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Technologische Entwicklung
Künstliche Intelligenz dürfte das Wirtschaftswachstum der nächsten zehn Jahre anführen
20. May 2019
Christopher Gannatti , Head of Research


Nur wenige Schlagwörter sind im Zusammenhang mit Themeninvestments so allgegenwärtig wie „künstliche Intelligenz“ (KI). Fragt man jedoch zehn verschiedene Personen, was KI bedeutet, erhält man wie bei vielen solcher Begriffe wahrscheinlich auch nahezu zehn verschiedene Definitionen. KI ist ein so weit gefasster Begriff, dass es schwierig ist, eine stichhaltige Investmentthese aufzubauen, ohne konkreter zu werden.

 

So definiert WisdomTree künstliche Intelligenz

 

Demis Hassabis, Gründer von DeepMind, meinte: „Big Data ist auf gewisse Weise das ‚Problem‘ – KI ist die Lösung.“ Uns gefällt dieses Zitat, weil es einen wichtigen Trend erfasst, der sich in den letzten Jahren in der Gesellschaft abzeichnet. In Abbildung 1 kommt er deutlich zum Ausdruck. 

 

Abbildung 1: Die Unternehmen mit der größten Marktkapitalisierung im S&P 500 haben sich in den letzten zehn Jahren stark verändert

 

Quelle: Bloomberg. Stand der Daten: 18. April 2019 bzw. 17. April 2009.

Die historische Performance ist kein Anhaltspunkt für die künftige Performance und jedes Investment kann im Wert sinken.

 

  • Mit Stand zum 18. April 2019 haben sich Unternehmen wie Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet und Facebook ihren Platz unter den zehn besten Unternehmen nach Marktkapitalisierung gesichert. Microsoft ist das einzige Unternehmen, das bereits vor zehn Jahren dabei war. Jedes dieser Unternehmen verfügt aus einem sehr wichtigen Grund über eine solch hohe Marktkapitalisierung: Daten. Auf unterschiedliche Weise haben diese Unternehmen in der Tat eine riesige Menge an Kundendaten gesammelt, die – richtig analysiert – einen enormen wirtschaftlichen Wert darstellt.  
  • Zum 17. April 2009 ergibt sich eine Liste mit „klassischen“ Unternehmen. Außer Microsoft ist es keinem dieser Unternehmen gelungen, sich im Bereich Kundendaten als Innovator zu etablieren. Besonders krass ist der Vergleich zwischen Walmart und Amazon: Walmart gilt immer noch als sehr erfolgreiches Unternehmen, doch der Erfolg von Amazon hat die Fantasie des Konsumenten auf eine Weise angeregt, wie Walmart dies einfach nicht nachahmen konnte. 

Wenn wir also über KI sprechen, meinen wir die Nutzung von Computern und Software, um Daten zu erfassen, zu verarbeiten und auszugeben. Genauer gesagt kann KI mithilfe vergangener Erfahrungen Beziehungen herstellen und Vorhersagen treffen, ohne ausdrücklich so programmiert zu sein, dass jedes nur mögliche Szenario abgedeckt wird. Außerdem ist KI lernfähig, sie kann sich anpassen. Sie bietet das Potenzial, die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens in komplexe Prozesse fast vollständig auszuschließen, und eröffnet dadurch im Bereich Automatisierung in fast allen Branchen neue Möglichkeiten. 

 

KI senkt durch Vorhersagen deutlich die Kosten einer ersten Eingabe

 

1971 entwickelte Intel einen Mikroprozessor, bei dem die Funktion der zentrale Recheneinheit (CPU) in nur einem Chip unterbracht wurde. Dies ebnete den Weg für eine dramatische Kostensenkung bei den Rechenoperationen1. Tim Berners-Lee und sein Team entwickelten das Hyper Text Transfer Protocol (HTTP) von 1989 bis 19912, und veränderten damit die Zukunft der weltweiten Verbindung über das Internet.

 

Als diese Erfindungen erstmals vorgestellt wurden, gab es darum nicht viel Aufhebens, doch beide üben weiterhin starken Einfluss darauf aus, wie wir die Gegenwart erleben. Unseres Erachtens ist KI eine Entwicklung, die mit der Erfindung der CPU oder der Gründung des Internets auf eine Stufe gestellt werden kann, und der zentrale Mehrwert, den sie liefern wird, kann als Senkung der Vorhersagekostenzusammengefasst werden. 

 

Viele Probleme lassen sich durch den Zugang zu genaueren Vorhersagen umdeuten:

 

  • Wenn Einzelhändler wissen, was und in welchen Mengen ihre Kunden etwas kaufen möchten, können sie ihre Bestandskosten dramatisch senken. Außerdem könnten Unternehmen anhand der dynamischen Preisermittlung einen Wert ermitteln, der dem Wert für eine Ware oder eine Dienstleitung für einen bestimmten Kunden näherkommt. 
  • Im Gesundheitswesen kann mithilfe von Vorhersagen besser eingeschätzt werden, welche Erkrankungen in verschiedenen Bereichen für Probleme sorgen könnten, oder – durch Kombination der Anamnese mit aktuellen Daten aus medizinischen Tests – welche Hauptrisiken für die Patienten am relevantesten sind.
  • In der Landwirtschaft helfen Präzisionstechnologien bei der genaueren Vorhersage von Temperatur, Niederschlag, Schädlingen, Rohstoffpreisen usw. Prädiktive Technologien können sogar dazu eingesetzt werden, um die Widerstandsfähigkeit des Bodens gegenüber sich verändernden Bedingungen zu messen4.
  • Auch autonomes Fahren kann als Vorhersageproblem angesehen werden – was würde der beste menschliche Fahrer in einer bestimmten Situation tun? Wenn eine Maschine aus Millionen von Stunden der Beobachtung von Millionen von menschlichen Fahrer lernen kann, könnten solche Vorhersagen möglicherweise genau getroffen werden.

Welchen potenziellen Wert hat KI für die globale Wirtschaft?

 

Eine genaue Beantwortung dieser Frage ist sehr schwierig. Aus Abbildung 1 geht ein Signal hervor, das sich aus den Arten von Unternehmen ableiten lässt, die im S&P 500 in die Top 10 der größten Unternehmen nach Marktkapitalisierung aufgestiegen sind. Diese Marktkapitalisierungen erreichen nicht deshalb solche Höhen, weil diese Unternehmen einfach eine riesige Datenmenge sammeln konnten – die implizite Annahme ist die, dass diese Daten nutzbar gemacht werden können, um ein zukünftiges Gewinnwachstum zu erzielen. 

 

Außerdem bieten Firmen wie das McKinsey Global Institute Einblicke und Vorhersagen zu diesen Themen, die aus Gesprächen mit einer großen Bandbreite an Unternehmen aus einer Vielzahl an Branchen hervorgehen. Im Rahmen einer Analyse wurden 400 Anwendungsfälle in 19 Branchen (u. a. Luftfahrt, Verteidigung, Reise und öffentlicher Sektor) untersucht. Heraus kam, dass KI-Technologie jährlich zur Generierung von 3,5 bis 5,8 Billionen USD beitragen könnte5. Machine-Learning-Programme können auch helfen, Abfall zu reduzieren – ein Beispiel dafür ist die Nahrungsmittelindustrie in den USA: 30–40 % der produzierten Nahrungsmittel verderben dort, bevor sie verwendet werden können6. Dabei handelt es sich natürlich nur um ein paar Vorhersagen, doch unserer bisherigen Erfahrung nach stellen nur wenige infrage, dass KI ein riesiges Wachstumspotenzial besitzt. 

 

KI wird bereits genutzt

 

Spannend ist hierbei, dass KI nicht mehr nur reine Theorie ist – es gibt echte Unternehmen über Amazon und Alphabet hinaus, die bereits heute davon profitieren. Das Geschäft eines der einflussreichsten dieser Unternehmen, Robotic Process Automation, ist es, wiederkehrende Aufgaben zu identifizieren und zu skalieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, menschlichen Arbeitskräften wirkungsvollere Aufgaben zu übertragen. Zu den Unternehmen, die sich daran beteiligen und daraus Umsätze generieren, gehörten Blue Prism, Nice und Pegasystems. Die Investoren können von der Expertise profitieren, solche Chancen aufzufinden – keine leichte Aufgabe –, und dadurch für zukünftiges Wachstum in den nächsten Jahren gerüstet sein. 

 

Quelle

1 1971: Microprocessor Integrates CPU Function onto a Single Chip.” The Silicon Engine. 

2 Evolution of HTTP.” MDN web docs. 

3 Professor Ajay Agrawal meinte im April 2018: „KI kann im Rahmen zahlreicher Aktivitäten im Berufs- und Privatleben als Ursache für eine Senkung der Kosten der ersten Eingabe umgedeutet werden – der Vorhersage.“

4 Food & Tech: From Soil to Supper.” Refresh. 2018.

5 “Notes from the AI Frontier: Insights from Hundreds of use Cases.” McKinsey Global Institute. April 2018. 

6 USDA, “FAQ” from Usda.gov, taken from “Food & Tech: From Soil to Supper.” Refresh. 2018.

 

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