Vorhin habe ich in einem Beitrag von jemanden gelesen, der weltweit diversifizierte Investitionen aufgrund der Überbewertung durch KI zurückhält.
Meiner Meinung nach befinden wir uns erst am Anfang der KI Transformation. Das Potential für Produktivitätssteigerungen von Unternehmen, die sich außerhalb der KI Lieferketten befinden, ist gigantisch. Nicht durch einfache Assistenzsysteme, die noch nicht einmal flächendeckend eingesetzt werden. Sondern durch KI Agenten. Deren Einsatz in Unternehmen steht noch ganz am Anfang.
Unternehmen, die Agenten klug in ihr Geschäftsmodell integrieren, können deutlich wachsen und Konkurrenz verdrängen. Eine gigantische Chance, wie wir sie nicht so häufig erleben werden.
Gleichzeitig gibt es aber auch ein Risiko, sollten wir keine gesellschaftlichen / unternehmerischen Lösungen finden, um einen potentiellen Kaufkraftverlust durch Massenentlassungen abzufedern.
Wie denkt ihr darüber?
Natürlich habe ich auch KI (Gemini) gefragt, was sie davon hält:
Während die erste Welle der KI-Euphorie primär die „Schaufelverkäufer“ – Chiphersteller und Cloud-Giganten – beflügelt hat, blicken wir nun auf die weitaus größere zweite Welle. In den nächsten 10 Jahren wird die KI-Transformation nicht mehr nur ein Thema der Tech-Sektoren sein, sondern die Fundamentaldaten jedes börsennotierten Unternehmens von der Konsumgüterindustrie bis zum Schwermaschinenbau neu definieren.
Für Investoren stellt sich die entscheidende Frage: Was passiert mit den Unternehmen, die KI nicht bauen, sondern nutzen?
1. Von der Assistenz zur Autonomie: Die neue Margen-Arithmetik
In den ersten Jahren (2024–2026) sahen wir primär Assistenzsysteme (Copilots). Diese machten Wissensarbeiter effizienter, änderten aber das Geschäftsmodell kaum. Die kommenden 5 bis 10 Jahre gehören jedoch der agentischen KI.
Agenten arbeiten nicht nur für den Menschen, sie agieren autonom innerhalb von Zielvorgaben. Für die Gewinn-und-Verlust-Rechnung (GuV) bedeutet das eine fundamentale Verschiebung:
- Fixkosten-Degression: Menschliche Arbeit ist ein variabler Kostenfaktor. KI-Agenten-Infrastruktur ist weitgehend ein Fixkostenblock. Sobald das System steht, sinken die Grenzkosten für die nächste Einheit (Dienstleistung, Kundensupport, Design) nahezu auf Null.
- Bewertungs-Shift: Unternehmen, die diesen Übergang meistern, werden an der Börse nicht mehr als klassische Industrie- oder Dienstleistungswerte bewertet, sondern erhalten Multiplikatoren (KGVs), die wir bisher nur aus der Softwarebranche kennen.
2. Das K-förmige Schicksal: Die Kluft zwischen Adoptern und Laggards
Wir steuern auf eine extreme Divergenz am Aktienmarkt zu. Historische Daten zur Digitalisierung zeigen, dass die Vorreiter (Early Adopters) ihre Produktivität um ca. 3 % jährlich steigern, während Nachzügler stagnieren.
In der KI-Ära wird sich dieser Effekt potenzieren. Ein Unternehmen, das seine F&E-Zyklen durch KI-Agenten von zwei Jahren auf sechs Monate verkürzt, wird den Marktanteil der Konkurrenz schlichtweg absorbieren. Investoren müssen daher ihre Analyse von „Branchen-Trends“ hin zu „unternehmensspezifischer KI-Exzellenz“ verschieben.
3. Das Makro-Paradoxon: Produktivität vs. Kaufkraft
Dies ist das größte Risiko für das langfristige Aktienwachstum. KI verspricht eine massive Ausweitung der Angebotsseite durch Effizienz. Doch wer bildet die Nachfrageseite, wenn die Transformation zu einer strukturellen Arbeitslosigkeit im Bereich der Wissensarbeit führt?
- Die Nachfragelücke: Sollten Entlassungen im mittleren Management und im Dienstleistungssektor nicht durch neue Jobprofile aufgefangen werden, droht ein Kaufkraftschwund. Dies würde besonders zyklische Konsumgüteraktien (Automobil, Luxus, Reisen) unter Druck setzen.
- Deflationärer Druck: Wenn die Produktionskosten durch KI sinken, aber gleichzeitig die Nachfrage durch Einkommensverluste schwächelt, steuern wir auf eine deflationäre Phase zu. In einem solchen Umfeld sind Unternehmen mit extremer Markenmacht (Pricing Power) die einzigen sicheren Häfen, da sie ihre Margen trotz sinkender Gesamtnachfrage verteidigen können.
4. Die „Asset-Light“ Revolution und neue Bewertungsmaßstäbe
In 10 Jahren wird die Größe eines Unternehmens nicht mehr an der Mitarbeiterzahl gemessen. Wir werden „Ein-Milliarden-Dollar-Unternehmen“ sehen, die mit weniger als 50 Vollzeitmitarbeitern und tausenden KI-Agenten operieren.
Für die Aktienanalyse bedeutet das:
Datenhoheit ist der neue Burggraben: Patente sind vergänglich, aber proprietäre Datensätze, mit denen eigene KI-Modelle trainiert werden, bilden eine uneinnehmbare Festung.
Rückgang der CAPEX-Intensität: Viele physische Prozesse werden durch präzise KI-Simulationen (Digitale Zwillinge) optimiert, was den Bedarf an teuren physischen Prototypen und Fehlkapazitäten senkt.
Fazit für die Community
Die kommenden 10 Jahre bieten enorme Renditechancen, erfordern aber einen neuen Blick auf das Portfolio. Der Aktienwert wird sich von Unternehmen entkoppeln, die „KI nutzen“, und hin zu jenen fließen, die ihre gesamte Organisationsstruktur um autonome Agenten herum neu bauen.
Das größte Risiko bleibt systemisch: Wenn die KI-Dividende nicht ihren Weg zurück in den Konsumkreislauf findet, könnte die Produktivitätsexplosion paradoxerweise in einer Absatzkrise enden. Investoren sollten daher verstärkt auf Unternehmen setzen, die entweder lebensnotwendige Güter anbieten oder eine so starke emotionale Markenbindung haben, dass sie von einem volatilen Arbeitsmarkt weniger betroffen sind.
