The Intelligent Allocator: Künstliche Intelligenz: Revolution garantiert, Rendite nicht inbegriffen

1964 hat US-Präsident Lyndon Johnson einen Ausschuss zur Zukunft der Arbeit eingesetzt. Diesem Ausschuss gehörten auch der Präsident von International Business Machines (IBM) und der Erfinder der Polaroid-Kamera an. Der Auftrag erschien dringlich: Die Automatisierung prägte Fabriken und Büros neu und stellte eine Bedrohung für Amerikas Angestellte dar. Als der Ausschuss im Jahr 1966 seinen Bericht veröffentlichte, war die Arbeitslosenrate in den USA von 5,1% auf 3,8% gesunken. Der Ausschuss hatte 15 Monate mit der Diagnose eines Problems verbracht, das der Wohlstand löste.

Eine Erkenntnis des Ausschusses sollte sich jede Anlegerin und jeder Anleger merken: „Technologie vernichtet Berufe, keine Arbeitsplätze.“ Sechzig Jahre später gehen rund 60% der Amerikanerinnen und Amerikaner Beschäftigungen nach, die es 1940 noch nicht gab. Technologie zerstört keine Arbeitsplätze, sondern schafft neue Berufskategorien, die zuvor unvorstellbar waren.

Das Muster bleibt über vier Jahrhunderte hinweg konsistent. Die Ludditen, die 1811 während der ersten industriellen Revolution (etwa 1760 bis 1840) in England Webstühle zerstörten, waren keine ungelernten Arbeitskräfte. Sie waren die bestbezahlten Handwerker ihrer Branche. Sie warfen den Fabrikanten, die neue Maschinen nutzten, vor, mit billigeren Arbeitskräften schlechtere Waren zu produzieren. Doch die Textilindustrie entwickelte sich zum grössten britischen Arbeitgeber, denn günstigere Kleidung bedeutete neue Märkte, neue Verbraucher und neue Industriezweige.

Die Lehre aus den industriellen Revolutionen lautet: Verschiebungen sind vorübergehend, nicht von Dauer. Alte und neue Technologien können über Jahre oder gar Jahrzehnte nebeneinander bestehen und Spielraum für die Politik sowie für Investitionen schaffen. Die zweite industrielle Revolution (etwa 1870 bis 1914) führte zu einem kontraintuitiven wirtschaftlichen Ergebnis: Die Anzahl der Pferde – die durch Eisenbahnen ersetzt werden sollten – vervielfachte sich. 1901 gab es in England so viele Arbeitspferde wie noch nie – siebzig Jahre nach Eröffnung des ersten Streckenabschnitts der Eisenbahnlinie zwischen Liverpool und Manchester. In den USA versechsfachte sich die Anzahl der Pferde und Maultiere in der Ära des Schienenausbaus. Denn der Schienenverkehr schuf eine Nachfrage nach Last-Mile-Logistik, die nur Pferde decken konnten. Die Technologie, die Pferde überflüssig machen sollte, verschaffte ihnen eine neue Funktion.

Technologie vernichtet Berufe, keine Arbeitsplätze

Die Massenelektrifizierung wiederum brachte Haushaltsgeräte in die amerikanischen Haushalte. 1900 gingen nur 5% der verheirateten amerikanischen Frauen einer Arbeit ausserhalb des Hauses nach. Im Jahr 2000 lag ihr Anteil bei knapp 60%. Haushaltsgeräte waren ein wesentlicher Treiber dieser Veränderung. Die Waschmaschine etwa erleichterte nicht nur den Haushalt, sondern setzte auch Arbeitskräfte frei, die zuvor unbezahlter Hausarbeit nachgingen. Doch in den 1920-Jahren erkannte niemand in der Waschmaschine den Schlüssel zum künftigen US-Arbeitsmarkt.

Die dritte industrielle Revolution begann etwa 1950 mit der flächendeckenden Verbreitung von Elektronik. Es wurde angenommen, dass sie zu einer „Erholung ohne Beschäftigungswachstum“ führt. Doch die Anzahl der Arbeitsplätze nahm zwischen 1990 und 2020 weltweit um mehr als eine Milliarde zu. Der Geldausgabeautomat ist vielleicht das beste Beispiel. Als über 400’000 Geldautomaten installiert wurden, wurde eine Massenarbeitslosigkeit unter Schalterangestellten von Banken vorhergesagt. Stattdessen reduzierten die Geldautomaten die Kosten pro Zweigstelle, die Banken eröffneten weitere Niederlassungen, und die Kassiererinnen und Kassierer wurden anderweitig eingesetzt.

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18. März 2026

Webstühle, Pferde, Waschmaschinen – überall ist das gleiche Muster erkennbar: Die Automatisierung einer Ebene von Aufgaben und Beschäftigungen erhöhte die Nachfrage auf der angrenzenden Ebene. Die dritte Revolution führte zu einer Polarisierung des Arbeitsmarkts: Routinetätigkeiten mit mittlerem Qualifikationsniveau verschwanden. Zugleich nahmen hochqualifizierte Tätigkeiten und Niedriglohnberufe im Dienstleistungssektor zu. Dies hat die Einkommensverteilung neu geprägt und die Weichen für die vierte industrielle Revolution gestellt, die aktuell im Gange ist.

Disruption und Kapitalallokation

Der österreichische Ökonom Joseph Schumpeter erklärte, warum Kapitalismus chaotisch ist: Kapitalismus funktioniert nach dem Grundsatz kreativer Zerstörung, wächst also nicht durch die schrittweise Verbesserung von Bestehendem, sondern durch dessen Austausch. Die Eisenbahn machte die Postkutsche überflüssig; Automobile machten Pferdekutschen zu einer Kuriosität. Jede Welle schafft enormes Vermögen. Die Verteilung ist jedoch ungleichmässig und zerstört einige Lebensgrundlagen.

Dies ist ein wichtiger Aspekt für Anleger. Schumpeter argumentiert, dass transformative Technologien Wirtschaften letztlich neu gestalten und aussergewöhnlichen Wert schaffen. Unberücksichtigt lässt er aber das Muster in der Geschichte: Eine frühe Disruption führt systematisch zu einer Fehlallokation von Kapital und exzessiven Spekulationen. Genau hier gibt Schumpeter den Stab an Hyman Minsky weiter.

Stabilität hat selbst eine destabilisierende Wirkung

Minsky untersuchte den Spannungsbogen zwischen der Sicherheit, dass eine Technologie die Welt verändert, und der Unsicherheit, wer davon profitiert. Er erkannte, dass die Stabilität selbst eine destabilisierende Wirkung hat. Wenn sich eine Wirtschaft über längere Zeit gut entwickelt, weicht die Vorsicht der Zuversicht, die Zuversicht dem Optimismus und der Optimismus – bei fehlender Kontrolle – dem Leichtsinn. Denn der Erfolg kann der Vorsicht, die ihn ermöglichte, den Boden entziehen.

Minsky unterteilte diese Entwicklung in drei Phasen: Erstens die Hedge-Finanzierung. Kreditnehmer decken sowohl Zinsen als auch Tilgung aus ihren Cashflows. Dies ist bei den heutigen Hyperscalern im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) der Fall: Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta. Ihre Investitionsausgaben in absoluten Zahlen sind hoch, werden aber aus freien Cashflows im marktbeherrschenden Kerngeschäft finanziert. Enttäuscht die Monetarisierung von KI, wird der Verlust absorbiert. Zweitens die spekulative Finanzierung. Die Kreditnehmer bedienen die Zinsen, benötigen für die Tilgung aber eine Refinanzierung. Dabei gehen sie davon aus, dass die Umsätze irgendwann zulegen werden. Das ist momentan der Grundsatz einiger grosser KI-Strategien: kohärent in der Gestaltung, aber abhängig davon, dass die Nachfrage in dem Umfang und Tempo wächst, wie es die Verpflichtungen erfordern. Der Spielraum für Fehler ist geringer. In einer weiteren Phase hängt das Überleben von steigenden Kursen der Vermögenswerte ab. Dieses dritte Stadium ist das letzte und gefährlichste. Minsky bezeichnete es als Ponzi-Finanzierung. Die Parallele lässt sich natürlich nicht auf den gesamten KI-Bereich übertragen. Es gibt jedoch Start-ups mit Milliardenbewertungen, die kaum Umsatz erzielen und eher durch ihr Narrativ als durch ihren Cashflow am Leben erhalten werden. Wenn die Story wichtiger ist als die Zahlen, würde Minsky darin ein Muster erkennen.

Bei künstlicher Intelligenz lautet die Frage nicht, ob die Technologie transformativ ist. Die Überlegung ist vielmehr, ob die Finanzarchitektur dahinter so robust ist, dass sie verzögerten Renditen standhalten kann. Schumpeter würde argumentieren, dass die Technologie dennoch Bestand haben wird. Und Minsky würde anmerken, dass zahlreiche Anleger, die diese Transformation finanzieren, nicht ausharren werden.

Einige führen, viele folgen

Revolutionen schaffen ausserordentliches Vermögen und vernichten es mit bemerkenswerter Effizienz. Eine Technologie kann sich zwar als transformativ erweisen, doch die Anleger verlieren unter Umständen trotzdem alles. Die Eisenbahnmanie der 1840er-Jahre verdeutlicht, was passiert, wenn Privatanleger den Sinn für Verhältnismässigkeit verlieren. Als die ersten Schienenstrecken Dividenden erbrachten, wurden Anleger aufmerksam. Bis 1845 hatte die Bank of England die Zinsen gesenkt, Staatsanleihen boten nur mässige Renditen, und Eisenbahnaktien konnten bereits mit einer Anzahlung von 10% erworben werden. Allein 1846 genehmigte das Parlament 263 neue Gesellschaften. Bis 1848 entfielen 71% des britischen Aktienmarkts auf Eisenbahngesellschaften. Dann setzte sich die Arithmetik wieder durch. Die Zinsen stiegen, die Aktienkurse halbierten sich, und ein Drittel der geplanten Linien wurde nie gebaut. Die Ironie dabei ist: Die Skeptiker lagen mit ihrer Einschätzung der Technologie falsch, und die Enthusiasten, die 90% des derzeitigen britischen Schienennetzes finanzierten, lagen mit ihrer Investition falsch. Die Eisenbahnrevolution fand tatsächlich statt. Die Anleger dahinter waren jedoch häufig ruiniert.

Für die heutige KI stellt sich die Frage: Werden Verbraucher einmal mehr das praktische Paket gegenüber der offenen Do-it-yourself-Kodierung bevorzugen?

In der Frühphase des Automobilbooms in den USA wurden mindestens 1’900 Autohersteller gegründet. Drei haben überlebt. Am 30. Januar 2000 gaben 17 Dotcom-Unternehmen jeweils rund USD 2,2 Mio. für Fernsehwerbung beim Superbowl aus. Innerhalb eines Jahres gingen die meisten in Konkurs oder wurden zu Schleuderpreisen verkauft. Das Internet war transformativ. Die Unternehmen, die es verkörperten, zumeist nicht.

Auch die Nachfrage kann Technologien ausbremsen. Die Concorde überquerte den Atlantik in 3,5 Stunden. Doch am Markt war kostengünstigeres Reisen gefragt, nicht schnelleres. Auch nach drei Jahrzehnten ist Virtual Reality noch eine Nische – trotz erheblicher Investitionen. Bitcoin war eine Lösung, für die das Problem noch nicht vorhanden war. Gedacht war das System als Peer-to-Peer-E-Cash, Anklang fand es als spekulative Anlage. Die ursprüngliche Verwendung als Zahlungsmethode scheiterte. Für Anleger ist ein Scheitern auf Nachfrageseite von Bedeutung, denn es kann nicht durch eine Analyse der Technologie selbst diagnostiziert werden. Die Frage, die sich im Zusammenhang mit der heutigen KI stellt, lautet: Werden Verbraucherinnen und Verbraucher einmal mehr das praktische Paket gegenüber der offenen Do-it-yourself-Kodierung bevorzugen?

Die grössten Erkenntnisse für das heutige Umfeld liefert möglicherweise das Problem der Kreislaufwirtschaft. Das japanische „Keiretsu“-Unternehmensnetzwerk der frühen 1990er-Jahre schuf einen sich selbst verstärkenden Kreislauf: Banken vergaben Kredite an die Unternehmen des Netzwerks; diese kauften bei den Lieferanten des Netzwerks ein, die wiederum Einzahlungen bei den Banken des Netzwerks tätigten. Die Einnahmen eines Unternehmens waren stets die Ausgaben eines anderen. Anlegern, welche die heutige KI- Lieferkette näher betrachten, mag die Kreislaufwirtschaft bekannt vorkommen: Chiphersteller verkaufen an Cloud-Anbieter, die Start-ups hosten, deren Unternehmensbewertung von ihren Cloud-Ausgaben abhängt. Der Kollaps des „Keiretsu“-Systems wirft eine einfache Frage auf: Wo betritt der Kunde den Kreislauf?

Die vierte Revolution

Wenn Automatisierung Arbeitsplätze vernichtet, müsste das am stärksten automatisierte Land weltweit eine wirtschaftliche Brache sein. Südkorea nutzt über 100 Industrieroboter pro 1’000 Beschäftigten im verarbeitenden Gewerbe. Die Arbeitslosenquote beträgt jedoch weniger als 3%. Die digitale Revolution führte zu Stellenabbau. Sie hat aber auch neue Ökosysteme in Bereichen wie „App-Entwickler“ oder „YouTuber“ geschaffen, die eine Generation zuvor noch keinerlei Bedeutung gehabt hätten. Selbst in Branchen, die unmittelbar mit digitalen Plattformen zu tun haben – wie Vertrieb von Werbematerial und Reisebuchungen –, ist die Beschäftigungslage trotz Schwankungen nach der Pandemie weitgehend stabil geblieben. Die durchschnittlichen US-Stundenlöhne haben sich dem landesweiten Trend angepasst. Technologie scheint eher die Aufgaben innerhalb von Jobs neu zu gestalten, als die Stellen selbst zu vernichten.

Technologie scheint eher die Aufgaben innerhalb von Jobs neu zu gestalten, als die Stellen selbst zu vernichten

Wird KI im kommenden Jahrzehnt mehr Arbeitsplätze schaffen als zum Verschwinden bringen? Zwei Vorbehalte sind wichtig. Zum einen hält KI Einzug bei nicht routinemässigen kognitiven Aufgaben, die in vorherigen Wellen verschont blieben. Zum anderen verstärkt der kapitalorientierte technologische Wandel die Ungleichheit und führt zu politischen Risiken, selbst wenn die Gesamtbeschäftigung steigt – beides hat Auswirkungen auf die Portfolioergebnisse.

Der heute möglicherweise wichtigste Unterschied ist die „Turing-Falle“: KI wird genutzt, um Arbeitskräfte zu ersetzen, anstatt die Beschäftigung zu erhöhen. Ein Spital, das mittels KI die Stelle eines Radiologen abbaut, spart ein Gehalt. Ein Spital, das Radiologen KI-Tools an die Hand gibt, um mehr Aufnahmen genauer zu analysieren, erzielt bessere Ergebnisse und einen höheren Durchsatz. Zudem bietet es Diagnoseleistungen, die zuvor nicht rentabel waren. Die Vergangenheit hat gezeigt, dass die grössten Gewinne diejenigen erzielen, die Aufgaben für den Menschen neu gestalten, und nicht diejenigen, die den Menschen aus dem Kreislauf nehmen. Das Tabellenkalkulationsprogramm Excel von Microsoft hat den Buchhalter nicht ersetzt. Die Datenanalyse wurde aber so leicht zugänglich, dass alle Unternehmen die Software einführten.

Die Geschichte wiederholt sich. Anfang Februar dieses Jahres lösten neue KI-Produktivitätstools eine der stärksten Verkaufswellen in der Branche seit Längerem aus. Im Softwaresektor, wo Einnahmen an Einzellizenzen gebunden sind, brachen die Aktienkurse in wenigen Wochen um über 30% ein. Dahinter stand die Sorge, KI werde Arbeitsplätze von Angestellten vernichten. Trotz des Potenzials von KI, menschliche Aufgaben zu übernehmen, gehen wir davon aus, dass die Auswirkungen auf die Arbeitslosenquote begrenzt sind und schrittweise erfolgen. KI hat grössere Auswirkungen auf gut ausgebildete Arbeitskräfte mit mittlerem und gehobenem mittlerem Einkommen. Diese Personen verfügen jedoch in der Regel über die Fähigkeit, sich neu zu orientieren, wenn bestimmte Aufgaben automatisiert werden. Oder sie finden alternative Beschäftigungen, wenn die Wirtschaft sich anpasst.

Die Geschichte lehrt uns aber auch, dass die Gesamtbeschäftigung zwar wachsen kann, die Qualität der Arbeitsplätze sich aber verschlechtert: Polarisierung, stagnierende Löhne und zunehmende Ungleichheit sind keine Nebenwirkungen gescheiterter Übergänge, sondern Merkmale erfolgreicher Übergänge, die von der Politik nicht angemessen begleitet wurden.

Die Unausweichlichkeit einer Technologie sagt wenig darüber aus, ob sie eine lohnende Investition darstellt

Wir sollten uns nicht fragen, ob Arbeitsplätze verschwinden, sondern woher die nächste Nachfragewelle kommen wird. Einen Teil der Antwort liefert möglicherweise die Demografie. Die Babyboomer und die „Stille Generation“ in den USA verfügen über ein Haushaltsvermögen von rund USD 110 Bio. – etwa zwei Drittel des landesweiten Gesamtvermögens. Im Gesundheits- und Sozialwesen der USA werden bis 2033 2,3 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen. Die Weltgesundheitsorganisation rechnet bis 2030 weltweit mit einem Mangel an 10 Millionen Fachkräften im Gesundheitswesen. Genau diese Aufgaben kann KI kaum ersetzen, und für diese wird die alternde Bevölkerung aufkommen.

Unausweichlichkeit und Investierbarkeit

KI ist unbestritten eine Revolution. Worin aber besteht das reale Risiko? Vier Jahrhunderte technologischer Veränderungen deuten darauf hin, dass die KI die Beschäftigung neu prägen, aber nicht vernichten wird. Daher sagt die Unausweichlichkeit einer Technologie wenig darüber aus, ob sie eine lohnende Investition darstellt.

Revolutionen belohnen geduldige, diversifizierte Anleger, die gegen den Strom schwimmen – fast nie die Enthusiasten, die im Moment der Euphorie einsteigen. Inmitten des Trubels eröffnen sich neue Chancen. Der „intelligente Allokator“ versucht nicht vorherzusagen, wie KI die Wirtschaft umgestalten wird. Er erkennt vielmehr, dass grosse Umwälzungen die besten Renditen häufig dort erbringen, wo niemand hingeschaut hat.