von Grant Bowers
Das Marktpotenzial für KI ist enorm, da die Technologien ein breites Spektrum an Branchen grundlegend verändern können. Einer Schätzung von PWC zufolge kann KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen.[1] Das ist mehr als die Produktion von China und Indien zusammen. Die folgenden Fakten werden voraussichtlich die primären wirtschaftlichen Auswirkungen antreiben:
- Produktivitätsgewinne durch Prozessautomatisierung in Unternehmen (z. B. Einsatz von Robotern und autonomen Fahrzeugen)
- Produktivitätsgewinne, da verfügbare Arbeitskräfte mit KI produktiver werden.
- Eine erhöhte Konsumnachfrage, da mithilfe der KI verbesserte und individualisierte Produkte und Dienstleistungen zur Verfügung stehen.
Diese Branchen profitieren als Erstes von KI: Gesundheit, Technologie, Einzel-handel, Transport und Bildung
Welche Wirtschaftszweige könnten sich zuerst verändern?
1) Gesundheit: Erheblicher Wandel durch KI-Modelle
Demokratisierter Zugang zum Gesundheitswesen: Generative KI und ihre benutzerfreundliche Oberfläche bieten die Möglichkeit, den Zugang zum Gesundheitswesen für die Patienten zu demokratisieren, indem Symptome analysiert und individuelle Behandlungspläne erstellt werden. Dies kann die Qualität der Patientenversorgung verbessern und die Gesundheitskosten senken.
Bessere Patientenversorgung und Medikamentenentwicklung: KI kann auch das Niveau der Patientenversorgung dadurch verbessern, indem sie als primäre Prüfstelle für Standardtests fungiert, wie Röntgenaufnahmen, Laborergebnisse, Medikamentenentwicklung und MRT-Aufnahmen. Eine hypothesenbasierte Methode der Pharmaforschung bildet gegenwärtig die Grundlage für die Medikamentenentwicklung, ein sowohl zeit- als auch geldintensives Unterfangen. KI könnte aber die Analyse großer Datenmengen ermöglichen, um so den Forschungs- und Entwicklungsprozess voranzutreiben und zu verbessern.
Ein Unternehmen setzte KI ein, um die Entwicklung verschiedener Krebserkrankungen zu beobachten, indem man die Daten von selbst erschaffenen Krebszellen und krebsfreien Zellen verfolgte. Andere Unternehmen untersuchen, wie sie maschinelles Lernen in ihre Forschungsprozesse integrieren können, indem sie vorausschauende Technologien einsetzen und so bestimmen, wie sich potenzielle Medikamente auf den Körper auswirken könnten. So können sie dann die weniger wirksamen Komponenten herausfiltern, bevor die eigentliche Laborarbeit beginnt.[2]
2) Technologie: Große Sprachmodelle könnten verschiedene Bereiche des Technologiesektors erheblich verändern
Internetsuche: Auch wenn viele Menschen dieselbe Internetsuchmaschine nutzen, kann die Interneterfahrung jedes Nutzers ganz unterschiedlich sein, teilweise auch deshalb, weil KI die Absichten von Menschen zu verstehen lernt und so ein maßgeschneidertes Benutzererlebnis schafft. Die traditionelle Onlinesuche ist einer der Bereiche, der vermutlich durch die Einführung von KI einen grundlegenden Wandel durchlaufen wird. Das aktuelle Suchmodell basiert auf Anzeigen.
Mit anderen Worten entsprechen die Ergebnisse, die bei der Suche ganz oben angezeigt werden, nicht immer genau dem, was der Nutzer sucht, denn es handelt sich um bezahlte Inhalte. Generative KI-Technologie bietet ein eher gesprächsorientiertes Modell, das in der Lage ist, dem Nutzer direkt Suchantworten zu liefern, wobei ein Sprachmodell eingesetzt wird, um die Methode zu ändern, wie Suchmaschinen Informationen in eine Rangliste einordnen und anbieten.
- Coding und Softwareentwicklung: Vor kurzem veröffentlichte Copilot-Produkte zur Softwareprogrammierung wie GitHub Copilot von Microsoft und AlphaCode von Deep Mind nutzen große Sprachmodelle dazu, um bei der Softwareentwicklung durch Automatisierung und Verbesserung der Codierungsqualität unterstützend oder lenkend zu wirken. Wir glauben, dass es zu einem Wandel in der Codierungslandschaft kommen könnte, weg von einem derzeit noch arbeitsintensiven und hin zu einem mehr automatisierten Prozess. Wir gehen davon aus, dass diese Copilot-Produkte in den kommenden Jahren zu einem integralen Bestandteil des Codierungs- und Softwareentwicklungsprozesses werden.
3) Einzelhandel und Kundenservice: Kundenbedürfnisse vorhersehen und die Service-Pipeline optimieren
- Einzelhändler beginnen damit, KI zur Nachfrageprognose einzusetzen und in einem weiteren Schritt die Bestellungen von Kunden mit dem sogenannten „Deep Learning“ zu prognostizieren. Wir meinen, dass dies für die Verbraucher zu mehr Personalisierung auf Abruf führen wird. Diese KI-basierte Personalisierung dürfte Verbesserungen bei der Kundenloyalität ermöglichen, was wiederum die Nachfrage steigert.
- KI-basierte Chatbots sind gerüstet, um die Kundendienstbranche grundlegend zu verändern. Chatbots können Fragen sofort beantworten und dadurch Wartezeiten verkürzen und bei niedrigeren Kosten das allgemeine Dienstleistungsniveau verbessern. Die Reise-, Verkehrs- und Einzelhandelsbranche waren frühzeitige Anwender von KI-Technologien und werden die neuartigen Fähigkeiten, die GPT (und andere LLMs) bieten, bereitwillig aufgreifen.
4) Automobilindustrie, Transportwesen und Bildung: Besseres autonomes Fahren und neue Lernerfahrungen
- Autonomes oder halbautonomes Fahren wird auf der Grundlage von KI organisiert werden. Aktuell beobachten wir viele KI-basierte Systeme zur Unterstützung von Fahrern oder zur Verhinderung von Unfällen. In nicht allzu ferner Zukunft erwarten wir autonome Flotten von Fahrgemeinschaften in Städten und große Speditionen, die KI dazu benutzen, um Transportnetzwerke zu managen.
- Der Bildungsbereich könnte sich grundlegend verändern, da große Sprachmodelle Studierenden personalisierte Lernerfahrungen bieten, Fragen beantworten oder sogar Arbeiten für sie schreiben könnten. Auch für Lehrende und Studierende eröffnen sich Möglichkeiten, den Unterricht und die Entwicklung von Grundfähigkeiten zu identifizieren und konzeptionelles Lernen ohne eine übermäßige Abhängigkeit von diesen neuen Tools zu intensivieren.
KI-Anlagechancen
Aus unserer Sicht schaffen strukturelle Veränderungen in der technologischen Landschaft oftmals attraktive Anlagemöglichkeiten für langfristige Anleger, die Portfolios so positionieren können, dass sie diese Veränderungen ausnutzen.
KI repräsentiert eine Reihe von Technologien, doch viele fragen sich, wie man in sie investieren kann. KI befindet sich bei vielen großen Unternehmen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in der Entwicklung, darunter bei den meisten großen Technologieunternehmen und technologieorientierten Firmen, entweder in Form von Einzelprojekten oder als Möglichkeit, bestehende Produkte und Geschäftsprozesse zu verbessern.
Die Technologie des maschinellen Lernens (ML), ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, durch die Nutzung von Daten und Erfahrungen nachzuahmen, wie Menschen lernen und sich anpassen, befindet sich ebenfalls bei vielen Unternehmen in der Entwicklung, darunter auch Unternehmen der Halbleiterindustrie, die im Zentrum der ML/KI-Rechenleistung stehen. Da Technologie inzwischen im Allgemeinen über Branchen hinweg weit verbreitet ist, haben zudem auch Unternehmen außerhalb der traditionellen IT-Branche ein Engagement in KI oder investieren in diesen Bereich.
Grant Bowers
, Portfoliomanager bei der Franklin Equity Group
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