Produktiver und innovativer dank künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz lässt sich als Technologie beschreiben, die bestimmte Abläufe selbstständig, also ohne menschliches Eingreifen ausführen kann. Dazu zählen einfache Algorithmen, beispielsweise zum Gruppieren und Sortieren von Daten, ebenso wie komplexere Systeme, die Muster erkennen und Zusammenhänge erschließen können. 

Das Potenzial künstlicher Intelligenz geht weit über den Einsatz in Form großer Sprachmodelle hinaus. In Kombination mit der Analyse von Daten (Big Data) und dem Cloud Computing wird KI die Digitalisierung wesentlich vorantreiben.

Speziell in der Industrie eröffnet die Vernetzung von Produktionsprozessen und die KI-gestützte Analyse großer Datenmengen den Unternehmen neue Wachstumschancen. 

Eine deutliche Mehrheit von 81 % der deutschen Industrieunternehmen sehen den Einsatz digital vernetzter Technologien in der Produktion (Industrie 4.0) als Chance im Wettbewerb. Inzwischen haben 97 % der Unternehmen mindestens eine Industrie-4.0-Anwendung (z. B. KI, digitaler Zwilling, Additive Fertigung, IoT-Plattformen) im Einsatz. Zu diesem Ergebnis kam eine repräsentative Umfrage des Digitalverbands Bitkom unter 555 Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes in Deutschland im Februar / März 2026.

Beispiel digitaler Zwilling: Dabei handelt es sich um die virtuelle Darstellung von Maschinen, einzelnen Bauteilen oder ganzen Fabriken. Mit Unterstützung von Sensoren und unter Einsatz von KI ist damit eine fortlaufende Überwachung realer Maschinen möglich. Weicht die Funktion der realen Maschine von ihrem digitalen Zwilling ab, kann dies von der KI erkannt und einer möglichen Störung frühzeitig entgegengewirkt werden, z. B. durch das Ingangsetzen eines Reparaturprozesses.

In der Materialwissenschaft kann der Einsatz von KI dazu beitragen, die Forschung nach neuen Materialien zu beschleunigen oder knappe Rohstoffe zu ersetzen. Nicht zuletzt dank der Hilfe von KI kommen beispielsweise neue Natrium-Ionen-Batterien für Elektrofahrzeuge ohne Lithium, Kupfer, Kobalt oder Nickel aus.

Einen besonders deutlichen Produktivitätsschub gibt es derzeit in der Softwareentwicklung. KI kann Programmcode analysieren, erstellen und optimieren. Damit übernehmen Algorithmen zunehmend Aufgaben, die bislang Entwicklerinnen und Entwicklern vorbehalten waren. Entsprechend verändert sich auch deren Rolle. Anstelle von reinem Code-Schreiben rücken Produktentwicklung, Architektur sowie Projektkoordination stärker in den Mittelpunkt. Zu den derzeit führenden KI-Modellen für die Softwareentwicklung zählen insbesondere die Lösungen des OpenAI-Konkurrenten Anthropic.

Ebenso können KI-Modelle wie Claude Science (Anthropic) dazu beitragen, in der pharmazeutischen Forschung die Entwicklung neuer Wirkstoffe oder Wirkstoffkombinationen für verbesserte Medikamente sowie Testverfahren zu beschleunigen.

Darüber hinaus bietet die Kombination Mensch plus KI das Potenzial für Innovationssprünge in der modernen Medizin. Dank der Fähigkeit, Millionen bekannter Muster innerhalb von Sekunden mit aktuellen Daten abzugleichen, kann KI heute schon wertvolle Unterstützung beim Hautkrebs-Screening geben. Gleiches gilt für Befunde von Computertomografen (CT) oder Magnetresonanztomografen (MRT). Hier lassen sich mit Unterstützung der KI beispielsweise feinste Frakturen erkennen. Je größer die Datenbasis und je intensiver das Training der KI, desto besser werden die Ergebnisse.

Die genannten Anwendungsfälle sind nur ein paar Beispiele, in welchen Bereichen KI schon heute im Einsatz ist. Mit der voranschreitenden Digitalisierung und durch technologische Fortschritte werden sich die Einsatzmöglichkeiten ausweiten. 

Welche Unternehmen von diesen Entwicklungen profitieren und eine interessante Anlagemöglichkeit darstellen könnten, ist nicht so einfach zu beantworten. Einerseits gibt es viele verschiedene Bereiche, angefangen von der Hardware (KI-Chips) über die Infrastruktur (Rechenzentren) bis zu Software (KI-Anwendungen), die dem Trendthema KI zugeordnet werden können. 

Andererseits ist der Wettbewerb gerade im Technologiebereich sehr groß. Im Januar 2025 brachte die Veröffentlichung des KI-Assistenten R1 durch das chinesische Unternehmen DeepSeek die Aktienkurse der Platzhirsche NVIDIA und Microsoft unter Druck. Der Grund: R1 erzielte laut DeepSeek vergleichbare Resultate wie ChatGPT, allerdings wurden dafür weniger Ressourcen benötigt. Das Beispiel zeigt, wie schnell sich der Fokus verschieben kann: weg von KI-Investitionen um jeden Preis hin zu auf den konkreten Anwendungsfall zugeschnittenen Lösungen, die ressourceneffizient und kostengünstig sind. 

Hinzu kommt, dass Faktoren wie der Erlass neuer rechtlicher Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI oder politisch motivierte Export- und Nutzungsbeschränkungen für KI-Produkte entscheidenden Einfluss auf die Geschäftsaussichten der beteiligten Unternehmen haben können. So kündigte NVIDIA Mitte April 2025 an, aufgrund der Exportbeschränkungen für seine KI-Chips nach China im ersten Quartal 2025 Kosten in Höhe von 5,5 Mrd. US-Dollar auszuweisen. Auch die neueste Generation von Maschinen zur Chipproduktion des niederländischen Herstellers ASML trafen solchen Exportbeschränkungen. Im Juni 2026 schränkte ChatGPT-Entwickler OpenAI auf Verlangen der US-Regierung den Zugriff auf die Vorschauversionen von Modellen der GPT-5.6-Reihe vorübergehend ein.

Sowohl die KI-Euphorie, die den Aktienmarkt mit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende November 2022 erfasste, als auch politische Restriktionen wie Export- oder Nutzungsbeschränkungen, Zölle, ein stärkerer Wettbewerb und die Sorge vor disruptiven Auswirkungen der KI haben bei den KI-Unternehmen zu entsprechenden Reaktionen geführt. Dies zeigt zum Beispiel der Blick auf die Kursentwicklung von NVIDIA, ASML und Microsoft als Anbieter des KI-Tools Copilot und zugleich strategischem Partner von OpenAI.

Private Anlegerinnen und Anleger, die in ihrem Depot das Trendthema KI abbilden möchten, können auf Fonds oder ETFs zurückgreifen. Mit den Produkten lässt sich breit gestreut in den Bereich KI investieren. So kann das Risiko, dass ein einzelnes Investment in ein KI-Unternehmen, das die Erwartungen nicht erfüllt und mit seiner schwachen Kursentwicklung die Performance des Depots ausbremst, verringert werden. Denn es gibt keine Garantie, dass die aktuell führenden Unternehmen auch in Zukunft die Führung innehaben werden. 

Eine Auswahl an interessanten Anlageprodukten bietet die ETF-Suche. Dazu unter „Name“ einfach den Begriff „Artificial Intelligence“ oder „AI“ eingeben. Alternativ kann auf gleiche Weise bei der Fonds-Suche verfahren werden. Hier wird eine Auswahl aktiv gemanagter Fonds mit Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz angezeigt. 

Weitere Anregungen für Investmentmöglichkeiten im Bereich KI bietet die Analyse Abseits von NVIDIA, Microsoft & Co.: Kennen Sie diese KI-Unternehmen?