Diese Zahlen geben jedoch nur teilweise wieder, was sich ändert, denn die derzeitige Phase ist weniger durch sichtbare Produktionsgewinne als durch eine Veränderung der Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, gekennzeichnet. In den Vereinigten Staaten tragen KI-bezogene Investitionen bereits jetzt zum Wachstum bei, und zwar in Höhe von 1,1% des BIP Anfang 2025, auch wenn die weitergehenden Produktivitätseffekte uneinheitlich und schwer zu isolieren sind. Dies deutet darauf hin, dass sich die Struktur der Entscheidungsfindung schneller entwickelt als die Daten, die zu ihrer Messung verwendet werden.
Gleichzeitig ist die Intelligenz nicht mehr auf einzelne Institutionen konzentriert, sondern über Modelle, Plattformen und externe Anbieter verteilt. Entscheidungen ergeben sich zunehmend aus der Interaktion mehrerer Systeme und nicht mehr aus einem einzigen internen Prozess, was sich unmittelbar darauf auswirkt, wo die Kontrolle angesiedelt ist und wie die Ergebnisse verstanden werden.
KI ist bereits in Portfolios integriert
Künstliche Intelligenz ist bereits in den Portfolios vorhanden, auch wenn sie nicht ausdrücklich anerkannt wird. In den vergangenen zwei Jahren hat eine kleine Gruppe von Technologieunternehmen, die eng mit der KI-Entwicklung verbunden sind, einen unverhältnismäßig großen Anteil an der Performance des Aktienmarktes, wobei die “Magnificent Seven” allein im Jahr 2024 mehr als 60% der Renditen des S&P 500 beisteuerten.
Für global diversifizierte Anleger ist dieses Engagement nicht zufällig, sondern strukturell. Die Gewichtung nach Marktkapitalisierung verstärkt es, und die passive Allokation verankert es noch weiter, so dass Portfolios über Sektoren und Regionen hinweg diversifiziert erscheinen, während sie von einer engen Reihe technologischer Treiber abhängig bleiben, die mit der Einführung von KI, Cloud-Infrastruktur und Halbleiter-Lieferketten verbunden sind.
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In den Finanzinstituten ist die Akzeptanz nicht mehr nur experimentell. Rund 65% der US-Finanzinstitute setzen KI bereits in der Produktion ein, und ein erheblicher Anteil plant eine weitere Steigerung der Investitionen, was darauf hindeutet, dass das, was vor kurzem noch optional war, nun zur betrieblichen Basis gehört.
Die schnelle Akzeptanz außerhalb des Finanzsektors unterstreicht diesen Wandel. ChatGPT hat innerhalb weniger Monate 100 Millionen Nutzer erreicht und nähert sich seitdem 700 Millionen wöchentlich aktiven Nutzern, was eher auf eine dauerhafte Verhaltensänderung als auf einen vorübergehenden Interessensschub hindeutet.
Sprache als neue Schnittstelle des Finanzwesens
Die zugrunde liegende Technologie ist im Prinzip nicht neu. Systeme, die zur Klassifizierung, Vorhersage und Optimierung fähig sind, gibt es schon seit Jahren. Was sich jedoch geändert hat, ist ihre Fähigkeit, in der Sprache zu arbeiten, dem Medium, über das die meisten Finanzgeschäfte abgewickelt werden.
Investitionsmemos, Due-Diligence-Berichte, Risikokommentare und Kundenkommunikation basieren alle auf Sprache. Sobald Systeme dieses Medium fließend beherrschen, können sie direkt an Prozessen teilnehmen, die zuvor schwer zu automatisieren waren.
Die OECD-Definition von künstlicher Intelligenz verdeutlicht diese Überschneidung. KI-Systeme leiten aus Daten ab, wie sie Ergebnisse wie Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen erzeugen können, und das Finanzwesen basiert auf genau diesen Ergebnissen. Diese Angleichung ist strukturell, was erklärt, warum ihre Auswirkungen über jeden einzelnen Anwendungsfall hinausgehen.
Der wirtschaftliche Wandel ist messbar, aber ungleichmäßig
Die wirtschaftlichen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz werden sichtbar, auch wenn sie nicht gleichmäßig verteilt sind. Es wird zwar immer noch darüber diskutiert, wie viel des jüngsten Produktivitätswachstums auf KI zurückzuführen ist, aber die Auswirkungen zeigen sich zunehmend in den Kostenstrukturen und der betrieblichen Effizienz.
Schätzungen zufolge könnten KI-Anwendungen jährliche Produktivitätsgewinne von bis zu 4,4 Billionen USD erzielen, insbesondere in wissensintensiven Bereichen. Gleichzeitig wird prognostiziert, dass das BIP in Nordamerika bis 2030 um etwa 14,5% steigen könnte, was auf eine frühe Einführung und Kapitalkonzentration zurückzuführen ist.
Auf Unternehmensebene sind die Auswirkungen eher gering, aber dennoch bedeutsam. Vermögensverwalter berichten von Zeiteinsparungen von 30 bis 60 Minuten pro Mitarbeiter und Tag in den Bereichen Forschung, Berichterstattung und interne Arbeitsabläufe, die sich in ihrer Summe auf die Kostenentwicklung und die operative Hebelwirkung auswirken.
Wenn diese Werkzeuge auf breiter Front verfügbar werden, werden die Effizienzgewinne vom System absorbiert, was die Gewinnspannen drückt und es schwieriger macht, Überrenditen zu erzielen. Der Zugang zu KI allein verschafft noch keinen Vorteil; die Ergebnisse hängen davon ab, wie sie eingesetzt wird.
Portfolios spiegeln den Wandel mehr wider, als dass sie ihn offenbaren
Künstliche Intelligenz ist kein separates Anlagethema. Ihre Auswirkungen sind in das Verhalten von Portfolios eingebettet und nicht isoliert in spezifischen Allokationen.
Die Konzentration der Renditen auf eine kleine Zahl von Technologieunternehmen ist ein sichtbarer Ausdruck. Darunter befindet sich eine weniger sichtbare Schicht in Form von Infrastrukturanbietern, darunter Unternehmen, die Cloud-Kapazitäten, spezialisierte Halbleiter und Rechenzentrumsinfrastruktur bereitstellen, die in der KI-Wertschöpfungskette vergleichbare Positionen einnehmen wie frühere Kontrollpunkte in der Energie- oder Telekommunikation.
Die privaten Märkte fügen eine weitere Dimension hinzu. Zwischen 30% und 40% der weltweiten Risikokapitalfinanzierung fließen jetzt in KI-bezogene Unternehmen, oft zu Bewertungen, die ein nachhaltiges Wachstum voraussetzen. Einige dieser Erwartungen werden sich erfüllen, andere wiederum nicht.
Infolgedessen können Portfolios diversifiziert erscheinen, während sie von einer engen Reihe technologischer Annahmen abhängig bleiben. Diese Abhängigkeit ist in der Standardberichterstattung selten sichtbar, prägt aber die Ergebnisse.
Operativer Wandel in der Vermögensverwaltung
Der Wandel wird auf der Ebene der täglichen Prozesse deutlicher. Die Überwachung des Portfolios ist nicht mehr an periodische Berichtszyklen gebunden, da die Systeme nun die Positionen kontinuierlich verfolgen, Abweichungen erkennen und Warnungen in Echtzeit generieren. Dadurch ändern sich sowohl der Zeitpunkt als auch die Art der Entscheidungsfindung.
Die Erwartungen der Kunden entwickeln sich parallel zu diesen Möglichkeiten. Rund 46% erwarten eine personalisierte Berichterstattung, 44% verlangen digitale Anlagelösungen und etwa ein Drittel erwartet eine vereinfachte Ausführung. Zusammengenommen verändern diese Erwartungen die Dienstleistungsmodelle.
Grosse Institute stellen sich bereits darauf ein. KI-Tools werden zunehmend eingesetzt, um Kundeninteraktionen zusammenzufassen und Folgemaßnahmen zu unterstützen, so dass mehr Zeit für die Interpretation und das Kundenengagement zur Verfügung steht. Dieser Wandel wirkt sich auch auf die internen Strukturen aus. Analytische Aufgaben auf der Einstiegsebene verlieren an Bedeutung, während die anfängliche Recherche zunehmend automatisiert und auf verschiedene Systeme verteilt wird.
Schweiz: strukturelle Stärke, Technologieabhängigkeit
Die Schweiz ist nach wie vor eines der wichtigsten Zentren für die globale Vermögensverwaltung und verwaltet rund 25% des grenzüberschreitenden Privatvermögens. Diese Position beruht auf Stabilität, Vertrauen und institutioneller Qualität.
Künstliche Intelligenz bringt eine andere Dynamik mit sich. Die fortschrittlichsten Modelle werden größtenteils in den Vereinigten Staaten und China entwickelt, während die europäischen Kapazitäten in der Forschung stärker sind als in der kommerziellen Anwendung. Dies schafft eine Abhängigkeit, die eher technologischer als finanzieller Natur ist.
Daten der FINMA zeigen, dass bei rund 400 Instituten ein erheblicher Teil bereits KI einsetzt oder Anwendungen entwickelt. Für jedes System, das in Produktion ist, befinden sich etwa zwei in der Entwicklung, wobei viele von ihnen auf externe Anbieter zurückgreifen.
Diese Abhängigkeit schränkt die Transparenz bei der Entscheidungsfindung ein und konzentriert das Risiko auf eine kleine Anzahl von Anbietern. Die Schweiz kontrolliert einen beträchtlichen Teil des weltweiten Vermögens, ist aber zunehmend auf Infrastrukturen angewiesen, die sie nicht kontrolliert.
Mehr Intelligenz, weniger Anpassung
Unternehmen führen selten ein einziges System ein. Stattdessen integrieren sie im Laufe der Zeit mehrere Tools, von denen jedes eine bestimmte Funktion wie Marktanalyse, Berichterstattung oder Einhaltung von Vorschriften abdeckt und die Effizienz isoliert verbessert.
Die Herausforderung ergibt sich, wenn diese Ergebnisse kombiniert werden müssen. Probabilistische Systeme können unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage geben, ohne dass eine davon eindeutig falsch ist.
Wenn diese Signale nicht aufeinander abgestimmt sind, führt dies zu Inkonsistenz. Entscheidungen können für sich genommen kohärent erscheinen, während sie auf Portfolioebene voneinander abweichen. Dabei geht es weniger um den Zugang zu Informationen als vielmehr um die Schwierigkeit, diese miteinander in Einklang zu bringen. Die Einschränkung hat sich vom Zugang zur Interpretation verlagert.
Formular für Risikoänderungen
Die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken treten selten als sichtbare Fehler auf. Stattdessen treten sie als kleine Verzerrungen auf, wie z. B. Fehlinterpretationen von Daten, veraltete Mustererkennung oder subtile Verzerrungen bei Empfehlungen.
Da diese Ergebnisse plausibel bleiben, sind Fehler schwerer zu erkennen, was zu einer Form des Risikos führt, das sich allmählich anhäuft, anstatt als eindeutiger Bruch aufzutreten.
Die Abhängigkeit fügt eine weitere Ebene hinzu. Die Abhängigkeit von externen Anbietern verringert die Transparenz darüber, wie Schlussfolgerungen gezogen werden, und erhöht das Konzentrationsrisiko.
Die Regulierungsbehörden sind sich dessen bewusst. Die FINMA hebt das Modellrisiko, die Abhängigkeit von Dritten und Cyber-Bedrohungen als Hauptanliegen hervor, während die Verantwortlichkeit letztlich unverändert bleibt.
Die Akzeptanz übersteigt das Vertrauen
Verhalten und Wahrnehmung klaffen nach wie vor auseinander. In den Vereinigten Staaten vertrauen rund 19% der Bürgerinnen und Bürger der KI bei Finanzdienstleistungen und etwa 10% sind mit automatisierten Entscheidungen einverstanden. In der Schweiz zeigt sich ein ausgewogeneres Bild: Rund 46% sind bereit, der KI zu vertrauen, auch wenn der Schwerpunkt weiterhin auf der Transparenz liegt. Trotzdem nimmt die Akzeptanz weiter zu. Die Systeme werden integriert, weil sie die Effizienz verbessern, und nicht, weil man ihnen vollständig vertraut.
Wo sich der Vorteil verschiebt
Die Struktur des Wettbewerbs ändert sich. Informationen sind nicht mehr knapp, und analytische Fähigkeiten sind zunehmend zugänglich. Die Unterschiede zwischen den Unternehmen ergeben sich nun daraus, wie diese Fähigkeiten organisiert und integriert werden. Diejenigen, die Daten, Modelle und Prozesse aufeinander abstimmen, erzielen konsistentere Ergebnisse als diejenigen, die Werkzeuge ohne Koordination anhäufen. Der Vorteil verlagert sich vom Zugang zur Struktur.
Was es zu beachten gilt
Künstliche Intelligenz wird zum Bestandteil der täglichen Vermögensverwaltung, ob sie nun ausdrücklich anerkannt wird oder nicht.
In der Praxis zeigt sich dies in einer kontinuierlichen Überwachung des Portfolios, einer detaillierteren Berichterstattung und der Möglichkeit, auf Veränderungen zu reagieren, ohne sich auf feste Berichtszyklen verlassen zu müssen.
Gleichzeitig bauen die Anbieter hinter den Kulissen immer komplexere Systeme auf. Zu verstehen, wie diese Systeme interagieren, wie Signale priorisiert werden und wie externe Abhängigkeiten verwaltet werden, ist Teil der Bewertung des Dienstes selbst.
Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Fähigkeiten werden die Unterschiede zwischen den Anbietern weniger durch die von ihnen verwendeten Instrumente als vielmehr durch die Art und Weise, wie sie strukturiert und beaufsichtigt werden, deutlich.
Für die Kunden steht die Transparenz im Vordergrund, wie Entscheidungen zustande kommen, welche Systeme beteiligt sind und wo die Verantwortung letztlich liegt.
Transparenz wird zu einem zentralen Thema in der Vermögensverwaltung und bestimmt, wie Entscheidungen verstanden werden und wo die Verantwortung liegt. Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Portfolios verwaltet und Risiken bewertet werden; in der kommenden Artikelserie werden die folgenden Punkte untersucht.
