Disruption: Wandel nutzen
Künstliche Intelligenz: Themenübergreifende Wachstumsimpulse in der Thematica Strategie
Seit der Veröffentlichung des großen Sprachmodells ChatGPT von OpenAI Ende 2022 findet künstliche Intelligenz (KI) zunehmend Eingang in die Kerngeschäftsprozesse verschiedener Sektoren. Mit der steigenden Bedeutung und Verbreitung der KI wird auch ihr disruptives Potenzial als Treiber struktureller Veränderungen deutlich: KI verändert die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten, produzieren und zusammenarbeiten. Ein uneingeschränkter thematischer Investmentansatz für KI kann helfen, Anlagechancen zu identifizieren, die sich durch diese transformativen Prozesse eröffnen, und Anlegern die Möglichkeit geben an den Wachstumssausichten zu partizipieren.
Wir haben mehrere Anwendungsfälle identifiziert, die zeigen, welche Bedeutung KI auf die Anlagethemen unserer Thematica Strategie heute bereits hat und künftig haben wird.
Digitales Leben
KI-gestützte Sicherheitssysteme für das Cyber-Zeitalter
Mit zunehmender Vernetzung und Verlagerung von Diensten in eine Cloud-Umgebung gewinnt die Cybersicherheit an Bedeutung, da komplexe und tief integrierte IT-Umgebungen neuen Cyber-Risiken von mehreren Ebenen und Zugangspunkten ausgesetzt sind.
Unternehmen brauchen einen vielschichtigen, ganzheitlichen, skalierbaren und nahtlosen Cybersicherheitsansatz, um sich vor immer raffinierteren Cyberbedrohungen zu schützen. Durch die Integration von KI können Funktionen wie die Erkennung automatisierter Angriffe sowie verdächtiger Bewegungsmuster von Angreifern und Malware, ein besserer Datenschutz und risikobasierte Zugangskontrollen dazu beitragen, eine mehrschichtige Verteidigung von Geschäftsprozessen, Daten und IT-Infrastruktur aufzubauen.
So haben beispielsweise zwei führende US-Unternehmen, die komplexe Cyber- und Cloud-Sicherheitsdienste anbieten, Lösungen entwickelt, die auf dem „Zero Trust“ Konzept basieren. Abhängig von der Identität des Nutzers, den Sicherheitsdaten des Geräts und den Zugangsrichtlinien werden Zugangsrechte gewährt oder verweigert. Diese risikobasierten Echtzeit-Zugangskontrollanwendungen erleichtern und beschleunigen die Steuerung einer Vielzahl individueller Zugangsanforderungen von Benutzern. Dies wiederum schützt komplexe und damit anfälligere IT-Umgebungen vor Sicherheitsverletzungen.
Parallel dazu gewinnen auch Cybersicherheitslösungen an Bedeutung, die Unternehmen dabei helfen, Datenlecks in KI-Anwendungen zu erkennen oder sicherere KI-Umgebungen zu entwerfen und aufzubauen.
Das disruptive Potenzial von KI-gestützten Cybersicherheitslösungen zeigt sich auch im prognostizierten zweistelligen Wachstum dieses Marktes:
Marketsandmarktes.com: AI in cybersecurity Market by Offering,Deployment Type, Security Type, Technology, Application, End User andGeography – Global Forecast to 2028. Stand: August 2023
Gesundheitstechnologie
TrAIning für Chirurgen
“Eine experimentelle Studie des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC) über den praktischen Wert von Methoden des maschinellen Lernens (ML) in der Abdominalchirurgie ergab, dass alle vier angewandten ML-Modelle mindestens 26 von 28 menschlichen Teilnehmern bei der Segmentierung der Bauchspeicheldrüse übertrafen, was zeigt, dass ML-Methoden das Potenzial haben, bei der Anatomieerkennung in der minimalinvasiven Chirurgie in nahezu Echtzeit relevante Unterstützung zu leisten.”1
In der modernen Gesundheitstechnologien wird KI für das Training von Chirurgen eingesetzt. So arbeitet beispielsweise ein US-Unternehmen, das robotergestützte Produkte für die minimalinvasive Chirurgie entwickelt und herstellt, bereits an der Entwicklung von KI-Trainingsanwendungen.
Durch die Erfassung und Auswertung der Daten zu mehreren Millionen chirurgischen Eingriffen und durch Vergleiche zwischen verschiedenen chirurgischen Techniken können KI-gestützte Anwendungen Chirurgen in jeder Ausbildungsphase personalisierte Empfehlungen geben. So können diese ihre Fähigkeiten kontinuierlich und gezielt verbessern.
Nicht zuletzt können KI-gestützte Trainings für Chirurgen das Risiko von Komplikationen reduzieren und bessere klinische Ergebnisse ermöglichen, indem Chirurgen darin geschult werden, bei ihren Eingriffen die am besten geeignete Kombination von Werkzeugen und Verfahren zu verwenden.
Quelle: Multidisciplinary Digital Publishing Institute: Artificial Intelligence in Surgical Learning. Stand: Februar 2023
Wie KI-gestützte Conversational Agents helfen können, die Kosten zu kontrollieren und den Service zu verbessern
KI-gestützte Conversational Agents (Cas) – computerbasierte Dialogsysteme mit natürlichsprachlichen Fähigkeiten – können die personalisierte Pflege durch nützliche und zeitsparende Funktionen verbessern. Ein weiterer Bereich der KI ist die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Ein US-Gesundheits- und Versicherungsunternehmen nutzt NLP-Modelle, um die Anfragen von Anrufern zu verstehen und automatisch zu beantworten oder eingehende Anrufe an intern verfügbares Personal und zuständige Abteilungen weiterzuleiten. Dies kann helfen, die Gesprächsdauer zu verkürzen und Patientenfragen schneller zu beantworten.
Im Vergleich zu manuellen Prozessen können auch automatisierte Echtzeit-Genehmigungen der Versicherungspläne von Patienten zu einer erheblichen Senkung der Kosten – vor allem für teure Arbeitszeit – führen.
Datenerfassung und -klassifizierung für eine verbesserte Serviceerfahrung der Patienten
KI-gestützte Conversational Agents können Patientendaten aus Gesprächen erfassen und klassifizieren und Leistungen vorschlagen, die auf die individuellen Bedürfnisse und die jeweilige Patientenhistorie zugeschnitten sind. Das kann die Patientenerfahrung deutlich verbessern.
Auf Grundlage der erhobenen Daten und Informationen kann KI auch bestimmte Erkrankungen vorhersagen und so bessere klinische Ergebnisse sowie weitere bedeutende Kosteneinsparungen ermöglichen.
Sauberes Wasser und Boden
KI in der Landwirtschaft
Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, kann Landwirten helfen, einen kosteneffizienten, feingesteuerten Aussaat- und Düngungsplan zu erstellen, der den Ertrag und die Qualität der Ernte optimiert, Unkraut reduziert und zugleich den Einsatz von Pestiziden deutlich verringert.
Die KI-basierte Echtzeit-Lokalisierung von Unkräutern und Unterscheidung zwischen Unkraut und Kulturpflanzen ermöglicht einen gezielten Einsatz von Pflanzenschutzmitteln. Eine derart effiziente Form der Unkrautbekämpfung leistet einen wesentlichen Beitrag zur Ernährungssicherheit.
Ein weltweit tätiger Hersteller von Agrarmaschinen und Farmmanagement-Software hat ein durch Computer-Vision und ML unterstütztes Präzisionslandwirtschaftssystem (Precision-FarmingSystem) entwickelt. Dies kann zu einer erheblichen Verringerung des Einsatzes von Pestiziden beitragen und gleichzeitig die Landwirte dabei unterstützen, wertvolle Ressourcen zu sparen und eine bessere Wurzelgesundheit der Pflanzen zu fördern.
Eine stärkere Verbreitung der Technologien könnte das Wachstum des Marktes für Präzisionslandwirtschaft antreiben
Der weltweite Markt für Präzisionslandwirtschaft könnte Analysen zufolge bis 2030 einen Wert von 20,84 Mrd. USD erreichen und damit enormes Wachstumspotenzial aufweisen. Das entspräche einem zweistelligen jährlichen Wachstum (CAGR) von 12,8%2. Trotzdem gibt es noch viel Spielraum nach oben.
Die – global betrachtet – immer noch mäßige Verbreitung hochmoderner IT-Anwendungen unter den Landwirten bremst Wachstum und Wert des Präzisionslandwirtschaft aus, eröffnet aber auch Anlagechancen für Investoren, die am Wachstumspotenzial des Segments partizipieren möchten.
Das gilt insbesondere für Asien, das über mehr landwirtschaftliche Nutzflächen3 verfügt als jeder andere Kontinent, zugleich aber die geringste Verbreitung der Präzisionslandwirtschaft aufweist.
Quelle: McKinsey survey among 5,500+ farmers across the globe. Stand: 2022
Infrastruktur
KI in der Infrastruktur
KI-gesteuerte Datenanalysetools im Gerätemanagement können Muster erkennen, logische Schlussfolgerungen ziehen und Prognosen erstellen, um Ausfälle von Maschinen zu vermeiden, Wartungsintervalle zu verkürzen, betriebliche Parameter an veränderte Bedingungen anzupassen und die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern. Mit weniger fehleranfälligen, leistungsstarken Maschinen können Bauprojekte kostengünstiger und schneller durchgeführt werden.
Im Kontext von KI-gesteuerten und datengestützten Maschinen und Anlagen gewinnen sogenannte Digital Twins – digitale Nachbildungen physischer Anlagen – zunehmend an Bedeutung.
Ein US-Anbieter von Infrastrukturdienstleistungen für den Strom-, Pipeline-, Industrie- und Kommunikationssektor hat eine Datenmodellierungsmethode entwickelt, mit der ein vollständig replizierter digitaler Zwilling einer kompletten Produktionsanlage erstellt werden kann. Basierend auf der Industrial Internet of Things (IIoT)-Technologie – die Unternehmen die Möglichkeit bietet, ihre Geräte und Maschinen internetbasiert zu vernetzen – kann das Tool sowohl potenzielle Betriebsausfälle als auch betriebliche Einsparungsmöglichkeiten vorhersagen und zugleich die Auswirkungen auf den Anlagenbetrieb minimieren.
Lösungen für den Arbeitskräftemangel und mehr Sicherheit
Der Einsatz von vernetzten und autonomen Fahrzeugen auf Baustellen zum Beispiel kann eine Lösung für den Arbeitskräftemangel sein und dabei helfen, Projektverzögerungen zu verringern. Gleichzeitig tragen autonome Fahrzeuge für verstärkte Sicherheitsmaßnahmen auf Baustellen zu einer sichereren Arbeitsumgebung für die Bediener bei, da diese von der Maschine getrennt sind und bei Aushubarbeiten keinen starken Vibrationen, Staub usw. ausgesetzt sind.
Technologietransfer
Schließlich können die technologischen Erkenntnisse aus dem Einsatz von autonomen Fahrzeugen in Bergbau und Industrie auf das autonome Fahren im städtischen Umfeld übertragen werden.
Prognosen zufolge wird der Markt für KIAnwendungen in der Bauwirtschaft von 2022 bis 2028 um 24,3 % auf 9,53 Mrd. USD anwachsen4.
Intelligente Maschinen
Mit zunehmender Komplexität der Halbleiterfertigungsprozesse können die menschlichen kognitiven Fähigkeiten nicht mehr mit den zahlreichen Entscheidungen Schritt halten, die in immer schnellerer Folge getroffen werden müssen. In diesem Zusammenhang sind KI-basierte Techniken, die riesige Datenmengen über den gesamten Fertigungsprozess hinweg sammeln, zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um festzustellen, ob jeder einzelne Verarbeitungsschritt korrekt ausgeführt wurde.
„Erst der Mensch, dann der Computer“
Ein US-Unternehmen, das kritische Prozesse für die Mikrochip-Herstellung entwickelt, hat die Rollen von Mensch und Maschine in der Entwicklung von Halbleiterprozessen untersucht5. Es hat festgestellt, dass der Mensch in den frühen Phasen der Prozessentwicklung die Oberhand hat, während Algorithmen kosteneffizienter sind, wenn es um die Einhaltung der geforderten engen Toleranzen am fertigen Teil geht. Die Verbindung von Computeralgorithmen mit menschlichen Experten kann die Entwicklungskosten somit erheblich senken.
Wie die Halbleiterindustrie von KI profitiert
Einer aktuellen McKinsey-Studie zufolge könnten Halbleiterunternehmen vom Einsatz von KI enorm profitieren und langfristig einen jährlichen Mehrwert von bis zu 95 Mrd. USD erzielen.
Künstliche Intelligenz könnte einen langfristigen Mehrwert von 85 bis 95 Mrd. USD für Halbleiterunternehmen bedeuten
Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf das EBIT* von Halbleiterunternehmen,1 Mrd. USD
* Earnings Before Interest and Taxes = Gewinn vor Zinsen und Steuern
1 Gewinn vor Zinsen und Steuern.
2 Kurzfristiges Potenzial bezieht sich auf Zugewinne innerhalb der nächsten 2 bis 3 Jahre.
3 Langfristiges Potenzial bezieht sich auf Zugewinne, die 4 oder mehr Jahre in der Zukunft liegen.
Quelle: Mckinsey: Scaling AI in the sector that enables it: Lessons for semiconductor-device makers. Stand: April 2021.
Dieses Potenzial ist jedoch noch weitgehend unausgeschöpft: Bislang nutzen weniger als ein Drittel der Halbleiterhersteller KI/ML; bei rund 70% befinden sich derartige Anwendungen noch in der Pilotphase und kommen nur langsam voran.
Das wiederum verdeutlicht das Wachstumspotenzial durch die Integration von KI/ML in Herstellung und Design von Halbleitern.
Energie der Zukunft
Ausfallzeiten reduzieren: KI/ML-gestützte Lösungen für die vorausschauende Wartung
Nach Angaben des US-Energieministeriums kosten Stromausfälle amerikanische Unternehmen rund 150 Mrd. USD pro Jahr6. Das zeigt, wie wichtig intelligente Lösungen für eine vorausschauende Wartung sind – vor allem, wenn es um sensible Energieinfrastruktur geht.
Ein US-Halbleiterhersteller entwickelt ML-gestützte intelligente Lösungen für die vorausschauende Wartung, die direkt in Sensoren und IoT-Geräten implementiert werden. Das verringert nicht nur die Latenzzeit und verbessert die Managemententscheidungen in Echtzeit, sondern erhöht auch den Datenschutz, senkt die Bandbreitenanforderungen und hilft, unvorhergesehene Ausfälle proaktiv zu vermeiden. Daraus schließlich resultieren Einsparungen bei Notreparaturen und eine längere Lebensdauer der Anlagen.
Haustier-Ökonomie
Vorbeugen statt behandeln: die Digitalisierung klinischer Behandlungen
KI-Software kann komplexe Erkrankungen mit zunehmender Präzision erkennen und dabei helfen, Ergebnisse veterinärer Untersuchungen zu interpretieren. Das wiederum ermöglicht genauere Diagnosen, eine effizientere Medikation und Behandlung sowie eine schnellere und verlässlichere Identifizierung individueller Präventivmaßnahmen. Nicht zuletzt vor dem Hintergrund der steigenden Lebenserwartung von Haustieren und der besonderen (Ernährungs-) Bedürfnisse hochbetagter Haustiere könnte dies das Wachstum des Marktes für Haustierpflege fördern.
Ein multinationales Unternehmen, das Produkte und Dienstleistungen für den Veterinärmarkt entwickelt und vertreibt, hat ein KI-gestütztes HämatologieAnalysegerät entwickelt, das zeitaufwändige und fehleranfällige manuelle Prozesse überflüssig macht, genauere Ergebnisse liefert und Tierärzten eine bessere Informationsgrundlage bietet.
KI als Anlagethema
Die künstliche Intelligenz hat unseren uneingeschränkten thematischen Investmentansatz um faszinierende neue Facetten ergänzt. Dadurch haben sich uns zahlreiche neue Möglichkeiten eröffnet, am Wachstumspotenzial zu partizipieren, das sich durch den KI-getriebenen Strukturwandel ergibt. Ein umfassendes Verständnis des disruptiven Potenzials der KI und ihrer Auswirkungen auf die verschiedenen Anlagethemen unserer ThematicaStrategie kann Anlegern helfen, unausgeschöpfte Chancen zu erkennen und vorausschauend zu investieren.
1 International Journal of Surgery: Anatomy segmentation in laparoscopic surgery: comparison of machine learning and human expertise – anexperimental study. Stand: August 2023
2 Businesswire.com: $20+ Billion Opportunities in the Precision Farming Market. Stand: März 2022
3 FAO: Land use statistics and indicators. Global, regional and country trends 1990–2019. Stand: Juni 2021
4 Mordorintelligence.com: AI In Construction Market Analysis. Stand: Juli 2023
5 Lamresearch.com: AI Study Identifies Game-Changing Development Approach for Speeding Up, Slashing Cost of Chip Innovation. Stand: April 2023
6 US Department of Energy: Report Explores U.S. Advanced Small Modular Reactors to Boost Grid Resiliency. Stand: Januar 2018
