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Künstliche Intelligenz
(Mögliches Potenzial 2017 bis 2025)
Hinter dem Begriff Künstliche Intelligenz (KI) verbirgt sich die Fähigkeit von Computern, menschliche Tätigkeiten zu übernehmen, meist jedoch schneller, präziser oder auch günstiger als ihre Vorbilder. Die technologischen...
...Voraussetzungen sind jetzt gegeben. In den vergangenen Jahren hat das Gebiet gewaltig an Bedeutung gewonnen. Ermöglicht wurde dies durch die Verfügbarkeit von leistungsfähigen und zugleich günstigen Rechnern auf der einen Seite und von enormen Datenmengen auf der anderen. Denn damit Computer intelligent werden, müssen erst einmal unvorstellbar grosse Mengen an Daten analysiert werden. Aber auch wenn sich die künstliche Intelligenz doch noch am Anfang ihrer Entwicklung befindet, wird sie heute schon von etlichen Firmen erfolgreich angewendet.
Amazon reklamiert für sich, vom Know-how von Kiva, einem auf KI spezialisierten Unternehmen, profitiert zu haben. Durch die Automatisierung der Abläufein seinen Lagern sei die Zeitspanne zwischen Bestellung und Versand von ursprünglich 60 bis 75 Minuten auf 15 Minuten reduziert worden. Dadurch habe der Online-Versandhändler die Lagerkapazität um 50% gesteigert und die Kosten substanziell gesenkt. Die Rendite auf die Akquisition von Kiva, die sich Amazon vor fünf Jahren 775 Mio. USD kosten liess, veranschlagt das Unternehmen auf 40%.
Dass grosse Technologieunternehmen, wie Google, Baidu oder eben Amazon, es ernst meinen mit KI, zeigt eine Analyse des Beratungsunternehmens McKinsey. Demnach haben solche Firmen im vergangenen Jahr zwischen 20 Mrd. USD und 30 Mrd. USD in KI investiert. Wie McKinsey vorrechnet, wurde mit 90% der Löwenanteil in dieForschung gesteckt und etwa jeder zehnte Dollar für Akquisitionen ausgegeben.
Das KI-Segment hat sich somit in den letzten Jahren stark entwickelt, was insbesondere Fortschritten in Wahrnehmung und Kognition zu verdanken ist. Das bisher Erreichte dürfte jedoch bald wieder "Schnee von gestern" sein. Die oben angeführte Grafik veranschaulicht die potenziell ansteigende Umsatzentwicklung bei KI-Unternehmensanwendungen. Das sogenannte "Deep Learning", Optimierungsmethoden für neuronale Netze zur Verbesserung von Vorhersageanalysetechniken, Diagnostik und Empfehlungen, fungiere laut Expertenmeinungen als der technologische Zünder zur Verbreitungsbeschleunigung, weil es einen stabilen Lernerfolg ermögliche.
Anekdote:
Bereits im Jahr 2003 habe ich (Ralph Gollner) gemeinsam mit einem Studentenkollegen Software zur Erstellung eines "Künstlichen Neuronalen Netzes" genutzt, um ein Berechnungstool für einen US-Aktienindex zu erstellen. Also "so neu" ist das Thema für den praktischen Anwender nicht wirklich...
Dennoch: Bis vor Kurzem existierte "Deep Learning" gar nur in der Theorie. Dann begannen Teams auf der ganzen Welt, Grafikprozessoren von NVIDIA einzusetzen. Facebook, Alphabet, IBM und Microsoft verwenden NVIDIAs Chips bei ihrer KI-Forschung», kommuniziert der führende Hersteller von Grafik- und Medienkommunikationsprozessoren auf seiner Internetseite. Die Welt der grafischen Datenverarbeitung wurde tatsächlich 1999 zum Leben erweckt, als NVIDIA
die Grafikprozessoren (GPU) erfand. Heute profitiert der äusserst erfolgreiche Hardwarehersteller von gleich mehreren sich gegenseitig unterstützenden Trends: der Spieleindustrie, dem autonomen Fahren und der KI.
Auf operativer Ebene runtergebrochen sollte KI auch folgende Effizienzgewinne (nachhaltig) ermöglichen:
Nun in medias res:
In KI kann man auf vier verschiedene Ebenen investieren
Anleger können an den rasanten Entwicklungen im Feld der KI partizipieren, auch wenn die Unternehmensbewertungen tlw. bereits ambitionierte Höhen erreicht haben. Investieren ist auf vier Ebenen möglich, wovon die ersten drei die "Zutaten" der KI betreffen und die letzte die Endprodukte oder Dienstleistungen, bei denen KI eine wichtige Rolle spielt. Auf der ersten Ebene geht es um die benötigte Infrastruktur wie die für KI geeigneten Prozessoren, Speicher, Netzwerke oder die Zurverfügungstellung von Speicher- und Rechnerkapazitäten. Im Folgenden nun einige Anmerkungen zu den vier Ebenen:
I)
Was beispielsweise die Prozessoren anbelangt, gilt derzeit die vornehmlich für ihre Grafikprozessoren bekannte Nvidia als gut positioniert, aber auch Firmen wie Broadcom oder Google entwickeln inzwischen spezielle Prozessoren für KI-Anwendungen. Zur Infrastruktur werden auch Basisprogramme gezählt, die maschinelles Lernen durch Sprach-, Bild- oder Mustererkennung ermöglichen, wie das "Cognitive Toolkit" von Microsoft oder "TensorFlow" von Google.
II)
Auf der zweiten Ebene befinden sich KI-basierte Anwendungen, die Unternehmen verschiedener Branchen einsetzen können. Als Beispiel wäre hier "Einstein" von Salesforce.com zu nennen, das Vorhersagemodelle erstellt, mit denen sich etwa die Ergebnisse im Vertrieb oder im Marketing verbessern lassen sollen. Oder das Unternehmen Zendesk, das die Arbeit in Helpdesks unterstützt. In Echtzeit schätzt das Programm ein, ob eine Konversation per Chat auf ein positives oder negatives Resultat hinausläuft, und empfiehlt je nachdem, das Gespräch an einen anderen Mitarbeiter zu delegieren.
III)
Die dritte Ebene bilden -sozusagen das Herzstück der KI- die Daten. Unternehmen, die über grosse Datenmengen verfügen, sitzen womöglich auf einem Schatz, vor allem dann, wenn diese noch in irgendeiner Form einzigartig sind. Neben Internet-Giganten wie Google, Facebook oder Baidu sitzt auch die Kreditkartenfirma Mastercard auf solch einem Datenberg. Soeben hat sie das KI-Unternehmen Brighterion erworben, um mit dessen Know-how die Sicherheit (Erkennung von Betrug) zu erhöhen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Auch in geografischer Hinsicht kommt dank erfolgreicher Plattformkonzepte seitens chinesischer Internetgiganten immer mehr Dynamik auf. Wie ihre amerikanischen Rivalen bieten Alibaba und Co. Handelsplattformen, Chat- Systeme, soziale Netzwerke und Suchmaschinen an. Experten interessieren sich immer stärker für die aufstrebenden chinesischen Unternehmen, deren Marktwerte in die Höhe schnellen. Der ehemalige Stanford-Professor Andrew Ng zählt dazu: Zunächst hatte er das Forschungsprojekt "Google Brain" aufgebaut, dann war er bis vor wenigen Monaten Forschungsdirektor von Baidu. Alibaba, Baidu und Tencent - Letzterem gehört der berühmte Chatdienst "WeChat" -, sie alle konzentrieren sich auf die weitere Entwicklung ihrer KI-Fähigkeiten und könnten schnell weitere Marktanteile an sich reissen.
Dies auch, weil digitale Plattformen besonders stark durch das Prinzip "The winner takes it all" geprägt sind. KI-Technologien könnten einstige Verlierer schnell wieder zu Gewinnern machen, viele etablierte Platzhirsche vertreiben und neue Geschäftsmodelle erschaffen. KI verleiht vor allem Plattformen die Macht, sich in neuen Geschäftsfeldern zu positionieren. Baidu hat stark in Bild- und Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung, Robotik und Big Data investiert, was ihm nun einen lukrativen Zugang zum Wachstumsmarkt "Autonomes Fahren" verschaffen könnte. Vonseiten der Politik dürfte den chinesischen Playern des Segmentes ohnehin nichts mehr im Wege stehen: Die Volksrepublik China erachtet KI nun offiziell als bedeutenden Wirtschaftsfaktor. Im Juli 2017 hat die Zentralregierung angekündigt, 150 Milliarden USD in das Segment zu investieren - um bis 2030 zum Weltmarktführer aufzusteigen.
IV)
Schliesslich und viertens wird KI schon heute von Firmen, wie eben Netflix oder Amazon, im Rahmen ihrer Kerndienstleistung eingesetzt. Die Finanz-, Technologie- und Telekom-Branche gelten als die intensivsten Nutzer, woran sich laut McKinsey so schnell wenig ändern werde. Aber auch in anderen Gebieten wie der Gesundheitsbranche wird viel Hoffnung in die KI gesetzt. So sollen bilderkennende Verfahren die Genauigkeit von Krebsdiagnosen steigern oder der schnelle Abgleich der Daten eines Patienten mit denen von vielen anderen massgeschneiderte Behandlungen ermöglichen. Unternehmen, welche die Entwicklungen im Bereich KI ignorieren, könnte man gar als gefährdet ansehen, von disruptiven Technologien überrollt zu werden.
Final sollte man wohl auch noch speziell auf die Dienstleistungen der Finanzbranche zu sprechen kommen: Der Direktor des Business Development Banking & Insurance des führenden Softwareherstellers SAP formuliert es auf der Unternehmenswebseite so: "Daten gehören heute zu den wichtigsten Unternehmenswerten. Hinter maschinellem Lernen verbergen sich komplexe mathematische Algorithmen, die aus Daten Wissen generieren. Warum sollten also nicht auch Banken und Versicherungen KI einsetzen?" Sie tun es. Aktiv sind sie innerhalb ihres noch jungen "Fintech"-Segmentes, zu dem auch die digitale Vermögensverwaltung zählt. Einer ihrer aussichtsreichen Vorreiter ist BlackRock. Der grösste Fondsanbieter der Welt ist dabei, sich ein ganzes Portfolio aus digitalen Plattformen für die künftige Anlage- und Beratungswelt zusammenzustellen. Das Ziel: eine höhere Qualität der Vermögensverwaltung und mehr Kundennähe.
Resumé:
Für Anleger ist es nicht einfach, gezielt die Rosinen zu picken. So bleiben abseits der Technologie viele offene Fragen. So gibt es noch mehrere Hürden in etlichen Bereichen wie z.B. bei den selbstfahrenden Autos. Hier sind noch regulatorische und versicherungstechnische zu klären. Und generell erhöht die zunehmende Abhängigkeit von Computern und Maschinen auch die potenziell negativen Auswirkungen, die etwa durch Hackerangriffe ausgelöst werden können.
Disclosure/Disclaimer: Ralph Gollner hereby discloses that he directly owns securities of the companies mentioned in the article: Alibaba, Amazon, Baidu, Blackrock, Google, Facebook, Mastercard, Microsoft, Nvidia, SAP and Tencent as per 15th October 2017.
Disclaimer/Hinweis nach §34 WPHG zur Begründung möglicher Interessenkonflikte: Aktien von Alibaba, Amazon, Baidu, Blackrock, Google, Facebook, Nvidia, Mastercard, Microsoft, Nvidia, SAP und Tencent, welche im Artikel erwähnt wurden, befinden sich aktuell im "Echt-Depot" von Mag. Ralph Gollner - per 15. Oktober 2017.
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