KI-Risiken nicht nur bei Software

Im Überblick

• KI-Disruption betrifft nicht mehr nur Software.
• KI kann den Wettbewerb intensivieren, aber auch vor ihm schützen.
• Disruption ist eine Chance – aber nur mit intensiven Analysen und echter Zusammen-arbeit.

Unter dem Titel „AI Driving Stress in Software Stocks“ schrieben wir in der letzten Ausgabe von Strategie aktuell über die Risiken für den Softwaresektor. KI würde nicht nur vorhandene Programme ergänzen und damit produktiver machen, sondern auch die Wechselkosten senken und so den Wettbewerb zwischen Softwarehäusern verstärken. Dieses Risiko ist nicht von der Hand zu weisen, aber es trifft nicht alle gleich.

Einfache Arbeitsabläufe und klassische Datenbanken werden vermutlich durch KI ersetzt, nicht aber gewachsene, komplexe Arbeitsabläufe, bei denen Vertrauen zählt und man Verantwortung übernehmen muss. Sie könnten von KI sogar profitieren. Seit meinem letzten Beitrag machen sich Anleger aber nicht mehr nur um Softwareaktien Sorgen.

Immer mehr Branchen im Fokus

Was erst nur Softwarewerte zu treffen schien, greift jetzt auf eine Reihe von Branchen über (Abbildung 1).

Betroffen sind aber nicht generell Technologieaktien, sondern Geschäftsmodelle, die auf Informationsasymmetrie oder menschlicher Arbeit beruhen. 

Uns scheint es sinnvoll, sie in vier Gruppen einzuteilen:

• Informationsasymmetrie: Geschäftsmodelle, die auf Spezialkenntnissen oder Analyse-vorteilen beruhen, wie bei Ratingagenturen oder Indexanbietern
• Menschliche Expertise: Geschäftsmodelle, bei denen die Mitarbeiter das Produkt sind und Kunden für Urteilsvermögen und Expertise zahlen, wie bei Beratern, Designern, Programmierern, Analysehäusern und oder anderen geistigen Dienstleistungen
• Ineffiziente Prozesse: Geschäftsmodelle wie (Lohn-)Buchhaltung und Bonitäts- oder Hintergrundprüfungen, die ein hohes Volumen, aber auch Koordination und manuelle Eingriffe erfordern – klassische Markteintrittsschranken 
• Hohe Grenzkosten: Geschäftsmodelle, bei denen Arbeit der wichtigste Kostenfaktor ist, mit einem wiederholbaren oder prozessorientierten Angebot 

KI ist für Geschäftsmodelle aller vier Gruppen eine Herausforderung. Sie kann Analysen verbilligen, Prozesse beschleunigen oder die Ausbildungszeit verkürzen. Das macht es manchmal schwer einzuschätzen, ob Margen und langfristige Wettbewerbsvorteile Bestand haben. Aber für den Markt zählt am Ende genau das. Deshalb steigt die Volatilität, und die Streuung der Einzelwerte nimmt zu.

Disruption ist aber nicht gleich Zerstörung. Wie gesagt: KI kann Wettbewerbsvorteile gleicher-maßen mindern wie verstärken. Für manche Anwendungsanbieter ist das Risiko groß, dass ihr Produkt zum Standard wird. Infrastruktur- und Datenanbieter könnten von KI allerdings profitieren. Datenbanken, Datenmanagementplattformen und betriebsnotwendige Datenspeichersysteme könnten in einer KI-Welt sogar strategisch wichtiger werden. Je mehr KI-Modelle genutzt werden, desto wichtiger sind saubere, eigene, gut verwaltete Daten.

Die derzeitige Volatilität zeigt, dass der Markt die Auswirkungen künftiger Entwicklungen auf den Unternehmenswert zu erkennen versucht. Vieles ist im Fluss, ob durch neue Unbekannte oder durch Zweifel an den bisherigen Annahmen für die Unternehmensgewinne.

Zeiten wie diese sind Risiko und Chance zugleich. Wir müssen erkennen, wo Wettbewerbsvorteile schwinden und wo sie vielleicht wachsen.

Jevons-Paradoxon: Ein Rahmen für KI-Risiken und Chancen

Im 19. Jahrhundert fiel dem Volkswirt William Stanley Jevons auf, dass mehr nachgefragt wird, wenn die Effizienz steigt. Als Kohle billiger wurde, nutzte man mehr davon. Die Industrie produzierte mehr, die gesamtwirtschaftliche Nachfrage stieg.

Ähnlich war es zuletzt bei Technologie. Seit Rechenleistung billiger wurde, nutzen wir nicht etwa weniger Chips. Im Gegenteil, sie fehlen heute in keinem neuen Gerät. Auch die Datenvolumen explodierten, als die Speicherung in der Cloud billiger wurde.

Bei KI könnte es ähnlich kommen. Wenn Analysen, Codes, Inhalte, Beratungsleistungen und Ähnliches billiger werden, könnte die Nachfrage danach steigen statt fallen. Wenn etwa die Analyse von Finanzdaten dank KI weniger kostet als früher, verlangen Anleger vielleicht mehr Analysen, Szenarien und Erkenntnisse in Echtzeit. Dadurch würden mehr Daten nachgefragt. Unternehmen, die von Anlegern zurzeit abgestraft werden, würden dann plötzlich wieder strategisch wichtiger.

Bei Unternehmen mit eigenen Daten, etablierten Arbeitsabläufen oder einem großen Vertriebs-netz könnten niedrigere Grenzkosten zu zusätzlicher Nachfrage und starken Netzwerkeffekten führen. Wenn KI durch bessere Datennutzung, die Verfeinerung von Modellen oder eine erfolgreiche Integration die Erträge steigert, könnten etablierte Unternehmen mit anerkannten Stärken ihren Vorsprung weiter ausbauen.

Vielleicht erleben wir zurzeit weniger einen generellen Rentabilitätsrückgang als vielmehr eine Umverteilung der Gewinne innerhalb der Branchen.

Fazit

Als Investoren dürfen wir Branchen nicht pauschal als „KI-Gewinner“ oder „KI-Verlierer“ einstufen. Wir müssen überlegen, welche Wettbewerbsvorteile durch KI gestärkt werden und welche verschwinden. Entscheidend für Anleger ist unserer Ansicht nach, wie langfristig ein Unternehmen vor Wettbewerbern geschützt ist, und nicht, ob einfach nur eine neue Technologie auf den Markt kommt. 

Bei strukturellen Veränderungen erweisen sich frühere Annahmen oft als falsch. Benchmarks bilden die Vergangenheit ab und nicht die Zukunft. Umso wichtiger wird es dann, sich eine differenzierte Meinung zu bilden. Aber das erfordert tiefe Analysen und enge Zusammenarbeit – und nicht etwa Extrapolation.

Wenn Anleger eine Branche kritisch sehen, lohnen sich genaue Analysen, die zwischen strukturellen Gewinnern und strukturellen Verlierern unterscheiden. Es geht nicht darum zu prognostizieren, wie schnell sich KI durchsetzt. Aber man muss wissen, wem sie nützt und wem sie schadet.

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