Unternehmen beschleunigen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), um ihre Produktivität zu steigern und Kosten zu senken – eine dringende Priorität im heutigen Umfeld hoher Inflation und schleppenden Wachstums. Angesichts dieser Geschwindigkeit ist es für Anleger wichtig, aufmerksam zu sein. Unserer Ansicht nach sind die ökologischen und sozialen Auswirkungen von KI – Energieintensität, Auswirkungen auf die Belegschaft und Datenverwaltung – für die meisten Unternehmen weltweit finanziell relevant.
Künstliche Intelligenz ist die bedeutendste technologische Innovation seit dem Internet. Sie wird in den kommenden Jahren alle Branchen durchdringen und Wirtschaft und Gesellschaft grundlegend verändern. Die Nutzung von KI in Unternehmen hat sich seit Ende 2022 intensiviert, als generative KI*-Tools wie ChatGPT auf den Markt kamen. Funktionen wie IT, Finanzen, Lieferkette und Fertigung waren Vorreiter, während Bereiche von Marketing und Vertrieb bis hin zu Produktentwicklung und Personalwesen mittlerweile auch auf breite Akzeptanz stoßen (Abbildung).
Da sich KI in immer mehr Unternehmensfunktionen durchsetzt, ist es unserer Meinung nach hilfreich, dies aus verschiedenen Blickwinkeln ausgewogen und kritisch zu betrachten. Eine Möglichkeit besteht darin, ökologische und soziale Risiken und Chancen – zusammen mit den Auswirkungen auf große Unternehmen, Investitionen und den Auswirkungen auf den Alltag – in einer KI-Auswirkungsmatrix (Abbildung) abzubilden.
Unter der Umweltdimension der Matrix stellt sich Energie als das dominierende Thema heraus, sodass Energie der natürliche Ausgangspunkt ist.
KI steigert den Energiebedarf – aber auch die Effizienz
Das vielleicht größte Umweltrisiko, das von KI ausgeht, ist ihr Energiebedarf, da Hyperscaler – Unternehmen, die riesige, skalierbare und bedarfsgerechte Rechenressourcen bereitstellen – ihre Rechenzentren im großen Stil ausbauen. Die Nachfrage dürfte in absehbarer Zukunft weiter steigen ( Abbildung ).
Der Anteil von Rechenzentren am weltweiten Energieverbrauch wird voraussichtlich deutlich steigen. Im Jahr 2022 deckten Rechenzentren etwa 2% des weltweiten Strombedarfs, und bis 2030 wird dieser Anteil voraussichtlich auf bis zu 7% steigen. In den USA gibt es bereits sechs Bundesstaaten, in denen Rechenzentren mehr als 10% des Stromverbrauchs verbrauchen, wobei Virginia mit 25% führend ist.
Dieser Energiebedarf bietet in zweierlei Hinsicht Chancen. Er ermöglicht die verstärkte Nutzung sauberer Energien , und Hyperscaler steigern die Energieeffizienz ihrer Rechenzentren – und treiben damit Veränderungen in ihren Lieferketten voran, die sich für Investoren als Chancen erweisen können. Das Risiko besteht jedoch darin, dass viele neue KI-Rechenzentren mit Erdgas – einer nicht sauberen Energiequelle – betrieben werden, was die langfristigen CO2-freien Verpflichtungen der Hyperscaler gefährden könnte.
Für Anleiheanleger sind die Energie- und Kapitalintensität von KI ein zweischneidiges Schwert. Emittenten, die sich nur langsam anpassen, könnten mit Kreditdruck, eingeschränktem Zugang zu Kapital und höheren Finanzierungskosten konfrontiert sein. Viele Unternehmen, die KI-intensive Rechenzentren bauen oder finanzieren, sowie Versorgungsunternehmen, die ihre Netze modernisieren und erneuerbare Energien beziehen, emittieren jedoch grüne Anleihen, um dem wachsenden Energieverbrauch von KI zu begegnen.
Aus Sicht aktiver Manager liegt der Schlüssel darin, Emittenten mit glaubwürdigen Transformationsstrategien, KI-bezogenen Wettbewerbsvorteilen, disziplinierter Kapitalallokation und diversifiziertem Finanzierungszugang zu identifizieren. Das sind die Unternehmen, die ihre Kreditqualität im Laufe der Zeit am ehesten verbessern und attraktive Chancen bieten.
Der steigende Strombedarf setzt auch die Infrastruktur insgesamt unter Druck. Zu den Unternehmen, die von Modernisierungen profitieren dürften, gehören Anbieter von Hoch- und Mittelspannungskabeln, Anbieter energieeffizienter Klimaanlagen, Hersteller von Gasturbinen (insbesondere mit KI-gesteuerten Steuerungssystemen) und Hersteller von Brennstoffzellen, die vor Ort in Rechenzentren Strom erzeugen können.
Die Wassersicherheit stellt ein weiteres großes Umweltrisiko dar. Wird sie nicht bewältigt, kann dies erhebliche Geschäfts- und Investitionsschäden zur Folge haben, während Unternehmen, die sich strategisch auf dieses Thema konzentrieren, Wettbewerbsvorteile erlangen könnten .
In anderen umweltrelevanten Bereichen kann KI dazu beitragen, die Überwachung und Messung von CO2-Emissionen zu verbessern – beispielsweise durch die Erfassung und Interpretation von Satellitendaten zur Bewertung der Emissionen von Kraftwerken oder Fahrzeugen. Sie kann auch die Schätzung von Waldbrandemissionen verfeinern, die Überwachung der Kohlenstoffbindungsbemühungen verbessern und die Integrität der Kohlenstoffmärkte verbessern.
Beschäftigungsrisiko hängt von erfolgreichem Übergang ab
Innerhalb der sozialen Dimension unserer KI-Auswirkungsmatrix stechen drei Themen hervor: Beschäftigungsrisiko, Verbreitung von Fehlinformationen und Voreingenommenheit.
Laut Future of Jobs Report 2025 des Weltwirtschaftsforums erwarten Unternehmen, dass KI und Informationstechnologie bis 2030 den größten Wandel in ihren Geschäftsabläufen bewirken werden. Die Auswirkungen auf die Beschäftigung könnten jedoch insgesamt gering ausfallen ( Abbildung ).
Wie frühere technologische Revolutionen gezeigt haben, geht es bei Disruption nicht nur um verlorene und neu geschaffene Arbeitsplätze, sondern auch um Veränderungen in der Zusammensetzung der Belegschaft und der Art der Arbeit. Da die KI Büro- und Verwaltungsaufgaben verdrängt, erwarten wir, dass in KI-bezogenen Bereichen neue Arbeitsplätze entstehen. Ob dies zu einem Nettozuwachs an Arbeitsplätzen führt, hängt davon ab, wie gut sich Unternehmen und Einzelpersonen anpassen und umschulen.
Während der Wandel für viele Unternehmen Risiken birgt, bietet er auch Chancen für andere – beispielsweise für Anbieter von KI-bezogener Aus- und Weiterbildung. Anleger sollten die Entwicklungen in diesem Bereich unserer Ansicht nach beobachten.
Falsch- und Desinformationen – die in sozialen Medien bereits weit verbreitet sind und nun durch KI noch verstärkt werden – gefährden das öffentliche Vertrauen in Unternehmen, Regierungen und andere Institutionen erheblich. Ein Vertrauensverlust dieses Ausmaßes könnte erhebliche soziale und wirtschaftliche Kosten nach sich ziehen.
Auch die Verzerrung von KI-Modellen stellt ein Risiko dar. Verbraucher könnten durch menschliche Voreingenommenheit, die unbeabsichtigt in die Trainingsdaten eingebaut wird, benachteiligt werden – beispielsweise durch Gesichtserkennungssysteme, die bei dunkleren Hauttönen weniger präzise arbeiten. Bei solchen Voreingenommenheiten drohen Unternehmen Reputationsschäden oder rechtliche Schritte, deren Folgen sich auch auf Investoren erstrecken könnten.
Bleiben Sie wachsam, während sich die KI weiterentwickelt
In unserer Analyse ist die Governance der nächste Schritt bei der Bewertung der ökologischen und sozialen Auswirkungen von KI. Um dies zu berücksichtigen, haben wir zehn Kernprinzipien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI sowie eine Reihe von Fragen identifiziert, die Investmentteams bei der Einbindung des Unternehmensmanagements verwenden können .
Während Vermögensverwalter die Unternehmensaufsicht ausüben, müssen auch Anleger wachsam bleiben, da es wichtiger denn je ist, zwischen KI-Gewinnern und -Verlierern zu unterscheiden. KI verändert Unternehmen rasant, und unserer Ansicht nach müssen Anleger sowohl die Risiken als auch die Chancen im Auge behalten, die sich mit der Weiterentwicklung der Technologie ergeben.
Von Lei Qiu, Chief Investment Officer —Thematic Innovation Equities bei AllianceBernstein
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† AB sucht den kosntruktiven Dialog mit Emittenten, wenn dies im besten Interesse seiner Kunden liegt.
