In den letzten 60 Jahren haben wir vier verschiedene technologische Revolutionen erlebt. Von den Anfängen der Großrechner in den 1960er Jahren und dem Aufkommen der Personal Computer in den 1980er Jahren über den Internet-Boom Mitte der 90er Jahre bis hin zur Ära der Mobilität Ende der 2000er Jahre hat jeder Paradigmenwechsel im Laufe der Zeit zu Veränderungen geführt.

Jetzt stehen wir an der Schwelle zu einem fünften Paradigmenwechsel - der künstlichen Intelligenz (KI).

Unser US-Wachstums- und Core-Equity-Team hat die Art und Weise beobachtet, wie KI verschiedene Sektoren und Branchen zu beeinflussen beginnt, insbesondere in den Bereichen Large-Cap-Technologie und Konsumgüter.

Produktivität neu definiert
Ein Kennzeichen von transformativen Veränderungen, wie sie durch KI ausgelöst werden könnten, ist die Verbesserung von Automatisierung, Effizienz und Produktivität. Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder die Entwicklung von Präsentationen können automatisiert werden, wodurch Zeit für strategischere Aktivitäten frei wird.

Die KI-Technologie dürfte auch dazu beitragen, Sprachtools wie Siri und Google Assistant zu verbessern und sie in die Lage zu versetzen, komplexere Aufgaben wie die Umbuchung von Flügen und die Organisation von Reiseunterkünften zu übernehmen.

In Branchen wie dem Gesundheitswesen könnte KI dazu beitragen, die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten zu verbessern, indem sie prädiktive Analysen bereitstellt, die die Entscheidungsfindung beschleunigen, Kosten senken und die Wirksamkeit der Behandlung verbessern können.

Darüber hinaus befindet sich die Werbebranche im Wandel: Traditionelle Medien wie Printwerbung und Radio werden von digitalen Plattformen überholt, die durch KI verstärkt werden könnten. Mehrere Großunternehmen beginnen, KI zu nutzen, um höhere Konversionsraten für Anzeigen zu erzielen, was zu einer besseren Rendite der Werbeausgaben führt.

Konsumgüter: Rationalisierung der Lieferkette
Wir der Ansicht, dass KI die Markteinführung von Produkten beschleunigen und die Lieferketten optimieren könnte, indem sie bei der Beschaffung von Rohstoffen, der Rationalisierung der Fertigung und der Verfeinerung der Logistik hilft, um eine rechtzeitige Lieferung an die Kunden sicherzustellen.

KI hat auch das Potenzial, die Lagerbestände an die Verbrauchernachfrage anzupassen. Dies würde sicherstellen, dass die Produkte dort verfügbar sind, wo und wann sie gebraucht werden, sei es in den Geschäften oder über E-Commerce-Kanäle.

Darüber hinaus bieten die potenziellen Auswirkungen der KI auf die Effizienz der Lieferkette vielen großen Konsumgüterunternehmen beträchtliche Umsatz- und Rentabilitätsmöglichkeiten.

Heutzutage brauchen Konsumgüterunternehmen bis zu zwei Jahre, um bestimmte Produkte auf den Markt zu bringen, was die Vorhersage von Trends schwierig macht. KI könnte dabei helfen, verschiedene Datenquellen wie soziale Medien und Modeblogs zu analysieren, um Trends und die Stimmung der Verbraucher in Bezug auf Produkte schnell zu erkennen.

Und durch die Verkürzung der Lieferketten wären Unternehmen in der Lage, häufigere Iterationen von Produktlinien zu entwickeln, wobei die Kollektionen möglicherweise alle paar Monate statt saisonal in die Läden kommen könnten.

Letztendlich könnten kürzere Vorlaufzeiten und Produktionszyklen den großen Konsumgüterunternehmen zugute kommen, die über ausgedehnte globale Lieferketten, bedeutende Marktchancen und eine starke Kapitalausstattung verfügen, und ihnen helfen, sich besser auf die Verbraucherpräferenzen einzustellen.

Datenmanagement: Vom Chaos zur Klarheit
Unternehmen haben riesige Datenmengen angehäuft, die aufgrund von Fragmentierung, Qualitäts- und Verwaltungsproblemen für KI-Projekte ungeeignet sind. Wir sehen die Herausforderung darin, wie diese Daten für die sofortige Nutzung effizient strukturiert werden können.

Dieses Dilemma spiegelt das umfassendere Problem der Datenbereitschaft in der KI-Ära wider, in der das Potenzial für Einblicke und Effizienzgewinne erheblich ist, aber grundlegende Arbeit im Datenmanagement erfordert.

Zentralisierte Infrastrukturebenen, die Datensicherheit, Governance und Orchestrierung verbinden, werden bereits eingesetzt, erklärt Danny. Einige Unternehmen erkunden die Migration in die Cloud, um Daten zu konsolidieren - ein Trend, der durch das Potenzial der KI trotz früherer Bedenken hinsichtlich der Kosten noch verstärkt wird.

Die Hauptnutznießer dieser Entwicklungen sind große Softwareunternehmen, die über die Infrastruktur, die Daten und das Fachwissen zur Verwaltung und Optimierung des gesamten Prozesses verfügen. Sie können neue KI-Tools schnell auf den Markt bringen und sind daher gut positioniert, um von diesen Fortschritten zu profitieren.

Der Wettlauf um die Organisation und Nutzung von Daten für KI-Anwendungen wird sich weiter verschärfen, und wir glauben, dass die Fähigkeit, Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen, in Zukunft ein entscheidender Faktor für den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens sein wird.

Schlussfolgerung
Wir bei William Blair haben unsere Erfahrung mit qualitativ hochwertigen Wachstumsinvestitionen über viele Jahrzehnte und auch über mehrere Paradigmenwechsel hinweg gesammelt. Wir freuen uns über das Potenzial der künstlichen Intelligenz, sind uns aber bewusst, dass ihre Auswirkungen in Jahren und nicht in Tagen gemessen werden sollten, da sich die Technologie und ihre Möglichkeiten weiter entfalten.

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*) Nancy Aversa, CFA, Partnerin, Research-Analystin im US-Wachstums- und Kernaktien-Team, Jim Golan, CFA, Partner, Portfoliomanager und Research-Analyst im U.S.-Wachstums- und Kernaktien-Team und Danny Goode, Research-Analyst im U.S.-Wachstums- und Core-Equity-Team, alle William Blair Investment Management