Investments in KI: Risikomanagement führt zu besseren Ergebnissen

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Wirtschaft und Gesellschaft nachhaltig zu verändern. Investments in Künstliche Intelligenz (KI) können daher aus einer Vielzahl von Gründen sinnvoll sein. Wichtig ist dabei, das Risikomanagement nicht außer Acht zu lassen.

Es ist mittlerweile nur noch eine Binsenweisheit. Künstliche Intelligenz (KI) ist aus verschiedenen Gründen von zentraler Bedeutung, sowohl für die Wirtschaft als auch für die Gesellschaft. Das hat viele Gründe. KI-Systeme können Aufgaben oft schneller und genauer ausführen als Menschen, besonders wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht. Dies kann die Produktivität in vielen Branchen erhöhen. KI kann auch dazu beitragen, Dienstleistungen für eine größere Anzahl von Nutzern zugänglich zu machen, insbesondere in Bereichen, in denen menschliche Expertise begrenzt oder teuer ist, zum Beispiel im Gesundheitswesen. Und mit Techniken wie dem Maschinellen Lernen können Muster in Daten entdeckt werden, die für den Menschen nicht offensichtlich sind. Dies kann in Bereichen wie Medizin, Finanzen oder Klimaforschung zu neuen Erkenntnissen führen.

Generative KI kann für gigantischen jährlichen Produktivitätszuwachs sorgen

Um das in Zahlen auszudrücken: Eine neue Studie des McKinsey Global Institute (MGI), dem volkswirtschaftlichen ThinkTank der Unternehmensberatung McKinsey & Company, zeigt, dass allein Technologien aus den generativen Künstliche Intelligenz (GenAI) wie ChatGPT oder DALL-E theoretisch einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen können. Generative KI bezieht sich auf KI-Modelle und Systeme, die in der Lage sind, Daten zu erzeugen, die nicht im ursprünglichen Trainingssatz enthalten waren. Solche Modelle können neue, bisher nicht gesehene Inhalte erstellen, die oft schwer von Inhalten zu unterscheiden sind, die von Menschen erzeugt wurden.

Steigerung der Wertschöpfung um 14 % im Vergleich zum derzeitigen globalen Bruttoinlandsprodukt

Daher ist Künstliche Intelligenz für Anleger ein gigantisches Thema. KI-Technologien haben das Potenzial, Geschäftsprozesse zu optimieren, Betriebskosten zu reduzieren und Umsätze zu steigern. Zum Beispiel kann die Automatisierung von Aufgaben mit KI Arbeitskosten senken und gleichzeitig die Effizienz erhöhen, daraus große Mengen an Daten schnell analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen, was manuell oft nicht möglich wäre. Dies ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien anzupassen. Eine Studie der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PwC schätzt, dass KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte, was einer Steigerung der Wertschöpfung um 14 Prozent im Vergleich zum derzeitigen globalen Bruttoinlandsprodukt entspricht.

Wertentwicklung hängt wesentlich von der Allokation auf verschiedene Assetklassen ab

Jetzt stehen Anleger aber vor der Herausforderung, dass Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz weiterhin häufig aus dem Growth-Spektrum stammen und damit überdurchschnittlich schwankungsintensiv sind. Mit den hohen Wachstumschancen gehen damit auch die Risiken hochvolatiler Phasen einher. Die Lösung lautet daher, Investments in Künstliche Intelligenz und Risikomanagement zu kombinieren. Denn durch bestimmte Methoden im Risikomanagement ist es möglich, die Faktorprämien von Wachstumswerten eingenommen werden, während die Volatilität auf einem gesamtmarktüblichen Niveau gehalten wird.  Ein Instrument im Risikomanagement ist der „TOPAS“-Algorithmus des Risikomanagers ELAN Capital-Partners, wie es das Portfoliomanagement des „AI Leaders“, einem global investierenden Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz, einsetzt.

Nach einer individuellen Allokationsberatung und Modellkalibrierung werden mit „TOPAS“ täglich dynamische Risikooptimierungen durchgeführt und gegebenenfalls Reallokationen vorgeschlagen. Der Hintergrund: Wie anerkannte wissenschaftliche Studien belegen, hängt die Wertentwicklung eines Portfolios wesentlich von der Allokation auf verschiedene Assetklassen ab. Anders gesagt: Auch eine begründete strategische Anlage kann zu ungünstigen Ergebnissen führen. Eine aktive Steuerung der Asset Allokation ist daher notwendig, um Risiken im Zeitverlauf zu steuern. Mit quantitativen Methoden, modernen Algorithmen und künstlicher Intelligenz lassen sich Risiken und Wechselwirkungen zwischen Finanzmärkten synchron erfassen und finanzmathematisch abschätzen. Ein solches Modell ist dabei frei von emotionalen Entscheidungen oder typischen Wahrnehmungsverzerrungen beim Versuch, Richtung oder Zeitdauer einer speziellen Marktbewegung zu prognostizieren.

Wichtig fürs Risikomanagement ist ein breiter Marktzugang

Die Praxis zeigt, dass mit diesem Modell unterlegte Investmentstrategien im Peergroup-Vergleich hinsichtlich des Risiko-Rendite-Profils dauerhaft im Spitzenbereich liegen und damit das Anliegen der Investoren, die Faktorprämien von Wachstumswerten bei reduzierter Volatilität einzunehmen, ermöglichen. Die Arbeit des Portfoliomanagers wird davon nicht strategisch beeinflusst. Er konzentriert sich weiterhin auf die erfolgreiche Titelselektion und die Analyse der vielfältigen Dimensionen der Künstlichen Intelligenz. Der Algorithmus von ELAN Capital-Partners hilft mittels der ausgefeilten Technologie eben dabei, Titel und Branchen taggenau in der bestmöglichen Allokation einzusetzen.

Ebenso wichtig fürs Risikomanagement ist ein breiter Marktzugang entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Künstlichen Intelligenz. Erfolgreiche Strategien investieren bevorzugt in Unternehmen, die zum Erreichen ihrer Ziele die Vorteile von Künstlicher Intelligenz nutzen und/oder entsprechende Systeme entwickeln und zu den führenden Unternehmen ihrer Branche zählen. Eine bedeutsame Rolle bei der Titelauswahl spielt die historische Entwicklung (Bilanzsumme, Gewinnwachstum, Dividendenzahlungen etc.) sowie eine aktuell gute Positionierung in den Hauptgeschäftsbereichen des Unternehmens. Damit wird das systematische Risikomanagement um eine konsequente fundamentale Komponente ergänzt.

Gastbeitrag von Christian Hintz,  Portfoliomanager im Expertenteam des „AI Leaders“, einem global investierenden Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz