Kann künstliche Intelligenz menschliche Analysten irrelevant machen? Diese Frage beschäftigt jeden, denn KI-Modelle revolutionieren die Anlageforschung völlig. Byron Wien, ein Marktstratege, der die 1990er Jahre prägte, glaubt Die beste Forschung entsteht aus mutigen, nicht konsensfähigen Ideen, die sich als richtig erweisen.
Jetzt steht die KI unter Druck, diesen Standard zu erfüllen und möglicherweise Analysten ins Abseits zu drängen, die das Feld seit Jahrzehnten dominieren. Seit Jahren analysieren Analysten Finanzberichte und Schlagzeilen, um Anlegern dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
KI ist mit Tools in diesen Bereich vorgedrungen, die herkömmliche Methoden vereinfachen, automatisieren und manchmal sogar übertreffen. Große Sprachmodelle (LLMs) haben sich bei der Analyse von Finanzdaten als besonders effektiv erwiesen und erledigen in wenigen Minuten, was ein Analystenteam Tage in Anspruch nehmen könnte.
Die Stärken von KI kommen beispielsweise bei der Gewinnprognose zum Tragen. Gewinnmuster neigen dazu, logischen Trends zu folgen – gute Jahre führen zu noch mehr guten Jahren; Schlechte Jahre führen zu noch mehr schlechten Jahren. KI gedeiht in diesen vorhersehbaren Bereichen und übertrifft menschliche Analysten, die manchmal zulassen, dass Lärm oder Voreingenommenheit ihr Urteilsvermögen trüben.
LLMs schreiben das Anlageanalyse-Playbook neu
Die University of Chicago arbeiten mit LLMs hat Aufsehen erregt. Forscher nutzten KI, um Verdienstschwankungen vorherzusagen, und stellten fest, dass diese Modelle die mittleren Schätzungen menschlicher Analysten übertrafen. Das Geheimnis? LLMs zeichnen sich dadurch aus, dass sie die Geschichte hinter Gewinnberichten verstehen, was herkömmlichen Algorithmen nie gelungen ist.
Diese Modelle ahmen die logischen Schritte leitender Analysten nach, wie disziplinierte Junioren in einem Finanzteam. KI-Modelle umgehen auch eine der größten menschlichen Gefahren: Selbstüberschätzung. Analysten sind dafür bekannt, dass sie ihre Prognosen an das anpassen, was die Anleger ihrer Meinung nach hören wollen. KI spielt dieses Spiel nicht.
Indem Sie die „Temperatur“-Einstellungen eines KI-Modells – ein schicker Begriff für Zufälligkeit – optimieren, können Sie Risiko- und Renditebänder mit kalten, harten Statistiken berechnen. Sie können sogar eine Vertrauensschätzung für die Vorhersagen erhalten. Im Vergleich dazu neigen Menschen dazu, mit ihren Prognosen zu überheblich zu werden und bei schlechten Prognosen noch einmal nachzurechnen, statt sie neu zu bewerten.
Trotz dieser Siege ist die KI alles andere als perfekt. Es wird weder das nächste Nvidia finden noch eine weitere globale Finanzkrise vorhersehen. Große Marktschocks wie diese folgen keinen Mustern und die KI hat Probleme, wenn das Unerwartete passiert.
Es ist auch nicht möglich, die Führungskräfte des Unternehmens bei Telefonkonferenzen zu den Gewinnaussichten zu belästigen oder ausweichende Antworten zu kritischen Themen zu erhalten. Märkte sind chaotisch und verändern sich ständig, und der KI fehlt die Intuition, sich anzupassen. Hier glänzen Top-Analysten immer noch – sie wissen, wann sie umschwenken, tiefer graben und nach Antworten drängen müssen.
Doch der KI-Hype wird wohl noch lange anhalten. Technologieriesen sind besessen. Microsoft setzt viel – 80 Milliarden US-Dollar – auf KI und die dafür erforderliche Infrastruktur. Für das Geschäftsjahr 2025 plant der Technologieriese, mehr als die Hälfte davon in den USA für Rechenzentren auszugeben, um KI-Modelle zu trainieren und einzusetzen.
Warum der Luxus? KI erfordert wahnsinnige Rechenleistung. Trainingsmodelle wie ChatGPT bedeuten die Verknüpfung Tausender Chips in riesigen Rechenzentrumsclustern.
Werbegelder könnten den nächsten Technologieboom antreiben
KI könnte den gleichen Weg einschlagen wie frühere technische Revolutionen: angetrieben durch Werbegelder. Erinnern Sie sich, wie Google und Facebook an die Macht kamen? Sie profitierten von Budgets für den Markenaufbau und nahmen Geld von allen ein – von Tide bis zu Ihrem örtlichen Klempner.
Sogar abonnementlastige Unternehmen wie Netflix und Amazon setzen inzwischen auf Werbung. Alphabet, die Muttergesellschaft von Google, ist ein Paradebeispiel dafür, wie weit dieses Modell gehen kann. Seit dem Börsengang im Jahr 2004 ist der Umsatz von Alphabet um das 160-fache gestiegen und erreicht im Jahr 2023 über 300 Milliarden US-Dollar.
KI hat das Potenzial, Branchen umzugestalten, so wie es zuvor Radio, Fernsehen und Internet taten. Damals waren Zeitungen für zwei Drittel ihres Umsatzes auf Anzeigen angewiesen.
Radio und Fernsehen lebten von Werbespots, sodass diese für das Publikum kostenlos blieben. KI könnte bald die nächste große Werbeplattform sein, die Geld einbringt, um bahnbrechende Entwicklungen zu finanzieren.
KI kann Ideen ausspucken – einige brillant, andere unsinnig. Es kann endlose Szenarien abspielen und Erkenntnisse aus der Geschichte gewinnen, die selbst einer Armee von Forschern entgehen könnten. Aber es kann Ihnen nicht diesen „Funken des Genies“ verleihen. Analysten bringen etwas mit, was KI nicht reproduzieren kann: die Fähigkeit, in Echtzeit Fragen zu stellen, sich anzupassen und das Gesamtbild zu sehen.
Diese menschliche Note ist immer noch von unschätzbarem Wert in einer Welt, in der sich Empfehlungen ohne Konsens – also solche, an die keine Maschine denken würde – oft als die profitabelsten erweisen. Der wahre Imbiss? KI und Analysten sind keine Feinde. Sie sind Werkzeuge füreinander.
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