Künstliche Intelligenz gilt als Wachstumsmotor des 21. Jahrhunderts. In Zukunft soll diese Technologie einen Großteil der gesamten Wirtschaftsleistung ausmachen.
In Deutschland soll sie bis 2025 über ein Drittel der Gesamtleistung der Wertschöpfung betragen. Bis zum Jahr 2030 soll sie sogar 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen.
Die Geldanlage in einzelne KI-Aktien kann vielversprechend sein, ist aber mit größeren Risiken behaftet. Für Privatanlegerinnen und -anleger sind eher KI-Fonds interessant.
Künstliche Intelligenz ist neben dem Fliegen einer der größten Träume der Menschheitsgeschichte. Seit mehr als 200 Jahren beschäftigen sich Wissenschaft, Philosophie und Kunst damit – lange bevor sie in der Wirtschaft ein Thema wurde.
Ab 1815 spielten sogenannte Automatenfiguren in den Werken des Schriftstellers E.T.A. Hoffmann eine zentrale Rolle. Die bekannteste von ihnen ist die Puppe Olimpia in dem Nachtstück der „Sandmann“. Spätestens seit dem Erscheinen des Stummfilms „Metropolis“ im Jahr 1927 hat die Vision von KI auch Einzug in das Bewusstsein der breiten Bevölkerung gehalten.
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Aber was ist künstliche Intelligenz genau? Ziel der Technologie ist es, die Funktion des menschlichen Gehirns künstlich nachzubauen. KI überträgt menschliches Lernen und Denken auf den Computer und verleiht ihm damit Intelligenz. So kann eine KI dank ihrer Fähigkeit des maschinellen Lernens selbstständig Aufgaben lösen, anstatt für jede Aufgabe neu programmiert werden zu müssen.
Oft wird in der Definition zwischen starker und schwacher KI unterschieden. Dabei steht starke KI für das, was in Science-Fiction-Filmen zu sehen ist: Eine Maschine, die Probleme genereller Art lösen kann. Das ist jedoch noch Fantasie und wird es voraussichtlich über Jahrzehnte bleiben.
Der sogenannten schwachen KI begegnen wir mittlerweile immer öfter im Alltag: nämlich in den Anwendungen unserer Handys und Computer. Dahinter stecken mathematische Algorithmen, die spezielle Fragen beantworten können – deren Lösungswege sie vorher selbstständig erlernt haben. Das bekannteste Beispiel ist der sehr weit entwickelte Chatbot ChatGPT von OpenAI.
Zugleich ist KI für viele Menschen eine wichtige Alltagsbegleiterin geworden: bei der digitalen Gesichtserkennung wie etwa beim sicheren Zugang zum SmartPhone oder zu Gebäuden, bei Suchanfragen im Internet, als Rechtschreibprüfung in Mails und Nachrichten oder als Wünsche erfüllende Sprachassistentin oder Übersetzerin.
Außerdem hat KI auch Einzug gehalten in die vermeintlich analogen Bereiche unseres Lebens: Thermostate regeln die Temperatur in vielen Gebäuden. Kühlschränke erstellen Einkaufslisten. Staubsauger reinigen unsere Böden mithilfe von Algorithmen, die die Umgebung erkennen. Navigationssysteme finden nicht nur den kürzesten, sondern auch zeitsparendsten Weg, indem sie Unfall-, Baustellen- und Staumeldungen in Echtzeit berücksichtigen.
Und: In absehbarer Zeit werden wir von autonom fahrenden Autos transportiert. Für deren Nutzung sind Testfahrzeuge weltweit im Einsatz und sammeln auf Millionen von Kilometern „Fahrerfahrung“ – und damit die dafür nötigen Daten. Vorreiter dieser intelligenten Art des Fahrens ist die Google-Tochter Waymo. Sie hat schon vor mehr als zehn Jahren damit begonnen, ihre ersten selbstständig denkenden Autos auf Teststrecken einzusetzen.
Die Menschen in Deutschland finden jeden Tag neue Anwendungsmöglichkeiten, um künstliche Intelligenz zu nutzen. Gleichzeitig stehen viele der neuen Technologie sehr skeptisch gegenüber, sagt Prof. Wolfgang Maaß von der Universität des Saarlandes im Interview mit dem FondsMagazin. Der Wissenschaftler ist Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich, der Universität des Saarlandes, wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und außerordentlicher Professor für Biomedical Informatics an der Stony Brook University im US-Bundesstaat New York.
KI sei zwar bereits in verschiedenen Bereichen integriert und werde von vielen Menschen genutzt. Doch deutsche Unternehmen seien noch zurückhaltend. Entsprechend seien diese Technologien nur in wenigen Fällen in der Industrie angekommen. „Kaum ein Unternehmen hat einen strategischen Blick auf das Thema und sieht es als Asset. Das liegt vor allem daran, dass Unternehmen und Managern das Thema fremd ist und daher wenig Bereitschaft besteht, zu investieren“, so der Wissenschaftler. „Das ist tragisch, denn aus diesem Grund wandert viel Expertise in der Forschung und der Entwicklung ins Ausland ab“, betont er. Dabei könnten solche Programme als Werkzeug betrachtet auch heute schon äußerst nützlich sein und viele Aufgabenstellungen deutlich vereinfachen.
Maaß ist „zuversichtlich, dass der Einsatz von KI durch Produktivitätszuwächse erhebliche Wohlfahrtsgewinne generieren wird“. Das kurz- und mittelfristige Ergebnis werde aber stark von den gesellschaftlichen und politischen Rahmenbedingungen abhängen. „Falls es nicht gelingt, Unternehmen zu einem verantwortungsvollen Handeln zu bewegen, kann es zu Verlusten kommen, wenn exzessiv Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entlassen oder ersetzt werden, um Gewinne zu erhöhen.“ Dies sollte jedoch nur mittelfristig ein Problem darstellen und könnte durch Weiterbildungsmaßnahmen und Umschulungen für Betroffene abgefangen werden.
Eine der größten gesellschaftspolitischen Herausforderungen sieht er aktuell in der Demokratisierung der Infrastruktur: „Wir müssen uns fragen, wie wir sicherstellen können, dass alle Zugang zu KI-Modellen haben und möglichst viele Menschen davon profitieren.“
Einer Studie des Bundeswirtschaftsministeriums zufolge beträgt der KI-Anteil am künftigen Wachstum im produzierenden Gewerbe in Deutschland bis 2025 ein Drittel. Die Marktforschung geht davon aus, dass der weltweite Markt für intelligente Anwendungen im selben Jahr 31 Milliarden US-Dollar wert sein wird. Zum Vergleich: Ende 2020 waren es noch 2,9 Milliarden. Das bedeutet eine Verzehnfachung innerhalb von 5 Jahren.
Die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PwC hat errechnet, dass KI bis zum Jahr 2030 sogar 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen soll. Das ist in etwa so viel, wie China 2022 insgesamt erwirtschaftet hat.
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Investieren in KI kann also eine vielversprechende Möglichkeit sein, von der zunehmenden Bedeutung und Verbreitung dieser Technologie zu profitieren. Dafür gibt es direkte und indirekte Varianten, in künstliche Intelligenz zu investieren:
Direkt:
Indirekt:
Ob die Geldanlage in KI sinnvoll ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab – einschließlich Ihrer Anlageziele, Risikobereitschaft und Marktbedingungen. KI ist jedoch eine Technologie mit großem Potenzial. Viele Expertinnen und Experten sind überzeugt, dass sie in naher Zukunft eine wichtige Rolle in den meisten Branchen spielen wird.
Wenn Sie in künstliche Intelligenz investieren möchten, sollten Sie auch die Seriosität der Anlageprodukte berücksichtigen. Sie sollten nur in Fonds oder ETFs investieren, die von seriösen Anbietern aufgelegt wurden und breit gestreut sind. Wenn Sie in Einzel-Aktien investieren, sollten Sie sicherstellen, dass Sie über ein ausreichendes Verständnis der einzelnen Unternehmen und ihrer Branche verfügen, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.
Kapitalwachstum: Viele Anlegerinnen und Anleger setzen darauf, dass Unternehmen, die in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz führend sind, in Zukunft profitabel sein und ihren Aktienkurs steigern werden.
Diversifikation: Künstliche Intelligenz wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt. Ein breit diversifiziertes Portfolio, das auch in KI investiert, ist besser gegen Schwankungen auf den Märkten gewappnet.
Innovation: Anlegerinnen und Anleger können beispielsweise in KI-Startups investieren, die neue Technologien entwickeln und sich als Vorreiter auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz positionieren.
Soziale Verantwortung: Eine andere Motivation in KI-Unternehmen zu investieren, ist der Wunsch, gesellschaftliche Herausforderungen zu lösen oder eine nachhaltige Zukunft zu schaffen.
Risikomanagement: Anleger können in Fonds investieren, die in eine breite Palette von KI-Unternehmen investieren. So minimieren sie das Risiko, das mit der Investition in einzelne Unternehmen verbunden ist.
Doch es gibt nicht nur die Möglichkeit, in künstliche Intelligenz zu investieren – sondern mithilfe dieser Technologie Geld anzulegen: Mathematische Algorithmen können in einigen Fällen sehr effektiv investieren, insbesondere wenn es um die Automatisierung von Prozessen und die Analyse großer Datenmengen geht. Eine solche automatisierte Anlagestrategie wird als algorithmischer oder quantitativer Handel bezeichnet. Sie setzt mathematische Modelle und Algorithmen ein, um Handelsentscheidungen auf Basis von Datenanalysen und Marktindikatoren zu treffen.
Algorithmische Handelsstrategien können eine Vielzahl von Anlageinstrumenten nutzen, darunter Aktien, Anleihen, Rohstoffe und Devisen. Ein Vorteil von algorithmischen Handelsstrategien ist, dass sie schneller und genauer auf Marktereignisse reagieren können, als es traditionellen menschlichen Investoren möglich ist. Darüber hinaus können algorithmische Handelsstrategien helfen, emotionale Entscheidungen zu vermeiden und das Risiko einer menschlichen Fehleinschätzung zu minimieren.
Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen: Algorithmische Handelsstrategien können zu Volatilität und Marktschwankungen beitragen, wenn sie etwa aufgrund von Programmierfehlern oder unerwarteten Ereignissen falsche Entscheidungen treffen. Außerdem können sie möglicherweise nicht alle Faktoren berücksichtigen, die die Anlageentscheidungen beeinflussen, wie zum Beispiel politische Ereignisse oder Naturkatastrophen.
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen und Computern, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden, wie etwa Entscheidungsfindung, Spracherkennung und Problemlösung.
Neuronale Netze (auch: künstliche neuronale Netze oder Artificial Neural Networks) stellen einen wichtigen Entwicklungszweig im System der künstlichen Intelligenz dar. Ein neuronales Netzwerk ist ein algorithmisches Modell, das aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen besteht und zur Verarbeitung von Eingabedaten verwendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Künstliche Intelligenz hat sich auf viele Wirtschaftsbereiche ausgeweitet. Zahlreiche Unternehmen setzen KI mehr oder weniger intensiv ein. Hauptsächlich lassen sie sich den folgenden direkten und indirekten Schwerpunktbereichen zuordnen:
Direkt:
Indirekt:
Im Jahr 1936 bewies der britische Mathematiker Alan Turing, dass eine Rechenmaschine – eine sogenannte „Turingmaschine“ – in der Lage ist, kognitive Prozesse auszuführen. Damit legte er den Grundstein für das, was wir heute unter künstlicher Intelligenz verstehen. Zwanzig Jahre später bekräftigen Wissenschaftler in den USA, dass Aspekte des Lernens sowie andere Merkmale der menschlichen Intelligenz von Maschinen simuliert werden können. Der Programmierer John McCarthy schlägt dafür den Begriff „Künstliche Intelligenz“ vor.
Es gibt eine Reihe von ETFs und Fonds, die in Unternehmen investieren, die sich auf künstliche Intelligenz (KI) und verwandte Technologien konzentrieren. Hier sind einige Beispiele:
Wie bei jeder Anlage gibt es auch Risiken bei der Investition in KI. Die Branche ist schnelllebig und unvorhersehbar, und es gibt immer das Risiko von Marktschwankungen und Verlusten.
Mehrere Unternehmen führen in der KI-Entwicklung, darunter Alphabet (Google), Amazon, Microsoft, IBM und NVIDIA. Es gibt jedoch auch viele aufstrebende Start-ups, die bahnbrechende Technologien entwickeln.
Anlegerinnen und Anleger sollten sich gründlich über die KI-Branche und die Unternehmen informieren, in die sie investieren möchten. Eine breite Diversifikation des Portfolios kann dazu beitragen, das Risiko zu minimieren. Eine professionelle Finanzberatung bei Ihrer Sparkasse oder Bank kann ebenfalls hilfreich sein.
