Die Finanzmärkte sind seit dem sogenannten „Liberation Day“ Anfang April 2025 spürbar unter Druck geraten. Die von den USA verhängten neuen Importzölle haben nicht nur geopolitische Spannungen verschärft, sondern auch Ängste vor einer neuen Phase des Protektionismus geschürt. In der Folge kam es zu deutlichen Kursverlusten, erhöhter Volatilität und einer spürbaren Eintrübung des makroökonomischen Sentiments. Globale Lieferketten geraten erneut unter Druck, Wachstumsprognosen werden revidiert – und viele Unternehmen stehen vor der Frage, wie sie in einem volatilen Umfeld wettbewerbsfähig bleiben und zugleich zukunftsfähige Geschäftsmodelle entwickeln.
Protektionismus, Zölle, Spannungen: Wie die neue geopolitische Ordnung die zweite Welle der Künstlichen Intelligenz anschiebt
In diesem unsicheren Umfeld rückt technologische Wettbewerbsfähigkeit noch stärker in den Vordergrund. Künstliche Intelligenz (KI) wird dabei zunehmend zu einem Mittel, um sich unter schwierigen Rahmenbedingungen neu zu positionieren: durch bessere Produkte, datengetriebene Entscheidungen, neue Serviceangebote oder personalisierte Nutzererlebnisse. Unternehmen, die KI sinnvoll in ihr Geschäftsmodell integrieren, können nicht nur effizienter wirtschaften, sondern ganz neue Ertragsquellen erschließen.
Entsprechend hoch sind die Investitionen in KI: Die großen Technologieunternehmen geben bereits heute jedes Jahr zweistellige Milliardenbeträge aus, um KI-Plattformen zu entwickeln, Modelle zu trainieren und Anwendungen in bestehende Produkte zu integrieren. Unternehmen wie Microsoft, Meta, Alphabet und Amazon bauen ihre Rechenzentren massiv aus, investieren in spezialisierte Chips und schaffen ganze KI-Ökosysteme rund um ihre Cloud-Angebote. Die Größenordnung dieser Investitionen verdeutlicht, welchen Stellenwert KI heute für die langfristige Ausrichtung vieler Unternehmen hat – nicht als Add-on, sondern als integraler Bestandteil der Geschäftsstrategie.
Quelle: Firmenwebseiten
Investitionsausgaben, vierteljährlich
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendungen wächst auch der Druck, deren wirtschaftliche Wirkung nachzuweisen. Entscheidend ist nicht mehr allein die technologische Innovationskraft, sondern die Fähigkeit, daraus skalierbare, wirtschaftlich tragfähige Anwendungen zu entwickeln – etwa durch Prozessautomatisierung, Produktivitätsgewinne oder neue digitale Geschäftsmodelle. Genau an diesem Punkt beginnt die zweite Phase der KI: der Übergang von der Entwicklung zum wirtschaftlichen Nutzen.
Die zweite Welle: Fokus auf wirtschaftliche Skalierung
In der zweiten Welle der KI steht dieser wirtschaftliche Nutzen im Mittelpunkt. Unternehmen müssen belegen, welchen konkreten Beitrag KI zur Verbesserung von Umsatz, Marge oder Effizienz leistet. Erste Beispiele zeigen: Automatisierte Vertriebsprozesse, personalisierte Produktempfehlungen oder KI-gestützte Diagnostik können bereits heute signifikante Effekte erzielen – sei es in Form von Zeitersparnis, Kostenreduktion oder zusätzlichem Wachstum.
Besonders interessant sind Unternehmen, denen es gelingt, KI nicht nur zu integrieren, sondern echten wirtschaftlichen Nutzen daraus zu ziehen: sei es durch messbare Effizienzgewinne oder direktes Umsatzwachstum. Dass diese strategische Ausrichtung sinnvoll ist, erleben wir auch in unserem eigenen Arbeitsalltag in der LAIQON Gruppe: Unternehmen wie Microsoft oder Salesforce sind dort fest in unsere Prozesse integriert und liefern einen greifbaren Eindruck davon, was produktive KI bedeuten kann.
Mit Microsoft Copilot nutzen wir ein Tool, das weit über die klassische Textvervollständigung hinausgeht. Copilot ist tief in Office-Anwendungen wie Word, Excel, PowerPoint und Outlook integriert und hilft, Aufgaben schneller, strukturierter und intelligenter zu erledigen. In Word unterstützt es bei der Formulierung komplexer Inhalte, in Excel bei der Interpretation von Daten, in PowerPoint bei der schnellen Erstellung von Präsentationen – basierend auf wenigen Stichpunkten oder vorhandenen Dokumenten. Es versteht Zusammenhänge, analysiert Inhalte im Kontext und schlägt proaktiv nächste Schritte vor. Das spart Zeit, hebt die Qualität und entlastet das Team bei Routinearbeiten.
Auch Salesforce hat mit seinem KI-Modul „Einstein GPT“ eindrucksvoll gezeigt, wie Künstliche Intelligenz im Business-Alltag echten Mehrwert schaffen kann. In unserem Vertriebsteam kommt es bereits aktiv zum Einsatz – etwa zur automatischen Priorisierung von Leads, zur Erstellung von E-Mail-Vorlagen oder zur Analyse von Kundenverhalten auf Basis vergangener Interaktionen. Statt reaktiver CRM-Pflege ermöglicht Salesforce heute eine vorausschauende und datenbasierte Kundenansprache.
Diese Entwicklung zeigt sich nicht nur in den großen US-Technologieunternehmen. Auch in anderen Branchen und Regionen setzen Unternehmen zunehmend auf produktive KI-Anwendungen – sei es zur Optimierung digitaler Geschäftsmodelle, zur Verbesserung medizinischer Diagnostik oder zur Skalierung neuer Plattformtechnologien.
E-Commerce – KI als Enabler
Ein Beispiel ist MercadoLibre, oft als das „Amazon Lateinamerikas“ bezeichnet. Das Unternehmen betreibt nicht nur eine der größten E-Commerce-Plattformen der Region, sondern auch ein eigenes Zahlungs- und Finanzökosystem über MercadoPago. KI spielt hier eine Schlüsselrolle – nicht als isoliertes Tool, sondern als Rückgrat eines umfassenden digitalen Geschäftsmodells: Produktempfehlungen werden in Echtzeit auf Basis des individuellen Nutzerverhaltens ausgespielt, Betrugsversuche im Zahlungsverkehr mithilfe von KI frühzeitig erkannt und blockiert. Im Logistikbereich optimiert KI die Warenverteilung und Routenplanung in einem geografisch herausfordernden Marktumfeld mit oft schwacher Infrastruktur. Zusätzlich analysiert das Unternehmen riesige Mengen an Transaktions- und Verhaltensdaten, um Kredite an Händler und Käufer zu vergeben – vollautomatisch, risikobasiert und skalierbar. MercadoLibre zeigt eindrucksvoll, wie sich KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette einsetzen lässt – und dabei neue Umsatzpotenziale erschließt.
Augenheilkunde – Diagnostik mit KI
Ein weiteres Beispiel ist Carl Zeiss Meditec, ein auf medizintechnische Lösungen in der Augenheilkunde spezialisiertes Unternehmen, das Künstliche Intelligenz vor allem im Bereich der Diagnostik einsetzt. Moderne Bildgebungssysteme liefern große Mengen hochauflösender Scans, etwa bei der Untersuchung der Netzhaut. Mithilfe von KI-gestützter Bildanalyse können potenziell krankhafte Veränderungen automatisch erkannt, klassifiziert und dokumentiert werden – oft früher und präziser, als es dem menschlichen Auge möglich wäre. Auch bei der Planung und Durchführung operativer Eingriffe kommt KI zum Einsatz. Sie unterstützt beispielsweise die intraoperative Vermessung und Navigation in Echtzeit. Dadurch wird nicht nur die Behandlungsqualität gesteigert, sondern auch die Auslastung von Geräten und Personal deutlich verbessert. Das macht KI zu einem echten Hebel für medizinische wie wirtschaftliche Effizienz.
Social Media Plattformen – Monetarisierung mit maximaler Skalierung
Wenige Unternehmen haben das wirtschaftliche Potenzial von KI so früh und so konsequent realisiert wie z. B. Meta Platforms. Das Unternehmen setzt KI im großen Stil zur Personalisierung von Inhalten und Werbung auf seinen Plattformen Facebook, Instagram und WhatsApp ein. Die KI-Algorithmen analysieren Nutzerverhalten, Interessen und Kontextdaten in Echtzeit – und ermöglichen so extrem zielgenaue Ausspielung von Werbung. Meta ist es gelungen, diese Technologie nicht nur intern zu skalieren, sondern auch direkt zu monetarisieren: Werbekunden profitieren von höheren Conversion Rates, Nutzer von relevanteren Inhalten – und Meta von steigenden Einnahmen.
Mit LLaMA 4 baut Meta seine Führungsrolle im KI-Bereich weiter aus. Die neuen Modelle sind leistungsfähig, effizient und offen zugänglich – und stoßen entsprechend auf breite Akzeptanz in der Entwickler- und Unternehmenswelt. Parallel dazu wächst auch der hauseigene KI-Assistent META.AI rasant: Über 700 Millionen Menschen nutzen ihn bereits monatlich über Facebook, WhatsApp oder Instagram. Zwar ist der direkte Umsatzbeitrag bislang gering, doch basierend auf der Bewertung vergleichbarer privater KI-Unternehmen wie Anthropic oder OpenAI wird LLaMA inzwischen als implizite Call Option mit einem potenziellen Wert von über 80 Mrd. US-Dollar eingeschätzt.
Fazit: Monetarisierung wird zum entscheidenden Maßstab
Die zweite Welle der Künstlichen Intelligenz markiert den Übergang von Technologieentwicklung zu wirtschaftlicher Umsetzung. Unternehmen stehen zunehmend unter dem Druck, zu zeigen, dass sich ihre Investitionen in KI auszahlen – nicht nur über Effizienzgewinne, sondern auch durch nachhaltiges Umsatzwachstum und verbesserte Margen. Die Beispiele zeigen: Es gibt bereits heute Unternehmen, denen dieser Schritt gelingt. Genau auf diese richtet sich der Fokus – auf diejenigen, die KI nicht nur implementieren, sondern erfolgreich in tragfähige Geschäftsmodelle überführen.
Von Florian Jilek, Senior Fund Manager Multi Asset bei der LAIQON Gruppe
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