GELD-Magazin, Oktober 2021

Oktober 2021 – GELD-MAGAZIN . 29 Wie gehen Sie bei der Unternehmensauswahl vor? John Korter: Wir suchen uns Unternehmen mit gro- ßer disruptiver Innovationsfähigkeit aus, die da- durch einen Wettbewerbsvorteil haben und ihr Seg- ment vorantreiben, und analysieren die Unterneh- men sehr genau, um möglichst lange investiert zu bleiben. Wir sind „Überzeugungstäter“ in dieser Auswahl der Unternehmen und haben in der Regel nur 25 bis maximal 35 Titel im Portfolio. Bezogen auf unsere Anlagephilosophie basiert der Themen- bereich Künstliche Intelligenz auf vier Hauptsäulen. Diese sind: Big Data, die Produktion, Verarbeitung und Sammlung von Daten; die Cloud als Infrastruk- tur, um diese Daten möglichst umfangreich, ko- steneffizient und vor allem technologisch hochwer- tig zu speichern; Künstliche neuronale Netze, die die Abläufe, die Lernfähigkeit der Computer und die Zu- sammenhänge zwischen den Instrumenten und den Daten verarbeiten; und schließlich die Anwen- dungen bzw. Apps, die diese KI dem Menschen in vielen Bereichen nützlich machen und umsetzen. Wie implementieren Sie die KI im Fonds? Beim Investmentprozess setzen wir zuerst einen se- mantischen Algorithmus ein, der die Schlüsselbe- griffe der KI einbezieht und analysiert. Dieser er- möglicht es, das große Aktienuniversum (über 10.000 Titel) zu filtern. Vier Unternehmensprofile/ Themen sind im Fonds vertreten: KI-Anwender, d.h. Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einsetzen, um die Produktivität des Unternehmens zu optimie- ren, seine Kosten zu senken oder neue Funktionali- täten zu schaffen. Dazu gehören Firmen wie Netflix, die mit KI den Nutzern passende Filme und Serien empfehlen oder Filmproduktionen auf dieser Basis auswählen. KI-Entwickler, also Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einsetzen, um Produkte auf der Grundlage dieser Technologie zu vermarkten. Dies geht häufig mit einer Änderung des Geschäfts- modells oder der Entwicklung einer neuen Tätigkeit für das Unternehmen einher. Ein Beispiel wäre Blue Prism, der führende Anbieter von Robotern, die sich wiederholende digitale Aufgaben automatisieren oder Salesforce im Cloud-Bereich. Und die KI-Infrastruktur? Wir haben Datenbankverwaltungsunternehmen, Te- lekommunikations- und Satellitenunternehmen für die Datenübertragung, 5G-Firmen, Rechenzentren und Cybersicherheitsunternehmen. Ein Beispiel ist hier die Firma Twilio. Und schließlich die KI-Ver- mittler („Enabler“): Also Unternehmen, die es der KI ermöglichen, sensorische Fähigkeiten zu entwickeln (maschinelles Sehen, Sensoren, Radar), sowie Un- ternehmen, die die Rechenkapazitäten für die Ma- schinen und die Halbleiterproduktionskette bereit- stellen. Nvidia, die der KI über seine Grafikkarten quasi ein Gehirn verleiht, ist hier ein Beispiel. John Korter, Produktspezialist LFDE - La Financière de l‘Echiquier . INTERVIEW „Unser Fondskonzept wurde erst vor kurzem durch eine Übernahme einer Portfoliofirma sowie einer Kooperation eines Fondsunternehmens mit Amazon validiert.“ an sich, es kann nicht wie z.B. ein Software- paket im Laden erworben werden – sondern nur maßgeschneidert für jedes einzelne Un- ternehmen.“ Philipp von Königsmarck, Lei- ter des Wholesale-Geschäfts in Deutschland und Österreich bei Legal & General Invest- ment Management, erläutert zum L&G Arti- ficial Intelligence UCITS ETF: „Mit der Ver- breitung von KI wächst die Zahl der Unter- nehmen, die sich auf neue Anwendungen und Innovationen konzentrieren, in atembe- raubendem Tempo. Die Unternehmen im L&G Artificial Intelligence ETF sind Techno- logie- und Marktführer – ihr Umsatz stammt ausschließlich aus dem Verkauf von Pro- dukten und Dienstleistungen rund um KI. Nur diejenigen Unternehmen mit den höch- sten KI-Scores – bestehend aus Faktoren wie den Einnahmen aus Künstlicher Intelligenz, dem Umfang der Investitionen in diese Tech- nologien und der Marktführerschaft eines Unternehmens – kommen für die Aufnahme in den ETF in Frage.“ Ging es zunächst um maschinelles Lernen, so steht derzeit „Deep Learning“ mit künstlichen neuronalen Net- zen im Fokus. Dies ermöglicht ein eigenstän- diges Lernen durch Erfahrungen, angelehnt an die Funktionsweise der menschlichen Neuronen. Einsatzgebiete sind Autonomes Fahren, Landwirtschaft, Gesundheit, virtu- elle Assistenten, oder das Kundenmanage- ment. Dabei steht die technologische Ent- wicklung noch ganz am Anfang. Das Wachs- tumspotenzial ist riesig.