Wie investieren Sie in künstliche Intelligenz? Wie investieren Sie in künstliche Intelligenz? Wie investieren Sie in künstliche Intelligenz?

Wie investieren Sie in künstliche Intelligenz?

Thought Starters 1 minute to read
Christopher Dembik

Head of Macroeconomic Research

Chatgpt ist ein aktueller Begriff - eine von Open AI entwickelte Online-Konvertierungsschnittstelle, die auf einem Algorithmus zur Sprachmodellierung basiert. Konkret bedeutet das, dass der Algorithmus, der hinter Chatgpt steht, auf einer grossen Anzahl von Webseiten trainiert wird, um Fragen auf der Grundlage zuverlässiger externer Quellen zu beantworten. Dabei kann es darum gehen, einen Text zu übersetzen, ein Computerprogramm zu generieren, ein Gedicht zu schreiben oder sogar einen Liebesbrief zu verfassen (wenn sich die Gelegenheit dazu bietet). Künstliche Intelligenz ist nichts Neues. Aber Chatgpt wird aufgrund seiner Effizienz und Zuverlässigkeit einhellig als wichtiger Entwicklungssprung in der Forschung angesehen. Bedeutet dies, dass jetzt der richtige Zeitpunkt für Investitionen ist? Hier erklären wir es Ihnen.

Viele Rückschläge, wenig Erfolg
Alle Firmen haben sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigt. Sie ist mittlerweile unumgänglich. Allerdings sind nur wenige Projekte erfolgreich. Laut einer Studie der Unternehmensberatung EY vom November 2021 haben nur 10 % bis 15 % der Unternehmen erfolgreich Lösungen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz industrialisiert. Im Falle der französischen Telefongesellschaft Orange sind es sogar fast 90 % der Projekte, die scheitern. Die bisherigen mageren Erfolge betreffen häufig den Banken- und Finanzsektor und hier vor allem die Automatisierung von Back-Office-Aufgaben. Die Misserfolge lassen sich in der Regel durch vier Hauptfaktoren erklären: mangelnde Akzeptanz - die technologische Revolution, die hinter der künstlichen Intelligenz steht, muss mit den Menschen und nicht gegen sie erfolgen, indem sie sie ersetzt -, fehlende Finanzierung (solche Entwicklungen erfordern langfristige finanzielle Verpflichtungen, die nicht immer leicht einzuhalten sind), Datenqualität und schwieriger Zugang zu Studien, die die Wirksamkeit der Technologien untereinander vergleichen können. Es ist klar, dass das Hauptproblem in diesem Stadium nach wie vor die Datenqualität ist (um das Lernen des Algorithmus zu ermöglichen). Dies ist eine bedeutende und manchmal unüberwindbare Herausforderung. Noch bevor man überhaupt an einem möglichen Algorithmus arbeiten kann, muss man zunächst auf die Daten zugreifen und sie sortieren - was Zeit und Geld kostet. Dies ist ein unerlässlicher Schritt, der jedoch nicht immer von Unternehmen verstanden wird, die vom Einsatz künstlicher Intelligenz schnelle und in Zahlen messbare Ergebnisse erwarten. Das ist selten der Fall.

Verschiedene Strategien für Anlagen in künstliche Intelligenz
Auch wenn die Rückschläge im Durchschnitt zahlreicher sind als die Erfolge, gibt es keine Diskussion darüber, dass künstliche Intelligenz, egal in welcher Form, langfristig unumgänglich sein wird. Zum Teil wird sie beispielsweise den Arbeitskräftemangel bewältigen, der sich aus dem Bevölkerungsrückgang ergeben wird. Im Falle Deutschlands wird geschätzt, dass zwischen 2025 und 2035 jedes Jahr fast 500.000 Menschen aus dem Arbeitsmarkt ausscheiden werden. Das ist eine enorme Zahl. Die Grenzen zu öffnen wird sicherlich wieder ein Thema auf dem Tisch sein. Dort, wo es möglich ist, auf künstliche Intelligenz zurückzugreifen, wird dies ebenfalls der Fall sein (auch für Berufe, die heute von der oberen Mittelschicht besetzt sind, wie die Fähigkeiten von Chatgpt zeigen).

Wie kann ich investieren? Der erste Ratschlag lautet, schrittweise vorzugehen (kurz gesagt, es nicht wie Katie Wood, CEO des Fonds Ark Invest, zu machen, die massiv in dieses Segment investiert hat). Diversifizierung ist nach wie vor ein entscheidender Faktor, insbesondere bei einer vielversprechenden Technologie, die für einen Neuling jedoch oft schwer zu verstehen ist. Wenn man dieses Grundprinzip verinnerlicht hat, gibt es drei Möglichkeiten: Investitionen in die grossen amerikanischen Technologiewerte (1), Investitionen in spezialisierte Unternehmen, die künstliche Intelligenz als Kerngeschäft haben, um dieses Anlagethema besser erfassen zu können (2) oder Investitionen in Hauptakteure, die damit beginnen, künstliche Intelligenz in ihre Prozesse zu integrieren (was ein minimales Risiko in Bezug auf dieses Anlagethema bedeutet).

  1. Die grossen Technologiewerte investieren in diesen Bereich, weil künstliche Intelligenz die Funktionsweise von Suchmaschinen verändern wird. Ganz einfach gesagt. Microsoft hofft zum Beispiel, Bing zu verbessern. Wenn es dem Unternehmen gelingt, 1 % Marktanteil bei den Suchmaschinen zu gewinnen, bedeutet das 2 Mrd. US-Dollar zusätzliche Einnahmen pro Jahr. Das ist nicht unerheblich. Natürlich verursacht dies auch Kosten (Druck auf die Gewinnspanne, viel notwendige Rechenkraft, was lange und oft teure Investitionen mit sich bringt usw.). Zwei wichtige Akteure heben sich ab: Microsoft, das gerade Open AI (den Schöpfer von Chatgpt) für 10 Milliarden Dollar aufgekauft hat, und Google, die denselben Typ von Algorithmus entwickelt (kontinuierliche Entwicklungen seit 2021 und Ausgaben, die allein in diesem Segment in diesem Jahr 50 Milliarden Dollar erreichen dürften). Microsoft bietet sicherlich das konsequenteste Gewinnpotenzial in der unmittelbaren Zukunft (das Unternehmen hat nur einen Marktanteil von 3 % bei Suchmaschinen gegenüber 94 % bei Google, aber die Übernahme von Chatgpt ändert die Situation und dürfte einen Aufholprozess ermöglichen).
  2. Alternativ kann man sich für spezialisierte Wertpapiere entscheiden, die dieses Anlagethema besser einfangen. Dies wird in der Regel von den Fondsmanagern bevorzugt. Die Auswahl ist nicht sehr gross. Zu den möglichen Aktienwerten gehören Nvidia (unumgänglich, auch in Bezug auf das Thema Metaversum) oder C3.ai (ein sehr schöner, in den USA notierter Wert, der in einer Vielzahl von Sektoren wie Verteidigung, Ölexploration oder auch dem Fertigungssektor vertreten ist).
  3. Eine letzte Möglichkeit besteht darin, in Unternehmen zu investieren, die mithilfe von künstlicher Intelligenz automatisieren. In der Schweiz denkt man dabei an ABB, die ein bekannter Akteur im Bereich der Robotik, der Stromerzeugung oder auch der Industrieanlagen ist. Es handelt sich um einen Large Cap, der seit Jahresbeginn eine gute Performance (13 %) aufweist. Das Unternehmen ist in den letzten Jahren vermehrt Partnerschaften eingegangen, um künstliche Intelligenz zu integrieren und optimal zu nutzen, wobei es häufig auf Start-ups zurückgreift (Anwendungsbeispiel: künstliche Intelligenz und 3D-Kartografietechnologie zur Verbesserung seines Angebots an autonomen mobilen Robotern).

Wie Sie jedoch verstanden haben, ist auf dem europäischen Markt die Auswahl an der Börse noch gering. Im Moment sind KI-Werte oft nicht an der Börse notiert. Sie sind in vielen Fällen Neugründungen (man kann über Private Equity investieren, das z. B. an einer Kapitalerhöhung teilnimmt). Das ist eine andere Strategie. In diesem Zusammenhang kann man nicht umhin, die Anwendung für künstliche Intelligenz miniStudio.ai (die ein kleines Start-up-Unternehmen ist) zu erwähnen, die Kinderzeichnungen in animierte Charaktere umwandelt. Das ist irgendwie niedlich.

Was sind die ethischen Aspekte bei all dem?
Wenn man über künstliche Intelligenz spricht, taucht schnell die Frage nach der Ethik auf. Darüber hinaus wird sogar die Vereinbarkeit von künstlicher Intelligenz mit ESG-Kriterien (für Kriterien wie Umweltfreundlichkeit, soziale Rechte und verantwortungsvolle Unternehmensführung) angesprochen (auf dem Forum Big Data and Artificial Intelligence im September 2022 in Paris war dies ein Schlüsselpunkt, der von allen Rednern hervorgehoben wurde). Viele Fonds stellen nun eine Charta für künstliche Intelligenz in den Vordergrund. Dies bedeutet, dass die Unternehmen, in die sie investieren, Mindestkriterien erfüllen, die im Einklang mit tugendhaften Anlagestrategien stehen. Zum Beispiel setzt dies voraus, dass der Algorithmus erklärbar ist (welche Daten werden als Trainingsgrundlage verwendet), dass er zuverlässig ist (mit der Festlegung von Genauigkeits- und Leistungsmassstäben) und dass potenzielle Risiken, die mit dem Algorithmus verbunden sind, im Vorfeld erkannt werden (dies setzt voraus, dass Warnmechanismen betätigbar sind). Seien wir ehrlich: Das ist verbesserungswürdig. Es wird sicherlich noch einige Jahre an Anstrengungen und Regulierung erfordern, um die künstliche Intelligenz tugendhaft zu machen. Aber das ist auf kurze Sicht nicht das Wichtigste. Das Ziel besteht vor allem darin, diese Revolution nicht zu verpassen. Auch hier gilt: Da diese gerade erst begonnen hat, ist es am besten, sein Portfolio nicht zu stark zu exponieren (nicht mehr als 5 % sind vom Sektor der künstlichen Intelligenz abhängig).

 

 

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