In den letzten 60 Jahren haben wir vier verschiedene technologische Revolutionen erlebt. Von den Anfängen der Großrechner in den 1960er Jahren und dem Aufkommen der Personal Computer in den 1980er

Jetzt stehen wir kurz vor einem fünften Paradigmenwechsel – der künstlichen Intelligenz (KI).

Unser US-Wachstums- und Kernaktienteam hat beobachtet, wie KI allmählich verschiedene Sektoren und Branchen beeinflusst, insbesondere

Ein Kennzeichen transformativer Veränderungen, wie sie durch KI hervorgerufen werden könnten, ist die Verbesserung von Automatisierung, Effizienz und Produktivität, sagt Jim Golan, CFA, Partner und Portfoliomanager für unsere Large-Cap-Growth

Die KI-Technologie sollte auch dazu beitragen, Sprachtools wie Siri und Google Assistant zu verbessern, sodass sie komplexere Aufgaben wie die Umbuchung von Flügen und die Organisation von Reiseunterkünften bewältigen können.

In Branchen wie dem Gesundheitswesen könnte KI dazu beitragen, die Arzneimittelforschung und -entwicklung zu verbessern, indem sie prädiktive Analysen bereitstellt, die die Entscheidungsfindung beschleunigen, Kosten senken und die Wirksamkeit der Behandlung verbessern können.

Mehrere Großunternehmen beginnen, KI zu nutzen, um höhere Konversionsraten für Anzeigen zu erzielen, was zu einer besseren Rendite der Werbeausgaben führt.

Konsumgüter: Optimierung der Lieferkette

Nancy Aversa, CFA, Partnerin und Research-Analystin mit Schwerpunkt auf dem Konsumgütersektor, ist der Ansicht, dass KI die Markteinführungszeit von Produkten beschleunigen und die Lieferketten optimieren könnte, indem sie bei der Beschaffung von Rohstoffen, der Rationalisierung der Fertigung und der Verfeinerung der Logistik hilft, um eine rechtzeitige Lieferung an die Kunden zu gewährleisten.

KI hat auch das Potenzial, die Lagerbestände an die Verbrauchernachfrage anzupassen. Dadurch würde sichergestellt, dass Produkte dort und dann verfügbar sind, wo und wann sie benötigt werden, sei es in Geschäften oder über E-Commerce-Kanäle.

Darüber hinaus bietet der potenzielle Einfluss von KI auf die Effizienz der Lieferkette für viele große Konsumgüterunternehmen eine beträchtliche Umsatz- und Rentabilitätschance.

Heute kann es bis zu zwei Jahre dauern, bis Konsumgüterunternehmen bestimmte Produkte auf den Markt bringen, was die Vorhersage von Trends erschwert. KI könnte bei der Analyse verschiedener Datenquellen wie Social Media und Modeblogs helfen, um Trends und die Verbraucherstimmung in Bezug auf Produkte schnell zu erkennen, sagt Nancy.

Und durch die Verkürzung der Lieferketten könnten Unternehmen häufiger Produktlinien-Iterationen entwickeln, sodass Kollektionen möglicherweise alle paar Monate in den Läden erhältlich wären, anstatt nur saisonal.

Letztendlich könnten große Konsumgüterunternehmen mit umfangreichen globalen Lieferketten, bedeutenden Marktchancen und starken Kapitalressourcen von kürzeren Vorlaufzeiten und Produktionszyklen profitieren und sich besser auf die Verbraucherpräferenzen einstellen.

Die potenziellen Auswirkungen von KI auf die Effizienz der Lieferkette stellen für viele große Konsumgüterunternehmen eine beträchtliche Umsatz- und Rentabilitätsmöglichkeit dar.

Datenmanagement: Vom Chaos zur Klarheit

Unternehmen haben riesige Datenmengen angehäuft, die aufgrund von Fragmentierung, Qualität und Governance-Problemen für KI-Projekte nach wie vor ungeeignet sind.

Laut Danny Goode, einem auf große Technologieunternehmen spezialisierten Research-Analysten, liegt die Herausforderung darin, wie diese Daten für den sofortigen Einsatz effizient strukturiert werden können.

Dieses Dilemma spiegelt das umfassendere Problem der Datenbereitschaft im KI-Zeitalter wider, in dem das Potenzial für Erkenntnisse und Effizienzsteigerungen zwar erheblich ist, aber grundlegende Arbeit im Datenmanagement erfordert.

Danny erklärt, dass bereits zentralisierte Infrastrukturebenen eingesetzt werden, die Datensicherheit, Governance und Orchestrierung miteinander verbinden. Einige Unternehmen prüfen die Cloud-Migration zur Datenkonsolidierung, ein Trend, der durch das Potenzial der KI trotz früherer Bedenken hinsichtlich der Kosten erneut aufkommt.

Die Hauptnutznießer dieser Entwicklungen sind große Softwareunternehmen, die über die Infrastruktur, die Daten und das Fachwissen verfügen, um den gesamten Prozess zu verwalten und zu optimieren. Sie können neue KI-Tools schnell auf den Markt bringen und sind somit gut positioniert, um von diesen Fortschritten zu profitieren.

Der Wettlauf um die Organisation und Nutzung von Daten für KI-Anwendungen wird sich nur noch verschärfen, und wir glauben, dass die Fähigkeit, Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen, in Zukunft ein entscheidender Faktor für den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens sein wird.

Die Hauptnutznießer dieser Entwicklungen waren bisher große Softwareunternehmen, die über die Infrastruktur, die Daten und das Fachwissen verfügen, um den gesamten Prozess zu verwalten und zu optimieren.

Zusammenfassend

Bei William Blair haben wir jahrzehntelange Erfahrung mit Investitionen in qualitativ hochwertiges Wachstum – und Paradigmenwechseln. Wir sind begeistert vom Potenzial der KI, sind uns aber bewusst, dass ihre Auswirkungen in Jahren und nicht in Tagen gemessen werden sollten, da sich die Technologie und ihre Fähigkeiten weiter entfalten.

Nancy Aversa, CFA, Partnerin, ist Research-Analystin im US-Wachstums- und Kernaktienteam von William Blair.

Jim Golan, CFA, Partner, ist Portfoliomanager und Research-Analyst im US-Wachstums- und Kernaktienteam von William Blair.

Danny Goode ist Research-Analyst im US-Wachstums- und Kernaktienteam von William Blair.