Vormarsch künstlicher Intelligenz trennt Spreu stärker vom Weizen

Columbia Threadneedle Investments | 27.04.2021 09:39 Uhr
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Der Vormarsch Künstlicher Intelligenz (KI) wird der Fondsgesellschaft Columbia Threadneedle Investments zufolge bei Unternehmen zu einer noch weiteren Schere zwischen Gewinnern und Verlierern führen. „KI wird die Dominanz und die höhere Rentabilität von wenigen führenden Unternehmen in bedeutenden Wirtschaftszweigen festigen“, schreibt Neil Robson, Leiter Globale Aktien bei Columbia Threadneedle und Fondsmanager des Threadneedle (Lux) Global Select, in einem aktuellen Kommentar. Er geht davon aus, dass Wettbewerbsvorteile durch KI die Konzentration der Kapitalrenditen auf die obersten zehn Prozent von Unternehmen verstärken werden. „Die Gewinne werden sich noch weiter auf die führenden Akteure verlagern, die Kapitalrenditen von 30 bis 40 Prozent erzielen.“

Diese Entwicklung ist dem Experten zufolge auch für den Blick auf Wachstums- bzw. Value-Unternehmen interessant. Value-Firmen profitieren eher von zyklischem Wachstum, Wachstums-Firmen (auf Englisch: Growth) eher von strukturellem. „Unter dem Gesichtspunkt des Investierens in Wachstums- oder Substanzwerte lautet die Botschaft, dass sich ein grundlegender Wandel vollzieht und dass viele Unternehmen einen Rückschlag erleben werden, bei dem ihre Geschäftsmodelle mit massiven Herausforderungen konfrontiert sein werden“, schreibt Robson. „Enorm viele Substanzwerte haben große Probleme. Werden sie in zehn Jahren noch existieren?“

Ein entscheidender Vorteil von KI werde in vielen Branchen die Möglichkeit sein, Effizienz- und Produktivitätssteigerungen zu erzielen. Relativ kleine Produktivitätssteigerungen könnten zu weitaus größeren Steigerungen der Kapitalrenditen führen – gerade auch in kapitalintensiven industriellen Umfeldern. Robson nennt das Beispiel von Halbleiterfertigungswerken, die bereits in hohem Maße automatisiert sind. Er rechnet vor: „Die Steigerung der Produktionsleistung eines Werkes um zwei bis drei Prozent entspricht wahrscheinlich dem Unterschied zwischen einer Kapitalrendite im oberen Zehner-Bereich und einer Kapitalrendite von 30 Prozent. So groß könnte der Zuwachs sein.“

Die zweite bedeutende Gewinnquelle durch KI besteht Robson zufolge darin, diese zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zu nutzen, welche sich auf Erkenntnisse stützen, die auf eigenen, selbst generierten oder auch zur Ergänzung des eigenen Bestandes zugekauften Daten basieren – und so das Umsatzwachstum zu beschleunigen.

Anwendungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz sieht Columbia Threadneedle überall. „Jede einzelne Aktie eines Portfolios wird in irgendeiner Weise betroffen sein“, schreibt Robson. Die eindeutigsten Gewinner sind dem Experten zufolge die Oligopol-Unternehmen, die das Cloud-Computing dominierenden – allen voran Amazon und Microsoft, gefolgt von Google. Führende Anbieter von wichtiger Hardware seien ebenfalls gut aufgestellt, zum Beispiel NVIDIA aus den USA. Das kalifornische Unternehmen stellt programmierbare Chip-Sätze her, die für maschinelles Lernen eingesetzt werden. Zudem ist Robson überzeugt, dass derzeit führende Unternehmen in Bereichen wie Industrieautomatisierung (wie z. B. Keyence aus Japan) oder Gensequenzierung (etwa Illumina aus den USA) KI einsetzen können, um ihren bestehenden Wettbewerbsvorteil auszubauen.

Anleger ständen somit weiterhin vor derselben Herausforderung: Sie müssten herausfinden, welche Unternehmen den größten Wettbewerbsvorteil haben und am besten aufgestellt sind, um von der Dynamik in ihrer jeweiligen Branche zu profitieren. „Es ist einfach, die Datenanbieter, die Tool Anbieter und die Technologieriesen auszumachen, die bei KI ganz eindeutig gewinnen werden“, schreibt Robson. „Wenn man das aber auf andere Branchen anwendet, wird es wesentlich schwieriger. Wer schneidet im Bankwesen am besten ab? Werden es bestehende Banken sein oder ein Branchenneuling? An dieser Stelle sind die Anleger gefragt, sich mit Unternehmen auszutauschen, um zu verstehen, was sie eigentlich machen.“

Den gesamten Kommentar finden Sie hier (PDF-Download).

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