«Wir nutzen KI» ist keine Antwort mehr

Mercers Umfrage 2026 unter 131 Vermögensverwaltern ergab, dass 55 Prozent KI in mindestens einen Investmentprozess integriert haben, während weitere 27 Prozent Pilotprojekte betreiben. Die InvestOps-Studie von SimCorp, die 200 Führungskräfte in Unternehmen mit einem verwalteten Vermögen von mindestens zehn Milliarden Dollar erfasst, beziffert den Einsatz im Front Office auf rund 70 Prozent, während ein Jahr zuvor etwa 10 Prozent solche Werkzeuge aktiv sondierten. 91 Prozent der von Mercer Befragten beabsichtigen, ihren Einsatz innerhalb von zwölf Monaten auszuweiten.

Dann folgt die Zahl, welche die tatsächliche Lage verkörpert. 6 Prozent der Vermögensverwalter nutzen KI für die Entscheidungsfindung. 74 Prozent setzen sie für Automatisierung und Effizienz ein, 69 Prozent für analytische Unterstützung. 8 Prozent berichten von verbesserten Renditen und einem reduzierten Risiko beziehungsweise geringerer Volatilität.

Die Technologie wurde nahezu überall eingeführt, ausser an jener Stelle, an der die Anlageergebnisse entstehen. Sie fasst Broker-Research zusammen, verfasst Kommentare, gleicht Handelsgeschäfte ab und prüft Dokumente, während die Allokationsentscheidung, die Risikoentscheidung und der Moment der Ausführung dort bleiben, wo sie immer waren: bei einem Komitee, einer Sitzung und einem Menschen unter Zeitdruck.

Warum die Lücke bestehen bleibt

Bemerkenswert an dieser Lücke ist ihre Ursache; die Beschränkung ist organisatorischer und beweisbezogener Natur, nicht technologischer.

Einen Abstimmungsprozess zu automatisieren ist eine ingenieurtechnische Aufgabe. Eine Portfolioentscheidung zu delegieren ist eine Aufgabe anderer Größenordnung. Sie erfordert eine Architektur, die sich rückwirkend testen, ausserhalb der Stichprobe validieren, prüfen und gegenüber einer Aufsichtsbehörde vertreten lässt, zusammen mit einer Governance-Struktur, welche die Verantwortung beim Unternehmen belässt und nicht beim Modell. Für Firmen, die vor Jahren begonnen haben, diese Infrastruktur aufzubauen, ist das machbar, für Firmen, die ein Sprachmodell über einen bestehenden Prozess legen, hingegen nicht. Keine zusätzliche Software schliesst diesen Abstand rasch.

Das System von Smart Wealth geht auf das Jahr 2000 zurück, als die Arbeit an der Anwendung neuronaler Netze auf die Kapitalmärkte begann, und läuft seit mehr als zwei Jahrzehnten auf institutionellen Portfolios. Das bedeutet, dass sich die Architektur, die Validierungshistorie und die Governance darum herum angesammelt haben, lange bevor die Einführung von KI für die Branche zur strategischen Priorität wurde. Diese Langlebigkeit ist eine Folge des Zeitpunkts, zu dem die Arbeit begann, und keine Strategie für sich, doch sie hat einen gewachsenen Bestand an Erfahrung, Validierung und institutioneller Infrastruktur geschaffen, der sich nicht im Schnellverfahren nachbilden lässt.

Daten sind die zweite bindende Beschränkung, von 69 Prozent der von Mercer Befragten als wesentliches Hindernis genannt. Diese Beschränkung hat eine lange Vorlaufzeit, und sie ist der Grund, weshalb die Zahlen zur Verbreitung und jene zur Entscheidungsfindung noch einige Jahre auseinanderlaufen werden.

Drei Entwicklungen, die zu erwarten sind

1. Die Verbreitung wird weiter zunehmen, während der Anteil der Entscheidungsfindung nur langsam steigt. Mercers 6 Prozent könnten sich in den nächsten vierundzwanzig Monaten plausibel verdoppeln. Zur Mehrheit werden sie aus den oben genannten Gründen nicht: Die Hindernisse liegen in der Dateninfrastruktur, der Governance und der Evidenz und nicht in der verfügbaren Technologie.
2. Die Due Diligence wird technisch. Dies ist die Veränderung, die Unternehmen am ehesten unvorbereitet trifft. Allokatoren werden beginnen, nach Modellklassen, Trainingsdaten, Validierungsmethodik und Governance in derselben Tiefe zu fragen, die sie heute bei Risikosystemen und operativer Infrastruktur anlegen. Aussagen, die dieser Prüfung nicht standhalten, werden still und leise aus den Marketingunterlagen verschwinden, und die Formulierung «wir nutzen KI» wird etwa so viel Information tragen wie heute «wir nutzen Computer».
3. Die beiden Gruppen werden sich trennen. Firmen, die KI zur Kostensenkung einsetzen, werden über Kosten konkurrieren, und Kostenvorteile nutzen sich mit der Zeit ab. Firmen, die KI für Entscheidungen einsetzen, werden über Ergebnisse konkurrieren und die schwerere regulatorische und beweisbezogene Last tragen, die damit einhergeht. Das sind unterschiedliche Geschäftsmodelle, und in wenigen Jahren werden sie von jenen, die Kapital allokieren, auch unterschiedlich beschrieben werden.

Wo die ehrliche Grenze liegt

Ein regulierter Vermögensverwalter trägt die volle rechtliche und treuhänderische Verantwortung für die Anlageergebnisse, unabhängig davon, wie diese Ergebnisse zustande kommen. Menschliche Aufsicht muss daher im Investmentprozess verankert sein und nicht als externe Kontrolle hinzugefügt werden. In unserem eigenen Prozess prüfen schlanke Überwachungskomponenten, dass jeder Agent seine Aufgaben rechtzeitig und fehlerfrei abschließt, und jeder Ausfall, etwa ein fehlender oder verzögerter Datenstrom, wird unmittelbar an einen Menschen eskaliert. Unter normalen Bedingungen läuft der Prozess ohne manuellen Eingriff; trifft er auf eine Ausnahme oder kann er nicht wie vorgesehen fortfahren, wird die menschliche Aufsicht direkt in die Kette geholt.

Die Aufsichtsbehörden sind aus der entgegengesetzten Richtung zum selben Schluss gelangt. Die FINMA-Aufsichtsmitteilung 08/2024 fasst das KI-Risiko entlang von Governance und klarer Verantwortungszuweisung, Modellrobustheit und Erklärbarkeit, Datenqualität, Abhängigkeit von Dritten sowie operativer Widerstandsfähigkeit, und ihre eigene Einschätzung lautete, dass sich die meisten Institute beim Aufbau der Strukturen, die diese Risiken erfordern, noch in einem frühen Stadium befinden. In der Europäischen Union wurden die Hochrisiko-Pflichten des AI Act im Rahmen der Digital-Omnibus-Einigung vom Mai 2026 aufgeschoben, wobei Systeme nach Anhang III auf Dezember 2027 verschoben wurden. Aufgeschoben bedeutet nicht aufgehoben, und die Richtung führt unweigerlich zu dokumentierten Modellverzeichnissen, nachweisbarer Data Governance und menschlicher Rechenschaftspflicht.

Die Frage, die sich lohnt

Die Branche hat die vergangenen zwei Jahre damit verbracht, zu debattieren, ob autonomes, Multi-Agenten-gestütztes Investmentmanagement möglich ist. Wir haben mehr als zwei Jahrzehnte damit verbracht, zu belegen, was es braucht, damit es funktioniert: ein System, das durchgehend auf institutionellen Portfolios gelaufen ist, unter aufsichtsrechtlicher Überwachung und über mehrere Marktzyklen hinweg.

Die nützlichere Frage lautet, wie lange der Rest der Branche KI noch als Co-Piloten behandeln will, während die Belege dafür, ihr unter angemessener menschlicher Aufsicht die Steuerung zu überlassen, sich weiter anhäufen.

^Quellen

^{Mercer, «Moving Beyond the AI Pitch: Asset Managers' use of AI», Umfrage unter 131 Vermögensverwaltern, Februar bis März 2026. SimCorp InvestOps Report 2026, durchgeführt von WBR Insights unter 200 Führungskräften, veröffentlicht im Januar 2026. Boston Consulting Group, «Global Asset Management Report 2026: Rebuilding Asset Management for an AI-First World». FINMA-Aufsichtsmitteilung 08/2024, Governance und Risikomanagement beim Einsatz künstlicher Intelligenz, 18. Dezember 2024. Vorläufige Einigung zum Digital Omnibus des EU AI Act, 7. Mai 2026.}

^{Wichtige Hinweise}

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