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Seit ChatGPT sich als die Verbraucher*innenanwendung mit dem bislang schnellsten Wachstum erwiesen hat, verzeichnen Technik-Unternehmen weltweit Zuwachs, wenn sie künstliche Intelligenz (KI) verwenden. Gleichzeitig sehen sich immer mehr Unternehmen mit dem Vorwurf konfrontiert, sie würden KI-Washing betreiben. Es wird zunehmend schwierig, einzuschätzen, welche Unternehmen tatsächlich in KI-Prozesse investieren – und welche den Begriff lediglich nutzen, um sich die Aufmerksamkeit der Medien und des Marktes zu sichern und ihren Wert künstlich nach oben zu treiben. Eine neue Studie der Constructor University schafft hier Abhilfe – und schlägt neue, datengestützte Aktienindizes vor.
Gemeinsam mit seinem Co-Autor Prof. Aman Saggu vom Mahido University International College veröffentlichte Constructor University Professor Lennart Ante kürzlich den Artikel “Quantifying a Firm’s AI Engagement: Constructing Objective, Data-Driven, AI Stock Indices Using 10-K Filings” (“Quantifizierung des KI-Engagements einer Firma: Konstruktrion objektiver, datengesteuerter KI-Aktienindizes mit Hilfe von Form 10-K Berichten") in der Zeitschrift Technological Forecasting and Social Change. Sie untersuchen darin, wie Unternehmen mit KI-Fokus transparenter klassifiziert werden können. Durch die Analyse von Form 10-K Jahresberichte von NASDAQ-Firmen zielt der Artikel darauf ab, Spekulationen zu vermeiden, wenn Firmen ihre KI-Initiativen in offiziellen Dokumenten bekannt geben. Der Ansatz stellt eine Alternative dar zu der subjektiven Einordnung, welche Aktien als “KI-bezogen” gelten.
Laut Ante, der kürzlich seine Stellung als Associate Professor of Entrepreneurial Finance an der Constructor University angetreten hat, bietet die Untersuchung Erkenntnisse, die von praktischen Überlegungen bis zu wirtschaftlichen Interessen reichen. “Das Interesse an KI beschränkt sich längst nicht mehr nur auf Software-Giganten. Es betrifft ein breites Spektrum an Branchen, von Fertigungsautomatisierung bis zur Gesundheitsdiagnostik,” so Ante. Diese Entwicklungen hätten sowohl Aufregung als auch Verwirrung ausgelöst. “Einerseits kann KI unternehmerische Entscheidungen neu definieren, Produktentwicklung beschleunigen, und Wettbewerbsverhältnisse verändern. Auf der anderen Seite kommt es zu Unklarheiten, wenn Investor*innen versuchen, zu unterscheiden, welche Firmen wirklich zu KI-Innovationen beitragen – und welche KI nur als Marketingstrategie nutzen.” Wo es keine Klarheit über das Ausmaß und die Rolle von KI gebe, könnten Unternehmen schnell überbewertet werden, tatsächliche Chancen könnten verpasst werden und finanzielle Risiken würden entstehen. Die Studie geht auf dieses Dilemma ein, indem sie systematische Kriterien anlegt, um die Angaben zu bewerten, die Unternehmen zu ihrer KI-Nutzung machen.
Die Professoren Ante und Saggu haben Unternehmensberichte von 3.395 NASDAQ-Firmen im Zeitraum 2011 bis 2023 analysiert. Dabei erhoben sie, wie oft Unternehmen sich darin auf KI beziehen und wie präsent KI-Konzepte in ihren Berichten sind. Das Verfahren generierte mehrere Kennzahlen und identifizierte, ob und wie oft ein Bericht KI-Terminologie enthielt. Basierend auf diesen Kennzahlen haben Ante und Saggu mehrere Aktienindizes konzipiert.
Um den Grad von KI in den Indizes zu überprüfen, führten sie eine Ereignisstudie zur Einführung von ChatGPT von OpenAI im November 2022 durch – ein Meilenstein, der ein breites öffentliches Interesse an KI auslöste. Aktien, die nach den neuen Kennzahlen als KI-orientiert eingestuft wurden, reagierten stärker in Bezug auf "abnormale Renditen", was darauf hindeutet, dass der Markt sie als wichtige KI-Akteur*innen wahrnahm. Weitere statistische Tests ergaben, dass hohe KI-Werte bei Unternehmen mit einer stärkeren Aktienperformance nach dem Debüt von ChatGPT korrelierten. "Wir haben unser Framework rund um die Einführung von ChatGPT getestet, weil es ein entscheidender Moment für die Wahrnehmung von KI war", erklärt Ante. "Die ausgeprägten Aktienreaktionen unterstrichen die Präferenz des Marktes für Unternehmen mit überprüfbarer KI-Aktivität – und bestätigten, dass unsere Kennzahlen das KI-Engagement widerspiegeln."
Nachdem sie ihre Klassifizierungsmethode getestet hatten, verglichen die Forscher ihre neu erstellten Indizes mit 14 börsengehandelten Fonds (ETFs), die als KI-bezogen beworben wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die datengetriebenen Indizes die Wertentwicklung der ETFs über mehrere Zeiträume hinweg erreichten oder sogar übertrafen. Die konstruierten Indizes wiesen keine höhere Volatilität auf, lieferten aber gleichzeitig günstige Renditen. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass ein objektiver, datengestützter Rahmen eine effektive Alternative zu thematischem Investieren darstellen könnte. Durch den Verweis auf Unternehmensberichte werden subjektive Kriterien oder mehrdeutige Schlagworte vermieden, die in thematischen Fonds häufig zu finden sind. Die Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass KI-Referenzen, die in verpflichtenden Berichten dokumentiert sind, ein zuverlässiger Indikator für eine echte Technologieakzeptanz sein können.
"Durch die Einführung eines statistischen Ansatzes zur Klassifizierung des KI-Engagements von Unternehmen wollen wir die Fairness und Klarheit beim thematischen Investieren erhöhen", sagt Ante. Über seine unmittelbare Relevanz im Bereich KI hinaus kann der Ansatz auch auf andere Technologien oder Fachbereiche übertragen werden. Analyst*innen, die daran interessiert sind, Unternehmen zu identifizieren, die sich mit Blockchain, Augmented Reality oder klimabezogenen Innovationen beschäftigen, könnten eine ähnliche Vorgehensweise anwenden. Die neuen Indizes öffnen auch die Tür für mehr Wettbewerb. Anleger*innen, Fondsmanager*innen und Forschungseinrichtungen können diese transparenten Kennzahlen nutzen, um Portfolios zum Thema KI zu entwickeln, deren Kosten möglicherweise niedriger sind als bei einigen thematischen ETFs. Solche Entwicklungen könnten zu detaillierteren Angaben in den Geschäftsberichten von Unternehmen führen, da für die Unternehmen der Mehrwert einer gründlichen KI-Berichterstattung auf die Marktwahrnehmung und die Indexaufnahme deutlich wird.
Dr. Lennart Ante, presse@constructor.university
Der Campus der Constructor University in Bremen
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler, jedermann
Informationstechnik, Wirtschaft
überregional
Buntes aus der Wissenschaft, Forschungsergebnisse
Deutsch
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