Unsere jüngste, research-getriebene Investmentreise hat bestätigt, dass KI bereits echte Effizienz- und Produktivitätsgewinne ermöglicht – allerdings in sehr unterschiedlichem Ausmaß. Die stärksten Unternehmen profitieren nicht durch den bloßen Zugang zu Modellen, sondern durch deren Umsetzung: Datenqualität, Prozessgestaltung und die Fähigkeit, zu entscheiden, wann ein KI-Ergebnis verlässlich ist und wann nicht. Diese Uneinheitlichkeit macht Selektivität für Investoren entscheidend.

Im Frühsommer verbrachte eine Gruppe unserer Analysten und Portfoliomanager mehrere Tage in San Francisco im Rahmen unserer laufenden Forschung zu künstlicher Intelligenz und ihren Auswirkungen auf Investitionsmöglichkeiten. Die Reise bestätigte eine einfache Erkenntnis: KI erzeugt inzwischen reale – aber sehr ungleich verteilte – Geschäftsergebnisse.

Wir trafen zahlreiche Unternehmen aus den Bereichen Software, Gesundheitswesen, Industrie und Konsumgüter, wobei sich eine konsistente Botschaft herauskristallisierte. Die experimentelle Phase weicht messbaren Produktivitätsgewinnen in ausgewählten Arbeitsprozessen, doch eine breit angelegte Transformation verläuft langsamer, schwieriger und stärker unternehmensspezifisch, als es die Markteuphorie vermuten lässt. Für Investoren ist diese Differenz entscheidend: Die nächste Phase der KI-Adoption dürfte Selektivität eher belohnen als breite Marktexponierung.

KI steigert operative Effizienz

Die klarsten Effekte zeigen sich dort, wo Aufgaben wiederkehrend, datenintensiv und gut messbar sind. Bei einer Konsumentenplattform, die wir besuchten, bearbeitet ein KI-gestütztes Support-Tool bereits rund 40 Prozent der Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen. Die Auswirkungen auf die Servicekosten sind erheblich.

Im Bereich Life Sciences erweitern generative KI-Tools für das Moleküldesign die Zahl potenziell geeigneter Wirkstoffkandidaten in der Frühforschung und erhöhen damit langfristig die Erfolgswahrscheinlichkeit in der Entwicklung.

Andernorts ermöglicht KI auch Nicht-Software-Spezialisten, einfache interne Tools selbst zu erstellen und verkürzt damit Prozesse, für die zuvor externe Dienstleister oder spezialisierte Teams nötig waren. Diese Entwicklungen sind keine abstrakten Zukunftsvisionen, sondern operative Verbesserungen mit klarer ökonomischer Relevanz.

Kernaussage:

  • Die nächste Generation von KI-Gewinnern wird sich aus Unternehmen zusammensetzen, die KI in klar abgegrenzten, messbaren Prozessen einsetzen, in denen Produktivitätsgewinne nachweisbar, skalierbar und dauerhaft sind.

KI im Coding gewinnt an Dynamik

Die Softwareentwicklung ist ein Bereich mit besonders schnellen Fortschritten. Mehrere Managementteams berichteten von einem deutlichen Produktivitätssprung im vergangenen Jahr, getrieben durch bessere Tools und breitere Nutzung. In einigen Fällen wird bereits ein signifikanter Anteil des neuen Codes autonom oder KI-unterstützt erstellt.

Ein Unternehmen erklärte, dass rund 10 Prozent des Produktionscodes von KI geschrieben werden, während ein anderes angab, etwa 75 Prozent des neuen Codes sei KI-generiert – nach 50 Prozent im Vorjahr.

Auch in Backoffice-Funktionen ist der Trend sichtbar, wenn auch langsamer. Besonders in der Finanzautomatisierung zeigte sich Fortschritt: Routineberichte und wöchentliche Performance-Zusammenfassungen, die früher Tage dauerten, werden nun innerhalb weniger Stunden erstellt. Die Effekte sind bislang noch begrenzt, aber zunehmend belastbar.

Kernaussage:

  • Die Evidenz deutet darauf hin, dass KI in der Softwareentwicklung und im Backoffice signifikante Produktivitätsgewinne ermöglicht. Unternehmen, die diese Systeme skalieren und effizient integrieren, können Margen deutlich verbessern.