Wie könnte sich die KI-Revolution auf ESG auswirken?

Stephanie Maier, Chief Sustainability Officer bei GAM Investments, befasst sich mit den zahlreichen potenziellen Chancen, die Künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der nachhaltigen Geldanlagen bieten könnte, sowie mit einigen der Risiken, die es zu minimieren gilt.

13. Dezember 2023

In einigen Jahren wird das Jahr 2023 vielleicht als das Jahr bekannt sein, in dem KI und komplexe Algorithmen des maschinellen Lernens einen dauerhaften Wandel in ganzen Sektoren der Realwirtschaft herbeigeführt haben.

Die Einführung von ChatGPT durch OpenAI brachte fortschrittliche KI-gestützte Chatbots in den Mainstream und zeigte, wie diese Art von Intelligenz riesige Mengen von Online-Daten durchforsten kann, um überzeugende, menschenähnliche Antworten auf Anfragen zu geben. ChatGPT wurde als die am schnellsten wachsende Internetanwendung der Geschichte registriert¹ und erreichte im Januar 2023 13 Millionen tägliche Nutzer.

Die Finanzwelt hat dies bereits zur Kenntnis genommen. Laut Pitchbook² haben KI-Start-ups in der ersten Hälfte des Jahres 2023 USD 15,5 Mrd. an Risikokapital (VC) eingeworben, während Tech-Giganten wie Google und Microsoft um die Entwicklung eigener konkurrierender Produkte kämpfen³.

Das wirtschaftliche Potenzial der KI ist atemberaubend. Sie bietet die Möglichkeit, bestehende Prozesse zu automatisieren und zu rationalisieren und völlig neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen, die zuvor nicht realisierbar oder unmöglich waren - von Geräten, die die persönliche Gesundheit überwachen können, bis hin zu Plattformen, die in der Lage sind, Talente und Arbeitgeber in Rekordgeschwindigkeit zusammenzubringen. In der Eile, mit der KI eingesetzt wird, müssen verantwortungsbewusste Anleger jedoch mehr denn je auf die bestehenden Risiken achten und diese in ihren Portfolios berücksichtigen.

Die KI-Chance

Wir glauben, dass KI das Potenzial hat, den Umsatz zu steigern, die Effizienz zu verbessern und die Kosten für Unternehmen zu senken. Der Einsatz von KI kann wichtige geschäftliche Anforderungen unterstützen⁴ wie die Automatisierung von Prozessen, die Gewinnung von Erkenntnissen durch Datenanalyse und die Interaktion mit Kunden und Mitarbeitern. Es wird davon ausgegangen, dass Unternehmen, die sich diese Technologien zunutze machen können, in der Lage sein werden, daten- und zeitintensive Prozesse viel schneller durchzuführen und aufkommende Trends in der Marktumgebung zu erkennen, unterstützt durch leistungsstarke KI-Analysen. KI hilft Anlegern bereits, fundierte Entscheidungen zu treffen, da sie zunehmend natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um Informationen wie Berichte, Gewinnmitteilungen und Online-Nachrichten in grossem Umfang zu analysieren.

Untersuchungen von Infosys⁵ haben ergeben, dass Firmen, die KI einsetzen, den Unternehmensgewinn um 38 % steigern können und dass KI bis 2035 einen Bruttowert von USD 14 Billionen für Unternehmen schaffen könnte. Goldman Sachs⁶ schätzt, dass generative KI allein das globale BIP bis 2033 um 7 % steigern könnte. Diese Zahlen machen die KI-Entwicklung und Unternehmen, die KI effektiv in ihren Geschäftsmodellen einsetzen, unserer Meinung nach zu einer attraktiven Investition.

KI kann ein wirksamer Motor für den Wandel hin zu nachhaltigeren Geschäftsmodellen sein. Quantitative und qualitative Anlagedaten sind eine zentrale Herausforderung für verantwortungsbewusste Investoren. Durch die Analyse verschiedener Datensätze - von der Mitarbeiterzufriedenheit bis zu den Emissionszahlen in der Lieferkette - können KI-Algorithmen ein umfassenderes Verständnis der Umweltauswirkungen, Arbeitspraktiken und des Geschäftsgebarens eines Unternehmens vermitteln. KI kann auch eingesetzt werden, um Klimamodelle zu verbessern, das Design und die Materialien für erneuerbare Infrastrukturen zu optimieren oder Methanlecks in Pipelines zu erkennen und vorherzusagen. Dies könnte in Bereichen, in denen derzeit noch grosse Datenlücken bestehen, bahnbrechende Folgen haben, z. B. bei der Messung der Auswirkungen auf die biologische Vielfalt durch die Verfolgung der Entwaldung in Echtzeit anhand von Satellitenbildern. Verbesserte und erweiterte Datensätze werden einen tiefgreifenden Einfluss auf Investitionen haben, da Investoren ihre ESG-Risiken und -Auswirkungen besser verstehen können und diese Transparenz die Kapitalallokation zu beeinflussen beginnt.

Es gibt überzeugende Beweise dafür, dass KI Unternehmen dabei helfen wird, profitabler, transparenter und umweltfreundlicher zu werden - alles wichtige Faktoren für nachhaltige Investitionen. Allerdings sollten Anleger auch die Risiken bedenken, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbunden sind.

Die Kehrseite der Medaille

Dieser Einsatz von KI hat das Potenzial, bestimmte Arbeitsplätze und Sektoren zu verändern: Von der Verwaltung bis zur Architektur könnte KI mehr als 300 Millionen Arbeitsplätze ersetzen⁷. Infolgedessen sind Arbeitskonflikte unvermeidlich; bereits jetzt ist KI eine der Hauptursachen für einen⁸ der grössten und störendsten Streiks von Hollywood-Schauspielern und -Autoren seit einer Generation, der die kalifornische Wirtschaft nach einigen Schätzungen USD 3 Mrd. gekostet hat⁹.

Auf einer eher technologischen Ebene kann die Funktionsweise von KI-Modellen aufgrund ihrer "Blackbox"-Natur undurchsichtig sein. Angesichts ihrer fortschrittlichen Fähigkeit, komplexe Berechnungen durchzuführen und mehrere Online-Quellen zu nutzen, sollte dieses Risiko nicht unterschätzt werden, insbesondere wenn diese Undurchsichtigkeit "Phantom"-Fakten mit begrenztem Bezug zu einer direkten glaubwürdigen Quelle erzeugen kann oder die Quellen gegen Datenschutz- oder Urheberrechtsgesetze verstossen.

In ähnlicher Weise können die Daten, auf denen KI-Systeme trainiert werden, zu Verzerrungen führen. Trotz der Fortschritte beim maschinellen Lernen ist die KI nur so gut wie ihre ursprüngliche Programmierung. Algorithmen, die auf bestehenden, z. B. rassischen, geschlechtsspezifischen oder geografischen Voreingenommenheiten beruhen, die in menschlichen Entscheidungen vorhanden sind, oder die auf Datensätzen trainiert wurden, in denen bestimmte Gruppen über- oder unterrepräsentiert sind, können Diskriminierung weiter verankern. Amazon¹⁰ hat die Verwendung eines Tools für maschinelles Lernen bei der Personalbeschaffung eingestellt, nachdem festgestellt wurde, dass es nicht geschlechtsneutral war und männliche Bewerber gegenüber weiblichen bevorzugte. Die Blackbox-Natur der KI macht die Rechenschaftspflicht und die Überwindung dieser Vorurteile zu einer Herausforderung.

Die Investoren können auch nicht die Tatsache ignorieren, dass KI selbst einen erheblichen ökologischen Fussabdruck hat. Die Erstellung und der Einsatz von KI-Modellen erfordert eine erhebliche Menge an Rechenleistung. Eine Studie der University of Massachusetts¹¹ ergab, dass allein für die Erstellung eines einzigen KI-Modells 626‘000 lbs (ca. 284‘000 kg) CO2 benötigt werden, so viel wie 62 Autos, die ein Jahr lang ununterbrochen gefahren werden. In Anbetracht der Tatsache, dass es allein in den USA etwa 14‘700 KI-gesteuerte Unternehmen gibt¹² (eine Zahl, die sicherlich noch steigen wird), bedeutet dies im Laufe der Zeit eine beunruhigende Menge an Emissionen. Eine Studie¹³ zeigte, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2016 bei etwa 1,15 % lag; trotz Effizienzsteigerungen könnte sich dieser Wert bis 2030 verdoppeln.

Risiken für die Märkte

KI ist ein Instrument, das unweigerlich von unserer Branche und den Branchen, in die wir investieren, übernommen werden wird. Unser Ziel ist es, sie angemessen zu nutzen, ihre Grenzen zu verstehen und uns konstruktiv mit strukturellen Herausforderungen auseinanderzusetzen.

Angesichts der potenziellen Fallstricke der KI ist es wichtig, die folgenden Faktoren zu berücksichtigen:

Transparenz – Wurden Schritte unternommen, um die Funktion der KI-Modelle (sowie die Datenerstellung) so verfügbar und transparent wie möglich zu machen? Haben die Entwickler dafür gesorgt, dass das KI-Modell mit Daten versorgt wird, die Verzerrungen minimieren?

Anwendbarkeit – Ist die KI für die Aufgabe geeignet? Liefert sie genaue und nützliche Daten? Wurde sie auf Fehler getestet, die Schaden anrichten könnten?

Rechte und Verantwortung – Wurden Sicherheitsvorkehrungen getroffen, um potenzielle Schäden für das Unternehmen und die Gesellschaft im Allgemeinen zu verringern? Wurden die Datenschutzstandards in Bezug auf die zur Erstellung des Modells verwendeten Daten eingehalten?

KI hat ein unglaubliches Potenzial gezeigt, um Investitionen zu verändern, Gewinne zu steigern, die Verfügbarkeit wichtiger Daten zu erhöhen und nachhaltigere Ergebnisse zu erzielen. Die strukturellen Auswirkungen und Risiken werden jedoch wahrscheinlich zu einer verstärkten Regulierung und Durchsetzung führen. Während der regulatorische Ansatz noch in der Entwicklung ist - mit unterschiedlichen Ansätzen in den USA, der EU und dem Vereinigten Königreich - werden die weitreichenden Auswirkungen dieser Technologie weiterhin die Aufmerksamkeit von Regulierungsbehörden und Investoren auf sich ziehen, sowohl was die Chancen als auch die Risiken betrifft, die sie mit sich bringen.

Weitere Gedanken zum Thema KI finden Sie in Mark Hawtins letztem Artikel: Der disruptive Stratege: Die KI-Investitionsblase - Wiederholt sich die Geschichte?