Einnahmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz beziehen. Es gibt ähnliche thematische KI-Strategien, die von bekannten ETF-Managern wie iShares und Xtrackers angeboten werden. Anleger sollten bedenken, dass die Performance von KI-ETFs auch auf anderen Faktoren als KI beruhen kann, da KI größtenteils ein Instrument ist, um bestehende erfolgreiche Unternehmen zu stärken.

Software-ETFs wie der iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV) bieten ebenfalls ein erhebliches KI-Engagement, da sie von Unternehmen bevölkert werden, die auf die Bereitstellung von B2B-Software für die Implementierung von KI- und Automatisierungslösungen spezialisiert sind.

Eine Alternative für Anleger, die ein "reines" Engagement in KI anstreben, ist die Auswahl eines Korbs von Unternehmen, die ein großes Engagement in KI aufweisen. Ein grundlegenderer Ansatz ist die Nachbildung des Nasdaq 100 oder eines Index, der die weltweit führenden Technologieunternehmen abbildet. Im Folgenden betrachten wir die größten Komponenten des Nasdaq 100, die in gewisser Weise repräsentativ für den Aufschwung der KI sind.

Risiko und Grenzen

Menschliche Kreativität und Visionen lassen sich nur schwer ersetzen, und daher werden herausragende Managementteams höchstwahrscheinlich ein Schlüsselmerkmal von Unternehmen sein. Auch die Technologie kann von Zeit zu Zeit vor Herausforderungen stehen und menschliches Talent erfordern. So kündigte Facebook 2017 an, die Einführung seiner Messenger-Chatbot-Plattform einzuschränken, nachdem es festgestellt hatte, dass viele der Bots nicht in der Lage waren, 70 % der Nutzeranfragen zu beantworten. Auch die KI zur Analyse sensibler Inhalte erfordert menschliches Eingreifen, um endgültig zu entscheiden, was für die Plattform geeignet ist.

Und schließlich der Elefant im Raum. Die Regulierung von Big Tech ist höchstwahrscheinlich eine erhebliche Bedrohung, die Tech-Giganten in den USA, Europa und China betrifft. Die Regulierungsbemühungen zielen derzeit auf die Datenerfassung ab, wobei der Schwerpunkt auf Fragen des Datenschutzes liegt. In diesem Sinne hat die EU vor kurzem Vorschriften für die KI-Verordnung ausgearbeitet, die sich mit den praktischen Anwendungen der KI und dem Datenschutz befassen. Die Regulierung könnte sich auch allmählich auf spezifische KI-Technologien wie die Gesichtserkennung verlagern. Facebook wird derzeit von Texas verklagt, weil es angeblich biometrische Daten von Millionen von Texanern ohne deren Zustimmung gesammelt hat. Zuvor hatte sich das Unternehmen in einem ähnlichen Fall mit Illinois geeinigt. Mit anderen Worten: Solange die Vorschriften nicht klar definiert sind, können Unternehmen, die Verbraucherdaten verwenden, rechtlich angefochten werden.

Schlussfolgerung

KI bietet etablierten Großunternehmen große Chancen, ihre Prozesse weiter zu automatisieren, individuell anzupassen und in einigen Fällen Spitzentechnologien einzusetzen. Anleger können sich über einen Aktienkorb oder über Benchmarks, die Aktien von Tech-Giganten abbilden, an KI beteiligen. Es sollte nicht ausgeschlossen werden, dass mittelfristig Regulierungswellen den Fortschritt der KI und ihre Kommerzialisierung bremsen könnten. Unternehmen, die große Mengen von Verbraucherdaten verarbeiten, geraten natürlich am ehesten ins Fadenkreuz der Regulierungsbehörden.