DPAM: KI-Anwendungen wandeln bestehende Märkte – und schaffen neue

Anderthalb Jahre später benennt Tom Demaecker, Fund Manager International & Sustainable Equity bei DPAM, eine Fülle von Anwendungsfällen, die bisher nicht im Rampenlicht standen. Sie bieten erstaunliche Umsatzmöglichkeiten für Unternehmen oder hervorragende Möglichkeiten zur Kostenoptimierung. Oder eine Kombination aus beidem.

KI in der Programmierung – ein Markt in Billionenhöhe
Entwickler gehörten zu den ersten, die das Potenzial von KI erkannten. Da ChatGPT verschiedene Sprachen beherrscht, war es ein logischer Schritt, es auf Programmierungen anzuwenden, wo die am besten strukturierten und dokumentierten Sprachen der Welt zum Einsatz kommen. Microsofts GitHub rühmt sich, bis zu 55 % schneller programmieren zu können, was zu mehr und besserem Programmiercode führt. Ein Bild einer Website reicht ChatGPT inzwischen aus, um den Programmiercode zu schreiben, der das Layout und die Funktionalitäten exakt kopiert. Weltweit mangelt es an Entwicklern. Schon durch kleine Produktivitätssteigerungen können Softwareunternehmen große Einsparungen erzielen oder neue Einnahmequellen erschließen.

Automatisierter Kundendienst

Im Kundenservice wirkt KI ebenfalls Wunder. Das Fintech-Unternehmen Klarna gab z.B. im Februar 2024 bekannt, dass sein KI-Assistent, der auf OpenAI basiert, im ersten Monat 2,3 Millionen Gespräche geführt hat, was der Arbeit von 700 Vollzeitagenten entspricht. Die KI bewältigte zwei Drittel aller Kundeninteraktionen und erreichte dabei Kundenzufriedenheitswerte, die mit denen menschlicher Agenten vergleichbar sind, während sie Probleme deutlich schneller löste. Klarna rechnet damit, sein Ergebnis aufgrund dieser Neuerungen um jährlich 40 Millionen US-Dollar zu verbessern. Der gesamte Markt für Kundenservice wird auf 300 Milliarden US-Dollar geschätzt – ein enormer Spielraum für Effizienzsteigerungen durch KI.

Erstellung von Inhalten und Personalisierung

Das Erstellen, Ändern und Verbessern digitaler Inhalte mittels KI ist zugänglicher und effizienter geworden, was die Produktivität kreativer Designer erheblich gesteigert hat. Auch dieser Markt ist Hunderte von Milliarden wert. Facebook und Amazon beispielsweise ermöglichen ihren Werbetreibenden, mehrere Versionen von Anzeigen oder Produktangeboten durch einen automatisierten generativen Prozess zu erstellen. Diese verbesserte Personalisierung führt zu höheren Klickraten, einer besseren Monetarisierung und mehr Wachstum bei den Tech-Giganten, während sie bei deren Kunden Betriebskosten spart.

Jenseits der Generierung: Empfehlungsmaschinen

Empfehlungsmaschinen, wie sie von Facebook oder Netflix eingesetzt werden, haben das Engagement der Nutzer auf sozialen Plattformen erheblich gesteigert. Heute wird fast jeder zweite Inhalt in sozialen Netzwerken von KI kuratiert und hochgradig individualisiert. Personalisierte Inhalte führen zu höherer Nutzerzufriedenheit, längerer Verweildauer auf den Plattformen und mehr Monetarisierungsmöglichkeiten.

Pionierarbeit für neue Märkte: Autonomes Fahren

Das Potenzial der generativen KI schafft darüber hinaus völlig neue Märkte. Tesla hat seine jahrzehntealte Codebasis durch ein Large Language Model (LLM) fürs autonome Fahren ersetzt. Das Ergebnis ist ein gewaltiger Sprung nach vorn – Tesla spricht von einer 100-fachen Reduzierung der Eingriffe. Diese Innovation könnte den Mobilitätsmarkt verwandeln, der auf mehr als 200 Mrd. US-Dollar geschätzt wird.

Schlussfolgerung

Bereits heute gibt es mehrere beeindruckende Anwendungsfälle für KI, auch über die genannten Beispiele hinaus – etwa die fast marktreifen Proof-of-Concepts. Sie verdeutlichen die beträchtlichen Produktivitätsgewinne, die in verschiedenen Branchen bereits realisiert werden können. Diese Fortschritte rechtfertigen die derzeitigen Investitionen in die KI-Infrastruktur, die einen wichtigen Schwerpunkt unserer KI-Investmentstrategie darstellen. Indem wir diese Fortschritte nutzen, sind wir in der Lage, die strukturellen Trends rund um das transformative Potenzial der KI für unsere Anleger zu nutzen.