KI-Blase oder Wende: Was die Börsenkorrektur im Sommer 2024 für Unternehmen heißt

Die Kursverluste vom Sommer 2024 sagen wenig über den Nutzen von KI im eigenen Unternehmen, und ob ein Vorhaben besteht, entscheidet der eigene Business Case. Entscheider sollten ihr KI-Portfolio deshalb einem Stresstest unterziehen: Hält jedes Vorhaben, wenn Anbieterpreise steigen, ein Anbieter ausfällt oder die Erwartungen sinken? Wer diese Fragen beantwortet hat, kann bei Kursausschlägen in beide Richtungen ruhig bleiben und Investitionen in Stufen freigeben.

Dieser Beitrag ordnet die Börsenkorrektur der ersten Augustwoche ein, trennt die Frage nach der Bewertung von Technologieunternehmen von der Frage nach dem Nutzen von KI im Betrieb und liefert einen Stresstest für das eigene Portfolio. Er richtet sich an Geschäftsführer und Bereichsleiter, die von Vorständen, Gesellschaftern oder Kollegen gefragt werden, ob sich ihre KI-Investitionen nach den Kursverlusten noch rechtfertigen lassen. Die Aussagen zu Märkten sind eine Einordnung und keine Anlageberatung.

Was ist im Sommer 2024 an den Börsen passiert?

Am 5. August 2024 schloss der japanische Nikkei 225 mit einem Minus von 12,4 Prozent, dem größten Tagesverlust seit dem Börsencrash vom Oktober 1987. In der Woche davor hatten bereits die US-Börsen nachgegeben. Die Berichterstattung nannte als Auslöser vor allem schwache Arbeitsmarktdaten in den USA, die Sorge vor einer Rezession und die Zinserhöhung der Bank of Japan, die die Auflösung kreditfinanzierter Yen-Positionen beschleunigte. Technologiewerte mit hohen Bewertungen gaben in dieser Phase ebenfalls nach. Am Folgetag erholte sich der Nikkei deutlich.

Aus diesem Ablauf lässt sich für Unternehmen ein nüchterner Schluss ziehen: Die Kurse reagierten auf Zinsen, Konjunkturdaten und die Positionierung der Anleger, und eine einzelne Ursache in der KI-Technik gab es nicht. Wer aus den Kursen ableitet, KI funktioniere nicht, deutet eine Marktbewegung als technischen Befund. Wer aus der Erholung ableitet, die Sorgen seien erledigt, tut dasselbe in der Gegenrichtung.

Ist KI eine Blase?

Die Frage nach der Blase betrifft den Preis von Anlagen, und für Unternehmen zählt die davon getrennte Frage nach dem Nutzen der Technik. Die Technologieblase um die Jahrtausendwende liefert dafür das Lehrbeispiel. Der Nasdaq Composite erreichte im März 2000 sein Hoch und verlor bis Oktober 2002 rund 78 Prozent. Das Internet verschwand dadurch nicht, die Nutzung wuchs weiter, und Unternehmen, die ihre Prozesse in dieser Zeit auf die neue Technik umstellten, profitierten über Jahre. Die Ökonomin Carlota Perez beschreibt in „Technological Revolutions and Financial Capital“ aus dem Jahr 2002 dieses Muster: Auf eine Phase der Installation, in der Kapital in neue Technik strömt und Kurse übertreiben, folgt eine Korrektur und danach eine Phase der breiten Anwendung, in der der wirtschaftliche Nutzen entsteht.

Die Einschätzungen zum Nutzen von KI gehen weit auseinander, und beide Seiten haben belastbare Argumente. Eine Feldstudie mit mehr als 5.000 Kundendienstmitarbeitenden von Brynjolfsson, Li und Raymond, 2023 als Arbeitspapier des NBER veröffentlicht, fand im Mittel 14 Prozent mehr gelöste Fälle je Stunde, bei Berufsanfängern deutlich mehr. Der Ökonom Daron Acemoglu schätzte dagegen im Frühjahr 2024, ebenfalls beim NBER, dass KI die Gesamtfaktorproduktivität der Volkswirtschaft in zehn Jahren um höchstens rund 0,66 Prozent steigert, weil nur ein Teil der Aufgaben betroffen ist. Beide Ergebnisse widersprechen sich nicht. Sie messen verschiedene Ebenen: den Effekt in einer klar umrissenen Tätigkeit und den Effekt für die Gesamtwirtschaft. Für ein Unternehmen zählt die erste Ebene, denn sie lässt sich im eigenen Ablauf prüfen.

Welche Folgen können Kursausschläge für Unternehmen haben?

Folgen entstehen vor allem über die Anbieter, von denen ein Unternehmen KI bezieht. Es gibt drei Wege: Preise und Konditionen der Anbieter ändern sich, ein Anbieter gibt ein Produkt auf oder wird übernommen, und der Zugang zu Kapital für junge Anbieter wird knapper. Ein Unternehmen, das seine Prozesse an einen einzigen Anbieter bindet, übernimmt dieses Risiko vollständig. Ein Unternehmen, das Modelle und Werkzeuge austauschbar hält, nimmt Preisänderungen gelassen hin.

Eine zweite Folge betrifft die Stimmung im Unternehmen. Nach Kursverlusten verlangen Gesellschafter und Vorstände häufig, KI-Budgets einzufrieren. Nach Kursgewinnen verlangen sie das Gegenteil. Beide Reflexe haben denselben Fehler: Sie koppeln interne Entscheidungen an externe Preise. Vorhaben mit belegtem Nutzen sollten weiterlaufen, Vorhaben ohne Business Case sollten ohnehin gestoppt werden. Wie Budgets vorher aussehen, zeigt der Beitrag zu KI-Investitionen ohne Plan, und wie sich Ankündigungen von Nutzen im Alltag trennen lassen, der Beitrag zum KI-Halbjahr 2024.

Wie führt man einen Stresstest für das KI-Portfolio durch?

Ein Stresstest prüft jedes laufende und geplante Vorhaben gegen vier Szenarien und ordnet ihm eine Entscheidung zu. Die Szenarien lauten: Die Preise des Anbieters steigen deutlich, der Anbieter stellt das Produkt ein, der erwartete Nutzen fällt auf die Hälfte, und die Budgets werden um ein Drittel gekürzt. Für jedes Szenario beantworten Sie, ob das Vorhaben dann noch einen positiven Business Case hat und was zu tun ist. Die Szenarien und ihre Schwellen (doppelter Preis, halber Nutzen, ein Drittel weniger Budget) sind Annahmen dieses Beitrags und keine Marktwerte. Sie lassen sich an das eigene Portfolio anpassen.

Der Test lässt sich in einem Workshop von einem halben Tag durchführen, wenn die Business Cases vorliegen. Liegen sie nicht vor, ist das der erste Befund. Ein Vorhaben ohne belegten Nutzen besteht keinen Stresstest, weil es schon unter normalen Bedingungen auf Annahmen beruht. Die Grundlagen des Business Case liefert eine saubere Erhebung des Ausgangswerts vor dem Start.

Wie gibt man KI-Investitionen in Stufen frei?

Man gibt sie in Stufen frei, an deren Ende jeweils eine Entscheidung mit belegten Zahlen steht. Die erste Stufe ist ein Prototyp im echten Ablauf mit echten Daten, der den Nutzen an einer Kennzahl zeigt. Die zweite Stufe führt die Anwendung in einem Bereich in den Betrieb ein, mit Verantwortlichen und angepassten Abläufen. Die dritte Stufe überträgt sie auf weitere Bereiche. Vor jeder Stufe entscheidet die Führung anhand der Kennzahl, ob es weitergeht. Diese Staffelung schützt vor beiden Fehlern: vor dem Aktionismus, der aus Angst vor dem Verpassen alles auf einmal startet, und vor dem Einfrieren, das nach einem Kursrutsch auch die Vorhaben mit belegtem Nutzen stoppt. Mit Hype und Fortschritt befasst sich der Beitrag zum KI-Hype-Zyklus, und mit Produkten, die mehr versprechen als sie leisten, der Beitrag zu KI-Washing.

KI-Investitionen mit Niehues Consulting

Niehues Consulting ist eine Beratung für KI-Management und Organisationsdesign aus der Lieferperspektive mit Sitz in Düsseldorf. Gründer Marin Niehues bringt KI in den Betrieb, in Projekten von VC-finanzierten Scaleups bis zu DAX-40-Konzernen und in über 20 Ländern auf sechs Kontinenten. Im Leistungsfeld KI-Management reicht die Arbeit von Business Analysis und Anforderungen über den Business Case bis zur Auswahl und Reihenfolge der Anwendungen und zur Steuerung des Portfolios.

Das Vorgehen folgt dem Niehues Delivery Model. Für die Frage nach Blase oder Wende zählen drei Prüffragen: Was ist der Ausgangswert, und woran messen wir den Erfolg? Ist der Business Case mit realen Werten bestätigt? Welche Kennzahl zeigt nach 90 Tagen, dass die Lösung ankommt? Den Einstieg bildet eine kostenfreie Erstberatung von 30 Minuten, die Sie über den Kontakt vereinbaren. Umfang und Konditionen eines Vorhabens werden dort besprochen.