KI-Substanz oder KI-Marketing? Eine Checkliste für Berater
Aus der Recherche lässt sich ein Kriterienkatalog ableiten. Er hilft Beratern und Anlegern bei einer zentralen Frage: Profitiert ein Unternehmen tatsächlich substanziell von KI? Oder wird sein Kurs vor allem von der allgemeinen KI-Bewertungsblase getragen?
| Kriterium | Substanz-Indiz | Warnsignal |
|---|---|---|
| Konkrete Produkte | Benennbare, am Markt verfügbare Anwendungen mit nachvollziehbarer Funktion (zum Beispiel AI-Rad Companion, syngo.Breast Care) | Nur allgemeine Ankündigungen ohne konkrete, verfügbare Produkte |
| Umsatzbeitrag | Unternehmen weist KI-bezogene Umsätze oder Nutzungszahlen separat aus | KI wird nur in Investorenpräsentationen erwähnt, taucht in Geschäftsberichten nicht gesondert auf |
| Forschungsausgaben | Nachvollziehbare, idealerweise ausgewiesene Investitionen in KI-Entwicklung über mehrere Jahre | Keine belastbaren Angaben zu Entwicklungsaufwand oder -dauer |
| Patente und geistiges Eigentum | Dokumentierte Patentanmeldungen oder -portfolios im KI-Bereich | Keine auffindbaren Schutzrechte trotz behaupteter Innovationsführerschaft |
| Transparenz zur Funktionsweise | Unternehmen erläutert nachvollziehbar, wie die KI-Anwendung funktioniert und was sie leistet | Ausweichende oder vage Angaben zur technischen Umsetzung |
| Regulatorische Historie | Keine Beanstandungen durch Aufsichtsbehörden zu KI-bezogenen Werbeaussagen | Sanktionen oder Verfahren wegen irreführender KI-Angaben |
Der letzte Punkt ist keine theoretische Kategorie. Die US-Börsenaufsicht SEC verhängte bereits 2024 in ihren ersten „AI-Washing“-Verfahren Bußgelder gegen die Investmentberater Delphia (225.000 US-Dollar) und Global Predictions (175.000 US-Dollar). Beide Unternehmen hatten KI-Fähigkeiten beworben, die tatsächlich nicht in dem behaupteten Umfang existierten. Der Fall liegt zwar zwei Jahre zurück. Er zeigt aber, dass Aufsichtsbehörden diesseits wie jenseits des Atlantiks KI-bezogene Werbeaussagen inzwischen aktiv prüfen. Das ist ein Risiko, das bei der Bewertung von Unternehmen mit prominent platzierter KI-Strategie mitzudenken ist.
Was das für Berater und Anleger bedeutet
Für die Kundenberatung ergeben sich aus dieser Gemengelage mehrere praktische Konsequenzen. Erstens verdient die Unterscheidung zwischen KI-Infrastruktur- und KI-Software-Anbietern einerseits und KI-Anwenderunternehmen andererseits eigene Aufmerksamkeit im Risikomanagement von Portfolios. Erstere tragen im Fall einer KI-Bewertungsblase ein deutlich höheres Risiko. Ein wesentlicher Teil ihres Kurses beruht auf noch nicht realisiertem Wachstum. Zweitens lohnt bei Themenfonds und KI-Investments ein Blick darauf, wie stark ein Fonds auf wenige, hoch bewertete Einzeltitel konzentriert ist. Die von der EZB beschriebene Konzentration auf einige wenige Technologiewerte lässt sich häufig bis auf Fondsebene durchreichen.
Drittens sind Unternehmen, die KI als ein Werkzeug unter vielen in einem etablierten, diversifizierten Geschäftsmodell einsetzen, tendenziell weniger anfällig für eine mögliche Korrektur reiner KI-Bewertungen. Genau das beschreibt Montag für Siemens Healthineers. Im Gegenzug tragen sie aber auch nicht deren Kurspotenzial, sollte sich der KI-Optimismus als berechtigt erweisen. Viertens bleibt festzuhalten, dass weder die EZB noch die Fed eine Blase mit Sicherheit feststellen. Beide warnen vor Risiken, die sich materialisieren können, aber nicht müssen. Eine pauschale Meidung von Technologietiteln lässt sich aus den vorliegenden Quellen jedenfalls nicht ableiten.
Einordnung: Zwei Ebenen, eine Lücke in den Kennzahlen
Bernd Montags Satz „Wir brauchen keine KI-Strategie“ lässt sich auf zwei Ebenen lesen. Auf der operativen Ebene beschreibt er einen in der Medizintechnik nachvollziehbaren Ansatz. Ein Unternehmen mit jahrzehntelanger Erfahrung in Bildgebung und Diagnostik integriert neue Technologie dort, wo sie einem konkreten medizinischen Ziel dient. Es vermarktet sie nicht als eigenständiges Etikett. Auf der kapitalmarktseitigen Ebene liefert die Aussage einen Kontrapunkt zur beschriebenen KI-Bewertungsblase. Ein erheblicher Teil des Unternehmenswerts von Nvidia, Palantir oder dem geplanten Anthropic-Börsengang beruht auf Erwartungen, die sich erst noch erfüllen müssen. Beide Ebenen sind allerdings nicht deckungsgleich. Dass Healthineers keine KI-Strategie ausruft, schützt nicht automatisch vor Fehlinvestitionen im eigenen Digitalgeschäft. Und eine hohe Bewertung bei Nvidia oder Palantir bedeutet umgekehrt nicht zwangsläufig, dass deren zugrunde liegende Technologie wertlos wäre.
Die Recherche legt zudem eine Lücke offen. Selbst ein Unternehmen wie Siemens Healthineers, das seit Jahren KI-Produkte vermarktet, weist keine separaten Kennzahlen zu KI-Umsatz, KI-Forschungsaufwand oder KI-Patenten aus. Die eingangs vorgeschlagene Checkliste lässt sich damit selbst bei Healthineers nur teilweise mit unternehmenseigenen Daten befüllen. Belastbare, granulare KI-Kennzahlen bleiben also auch bei etablierten Industrieunternehmen eher die Ausnahme als die Regel. Das ist ein Befund, der für die Bewertung jedes einzelnen KI-Investments relevant ist.
