WisdomTree: Künstliche Intelligenz dürfte das Wirtschaftswachstum der nächsten Dekade beschleunigen

KI ist ein so weit gefasster Begriff, sodass 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 gesellschaftlichen Trend der letzten Jahre ausdrückt. In Abbildung 1 kommt dieser deutlich zum Ausdruck.

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

• 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 eindrucksvoll 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 auszuwerfen. 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 beiden Erfindungen erstmals vorgestellt wurden, machte man darum nicht viel Aufhebens, doch sie üben weiterhin starken Einfluss darauf aus, wie wir die Gegenwart erleben. Unseres Erachtens ist KI eine Entwicklung, die mit der Erfindung der CPU (Central Processing Unit) oder der Gründung des Internets auf eine Stufe gestellt werden kann. Der durch KI gelieferte zentrale Mehrwert kann als Senkung der Prognosekosten3 zusammengefasst werden.

Viele Probleme lassen sich durch den Zugang zu genaueren Prognosen 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 Prognosen 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 Prognose 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 Prognoseproblem angesehen werden – was würde der beste menschliche Fahrer in einer bestimmten Situation tun? Wenn eine Maschine aus
  

Millionen von Stunden der Beobachtung von Millionen menschlicher 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 Prozent der produzierten Nahrungsmittel verderben dort noch bevor sie verwendet werden können6. Dabei handelt es sich natürlich nur um ein paar Prognosen, doch unserer bisherigen Erfahrung nach stellen nur wenige infrage, dass KI ein riesiges Wachstumspotenzial bringt.

KI wird bereits genutzt

Spannend ist hierbei, dass KI nicht mehr nur reine Theorie ist – es gibt jenseits von Amazon und Alphabeth echte Unternehmen, die bereits heute davon profitieren. Eines der Einflussreichsten, Robotic Process Automation, beschäftigt sich mit Identifikation und Skalierung wiederkehrender Aufgaben. Unternehmen können mithilfe dieses Verfahrens menschlichen Arbeitskräften wirkungsvollere Aufgaben übertragen. Zu den Unternehmen, die sich daran beteiligen und heute daraus Umsätze generieren, gehören Blue Prism, Nice und Pegasystems. Investoren können von der Expertise bei der Suche nach solchen Chancen profitieren– was keine leichte Aufgabe ist –, und dadurch für zukünftiges Wachstum gerüstet sein.