Das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) ist enorm gestiegen. Die Technologie dürfte bald in vielen Branchen eine wichtige Rolle spielen. Den erwarteten Vorteilen stehen jedoch auch Bedenken hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Umwelt sowie auf soziale Faktoren und die Unternehmensführung (ESG) gegenüber.

KI könnte weitreichende Auswirkungen haben – auf Arbeitsplätze und Content, aber auch auf Datensicherheit und Datenschutz, Energieverbrauch und sogar Vielfalt und Integration. Neben traditionellen ESG-Themen über Klimawandel, Geschlechtergleichstellung und Biodiversität hinaus hat das Aufkommen generativer KI in Chatbots wie ChatGPT unter anderem Sorgen über eine weitreichende Robotisierung von Arbeitsplätzen, die Verdrängung von Arbeitskräften und das Potenzial für Subversion und Missbrauch geweckt.

Vermögensverwalter sollten daher in Erwägung ziehen, die potenziellen KI-Risiken und -Chancen in ihre internen ESG-Bewertungssysteme einzubeziehen. Es geht darum, die Chancen dieser Technologie zu nutzen und gleichzeitig sicherzustellen, dass ihre Risiken glaubwürdige, nachhaltig orientierte Investmentansätze nicht untergraben.

Potenzielle Verlagerung von Arbeitsplätzen durch KI

Im sozialen Bereich kann KI verschiedene ESG-Risiken mit sich bringen. Fragen des Datenschutzes, der Voreingenommenheit und der Sicherheit werden schon seit längerer Zeit von Regulierungsbehörden, Wissenschaftlern und Branchenvertretern diskutiert. Regierungs- und Industriegremien haben erste Leitlinien herausgegeben. Dazu gehören die KI-Prinzipien der OECD und der G20. Nur wenige dieser Richtlinien befassen sich aber mit sozialer Gerechtigkeit und langfristigen Beschäftigungsrisiken.

Schätzungen der Unternehmensberatung McKinsey zufolge könnten sich die Produktivitätssteigerungen durch den Einsatz generativer KI bei sämtlichen Tätigkeiten von Wissensarbeitern auf 6,1 bis 7,9 Billionen US-Dollar jährlich belaufen. Das würde die Anatomie der Arbeit, wie wir sie kennen, verändern und zu einer potenziellen Verlagerung von Arbeitsplätzen führen.

In einem Interview mit Bloomberg schätzte der CEO von British Telecom, dass die Zahl der Beschäftigten bis 2030 um bis zu 42 Prozent sinken könnte.

Unternehmen müssen Mitarbeiter vorbereiten

Auch wenn Unternehmen durch KI von Effizienzsteigerungen und höherer Rentabilität profitieren können, müssen sie ihre Mitarbeiter für den Einsatz der Technologie schulen und gleichzeitig einen fairen und integrativen Übergang bei der Einführung gewährleisten.

Beschäftigte in Branchen wie Rechtsdienstleistungen, Steuern und Buchhaltung sowie Wertpapierhandel und -vermittlung dürften am stärksten von den Umwälzungen durch KI betroffen sein.

Eine weitere Herausforderung für Investoren wird darin bestehen, das Risiko durch die Verwendung von gefälschten KI-Texten und -Bildern durch ein Unternehmen und die potenziellen finanziellen Auswirkungen zu bestimmen. Dies gilt umso mehr, solange es nur wenige Vorschriften gibt.

KI-Risiken auf der Umweltseite

Auf der Umweltseite birgt KI ebenfalls verschiedene Risiken. Einem Bericht des Magazins Harvard Business Review zufolge sind Rechenzentren derzeit für 2 bis 3 Prozent der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich. Laut dem Bericht wird sich das weltweite Datenvolumen voraussichtlich alle zwei Jahre verdoppeln.

Die Speicherung von Daten und die Verfeinerung von KI-Modellen und -Algorithmen ist daten- und energieintensiv. Der zunehmende Wettbewerb im Bereich der Technologie zwischen Ländern und Unternehmen wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich zu erheblichen Treibhausgasemissionen führen.

Investoren müssen die Auswirkungen des Einsatzes von KI auf ihren Kohlenstoff-Fußabdruck sowie die Möglichkeiten der Branchenakteure zur Emissionsreduzierung bewerten – zum Beispiel durch die Einführung effizienter Trainingstechniken oder Wärmerückgewinnung.

ESG-Rahmenwerke müssen Schritt halten

Der ESG-Ansatz für KI-Risiken ist für viele Investoren noch Neuland. Wir bei BNP Paribas Asset Management aktualisieren unseren ESG-Ratingrahmen regelmäßig. Unser Modell berücksichtigt bereits KI-bezogene Risiken wie den Schutz der Privatsphäre für die am stärksten betroffenen Sektoren wie IT sowie einige Finanzinstitute.

Aufgrund der zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten von KI müssen diese aber in die Fundamentalanalyse für weitere Sektoren einbezogen werden. Für Branchen wie Energie und Versorgung, Gesundheit, Medien und Werbung, Landwirtschaft sowie Umweltschutz lohnt es sich, über die Integration von KI in die ESG-Rahmenwerke nachzudenken – und zwar sowohl im Hinblick auf die Risiken als auch auf die Chancen.