Künstliche Intelligenz

Wie KI die Welt verändert und sich ökonomisch auswirkt.

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht und ist zu einem integralen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Von Sprachassistenten wie Siri und Alexa bis hin zu personalisierten Empfehlungen auf Streaming-Plattformen: Diese Technologie ermöglicht es Computern, menschenähnliche Denk- und Lernprozesse durchzuführen und komplexe Probleme zu lösen.

Was ist Künstliche Intelligenz?

KI bezeichnet die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren und ist ein Überbegriff, der sich in Teilbereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning untergliedert. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und Aufgaben zu verbessern. Deep Learning ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens. Es imitiert das menschliche Lernverhalten mittels großer Datenmengen (Stichwort „neuronale Netze“). Diese Modelle ermöglichen „Generative KI“, also Inhalt-produzierende KI. Derzeit werden als Input meist Text oder Sprache verwendet. Die/Der Anwender:in gibt dabei einen Befehl oder eine Beschreibung ein und erhält entsprechende Inhalte in Form von Text, Bild oder Video. Bekannte generative KI-Anwendungen sind ChatGPT, Google Bard, Midjourney, DeepArt.

Entwicklung von KI

Die Anfänge der KI reichen bis in die 1950er Jahre zurück, als Wissenschaftler:innen damit begannen, Computer zu entwickeln, die menschenähnliche Problemlösungsfähigkeiten aufweisen. Seither hat es laufend Fortschritte gegeben, wie beispielsweise 1966, als mit ELIZA der erste „Chatbot“ startete oder als 1986 mit Nettalk die erste sprechende KI entwickelt wurde. Bahnbrechende Fortschritte haben aber erst in den vergangenen 10 bis 20 Jahren stattgefunden.
Die Menge der global gesammelten Daten ist in diesem Zeitraum exponentiell gestiegen und ermöglicht den generativen KI-Modellen aus einem enormen Datenpool zu schöpfen. Der zweite Faktor ist der technologische Fortschritt, und dabei vor allem die Rechenleistung. Während der beste Supercomputer 2001 noch etwa eine Rechenleistung von rund 7 Teraflops pro Sekunde hatte, so verfügt der aktuell beste Supercomputer über eine Rechenleistung von rund 440-tausend Teraflops pro Sekunde.

Einsatzgebiete von KI

KI kommt bereits in diversen Lebensbereichen zum Einsatz, die Anwendungsgebiete werden sich aber deutlich erweitern. Nachfolgend einige Beispiele:

• Gesundheitswesen: Diagnose von Krankheiten, Entwicklung personalisierter Behandlungspläne und Analyse von CT-Scans und MRTs
• Verkehr: selbstständiges Fahren autonomer Fahrzeuge
• Finanzwesen: KI-basierte Algorithmen können Betrugsfälle erkennen und personalisierte Anlageempfehlungen geben
• Bildung: Virtuelle Tutoren können Schüler:innen individuelles Lernen ermöglichen und personalisierte Lerninhalte liefern
• Landwirtschaft: Überwachung von Pflanzenwachstum, der Optimierung von Bewässerungssystemen und Vorhersage von Ernteerträgen
• Fertigungsindustrie: KI-gesteuerte Robotik und Automatisierung kann Defekte und Abweichungen im Produktionsprozess früh erkennen
• Energiesektor: KI kann bei der Optimierung des Energieverbrauchs, der Vorhersage von Stromausfällen und der effizienten Nutzung erneuerbarer Energien unterstützen
• Sicherheit: KI-basierte Überwachungssysteme können dabei helfen, Bedrohungen zu erkennen und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern

Wie verändert KI die Welt bzw. welche ökonomischen Auswirkungen gibt es?

Aus mehreren Quellen* geht hervor, dass durch den Einsatz von KI wesentliche, potenziell höhere Gewinnwachstumsraten an den Aktienmärkten zu erwarten sind. Diese gesteigerten Unternehmensgewinne ergeben sich durch Produktivitätszuwächse, überwiegend in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung, Forschung und Entwicklung. In diesem Kontext ist v.a. die Automatisierung von Arbeitsschritten von Bedeutung. Aus makroökonomischer Sicht könnte dies ein Produktivitätswachstum von rund 1,5 Prozentpunkten pro Jahr über einen Zeitraum von zehn Jahren oder anders ausgedrückt fast 7 Bio. USD für das globale Wirtschaftswachstum bedeuten. Diese höhere gesamtwirtschaftliche Produktion soll sich in den nächsten Jahren in höheren Umsätzen und Gewinnen für die Unternehmen im S&P 500 niederschlagen. In der Folge wird somit auch mit höheren Erträgen an den Aktienmärkten gerechnet. Der Zeitpunkt, wann die Unternehmen diese zusätzlichen Gewinne durch KI erwirtschaften, ist jedoch noch ungewiss, da es hier sicherlich auch sektoral deutliche Unterschiede geben wird. Zu großen Veränderungen könnte es beispielsweise bei den Jurist:innen kommen. Expert:innen zufolge könnten in den kommenden Jahren mehr als ein Drittel der Jobs der Jurist:innen durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden. In den meisten Branchen werden die KI-Lösungen vor allem aber ergänzend eingesetzt werden und repetitive Aufgaben übernehmen.

*HSBC & Goldman Sachs

Die enthaltenen Prognosen sind kein verlässlicher Indikator für die künftige Wertentwicklung!

Wer profitiert vom KI-Boom?

Da KI ein sehr breites Gebiet ist, existieren eine Vielzahl an Unternehmen, die davon profitieren. Es gibt darüber hinaus, jedoch auch viele Unternehmen, die dabei disruptieren, d.h. wo das Geschäftsmodell durch die neue Technologie entwertet wird. Dabei sind vor allem klassische Einzelhändler:innen mit Medien und Büchern betroffen, aber auch Unternehmen in der Tech-Branche, die aufgrund der stärkeren Konkurrenz zunehmend unter Druck kommen.

Die Gewinner:innen der KI lassen sich gut in drei Teilbereiche unterteilen. Zum einen sind es die „Enabler“, also die Ermöglicher:innen, die die notwendige Hardware für KI entwickeln: Halbleiter, Grafikkarten, Prozessoren und verwandte Geräte fallen in dieses Spektrum. Der wohl bekannteste „Enabler“ ist Nvidia – das Unternehmen ist wie kein anderes in den vergangenen Monaten repräsentativ für das gesamte KI-Thema in den Medien diskutiert worden. Wie in allen Bereichen gibt es auch hier wieder unzählige Profiteur:innen: AMD, Marvell und Credo profitieren von der enormen Nachfrage nach Hardware-Lösungen.

Der zweite große Bereich sind die „Hyperscaler“, dazu zählen die Cloud-Unternehmen wie Microsoft, Alphabet und Amazon. Die notwendigen Rechenzentren bzw. Datazentren sind für KI-Unternehmen kaum selbst zu stemmen und werden demnach von den großen Cloud-Anbietern angemietet, um dort die KI-Modelle zu trainieren. Die Cloud-Angebote der großen Unternehmen sind schnell skalierbar, stehen für Sicherheit und eignen sich daher bestens für KI-Anwendungen.

Der dritte Bereich umfasst alle jene Unternehmen die KI-basierte Software-Lösungen anbieten, die sogenannten „Empowered Users“. Dabei handelt es sich vorwiegend um Software-Unternehmen, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Verbesserung und effizientere Software-Produkte liefern. Zu den Gewinner:innen zählen Unternehmen wie Salesforce und Adobe.

KI-Boom: Wir sind dabei!

Die Oberbank ist bei diesem strukturellen Trendthema in den gemanagten Produkten positioniert und bietet auch entsprechende Einzeltitel-Empfehlungen an. Sowohl auf der Oberbank-Aktien-Fokusliste als auch in den gemanagten Produkten, wie dem IPM Aktienbasket, findet man KI-Profiteur:innen. Der Fokus liegt dabei auf beständigen Blue-Chip-Unternehmen wie Microsoft, Alphabet oder Amazon.

Microsoft als Marktführer

Microsoft profitiert vor allem von der Kooperation mit OpenAI (KI Anwendung ChatGPT). Das Unternehmen hat in die Partnerschaft bereits 13 Mrd. USD investiert. Zusätzlich dazu gibt es einen KI-gestützten Assistenten, den sogenannten „Copilot“, der Kund:innen in allen Office-Produkten begleitet. Bei der Anwendung „Microsoft Dynamics 365“ werden digitale Transformationen bei Unternehmen gefördert, wie etwa hinsichtlich Daten und Erfahrungen von Unternehmenskund:innen. Der Einsatz von KI im gesamten Microsoft Portfolio könnte bis 2027 zusätzliche Einnahmen in Höhe von 100 Mrd. USD generieren (der Jahresumsatz lag 2022 bei rd. 200 Mrd. USD).

Alphabet mit starker Position

Die Geschichte der KI-Entwicklung bei Alphabet geht bis ins Jahr 2011 zurück. 2015 wurde KI erstmals in der Google-Suchmaschine integriert, 2016 bei den Google Übersetzer:innen und 2017 wurde sogar ein eigener Unternehmensbereich – „Google AI“ – ins Leben gerufen. KI ist mittlerweile hinter vielen Produkten bei Alphabet die treibende Kraft. „Google Marketing Live 2023“, ein Marketing Tool zur Unterstützung von Unternehmen, wurde im Mai präsentiert und soll die Erstellung von Kampagnen und Suchanzeigen erleichtern. In dem Zusammenhang kann Google AI automatisiert Webseiten bzw. Landingpages mit Keywords, Überschriften, Beschreibungen, Bilder oder anderen Elementen erstellen. Darüber hinaus hat Alphabet mit „Google Bard“ eine adäquate Konkurrenz auf ChatGPT geliefert.

Salesforce: Die weltweit #1 bei CRM

Salesforce ist der weltweit führende Anbieter von Customer-Relationship-Management-Technologien. Im Bereich KI führte Salesforce „Einstein GPT“ ein. Es handelt sich dabei um eine KI-Technologie, die die Datensammlung für Vertrieb, Service und u.a. für das Marketing verbessern soll. Diese Technologie ist speziell für den Handel ausgelegt und hat das Ziel Kund:innendaten zu sammeln und daraus automatisierten Empfehlungen abzuleiten. Dadurch soll sich die Produktivität für die Unternehmen bzw. Kund:innen von Salesforce verbessern.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI, und dabei vor allem Deep Learning, eine revolutionäre Technologie ist, die unser Leben in vielerlei Hinsicht bereits verändert hat und noch wesentlich stärker verändern wird. Die Entwicklung hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht und wird in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Verkehrswesen eingesetzt. Dies hat bereits zu Effizienzsteigerungen und neuen Möglichkeiten geführt, birgt jedoch auch Herausforderungen wie den Verlust von Arbeitsplätzen und die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Ethik. Es ist von großer Bedeutung, die Potenziale von KI zu nutzen, aber auch die Auswirkungen auf die Gesellschaft und die Wirtschaft zu berücksichtigen, um eine ausgewogene und verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen.

Autor: Daniel Haider, MSc., Private Banking & Asset Management, Oberbank

Dieser Artikel wurde am 6. Dezember 2023 erstellt.

Fotoquelle: Shutterstock

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