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Die Geheimdienste sind viel weiter.
http://www.3sat.de/mediathek/?mode=play&obj=69214
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Können schwere Erkrankungen wie Krebs bald erfolgreich behandelt werden? Die junge Westschweizer Firma Sophia Genetics weckt mit ihren vollautomatischen Analysen von Gen-Mutationen grosse Hoffnungen. Mitgründer und Chef Jurgi Camblong wurde am Freitag von Ernst & Young zum Unternehmer des Jahres gekürt. Seine Firma wird in internationalen Rankings höher bewertet als Marken wie Tesla oder IBM.
Herr Camblong, Sie sind Mitgründer und Chef des Start-ups Sophia Genetics, das dank künstlicher Intelligenz die Analyse und Therapie von genetisch bedingten Krankheiten revolutioniert. Sechs Jahre nach der Gründung haben Sie bereits 140 Mitarbeitende und Kunden in 55 Ländern. Macht Ihnen dieses Tempo manchmal Angst?
JURGI CAMBLONG: Ja, wenn der Wind so stark in die Segel bläst, ist das ein seltsames Gefühl, eine Mischung aus Euphorie und Ehrfurcht. Heute ist unser Erfolg messbar: Wir haben bereits 60 Millionen Dollar Kapital aufgenommen, gelten als hoffnungsvolle Firma, die bald die 1-Milliarden-Dollar-Bewertungsgrenze knacken könnte, und werden vom Massachusetts Institute of Technology auf Rang 30 der 50 smartesten Unternehmen der Welt geführt – vor grossen Marken wie Tesla, IBM oder General Electric. Die letzte Schweizer Firma, die es in diese Rangliste geschafft hat, war Nestlé. Aber haben wir, habe ich diesen Erfolg herbeigeführt? Nein, ich hatte nicht das geringste Interesse an Erfolg, sondern wollte etwas Nützliches tun, das mich beseelt und die Welt verbessert. Wenn du deiner Passion folgst, kann es sein, dass du eines Tages vom Erfolg überrascht wirst.
Jetzt stapeln Sie sehr tief. Sie haben in Genf Molekularbiologie studiert, in Oxford in den besten Zeitschriften wie «Cell», «Nature» oder «Science» publiziert. Da sehe ich wenig Zufälliges.
Wenn wir etwas genauer hinschauen, sehen wir, dass zwei Faktoren prägend waren für meinen Weg: Zufälle und wiederholtes Scheitern. Ich wuchs im Südwesten Frankreichs auf, wollte erst Pilot, später Tierarzt werden, fiel aber durch die Zulassungsprüfung fürs Tierarzt-Studium. Nach dem Studium in Bordeaux und Genf absolvierte ich Bewerbungsgespräche bei Procter & Gamble und McKinsey und bekam die Stellen nicht. Lauter Misserfolge, die rückblickend wichtig waren. In Oxford waren viele Zufälle im Spiel, die dafür sorgten, dass ich in renommierten Zeitschriften publizieren konnte. Gleichzeitig merkte ich, wie wenig planbar eine akademische Karriere war. So kam ich zurück in die Schweiz, auch meiner Frau und den beiden Kindern zuliebe. Man muss akzeptieren, dass man sein Schicksal nicht steuern, aber immer wieder die Segel richtig ausrichten kann. Oft entdeckt man das Entscheidende eher beiläufig, dort, wo man es nicht gesucht hätte – im Englischen gibt es dafür das schöne Wort «Serendipity».
Und was haben Sie entdeckt mit Sophia Genetics?
Die Entschlüsselung des menschlichen Genoms war ein Meilenstein in der Forschung. Die Sequenzierung des ersten Genoms nahm 13 Jahre in Anspruch und kostete rund drei Milliarden Dollar. Sie wurde 2003 als revolutionärer Durchbruch gefeiert. Heute ist das Gleiche in einem Tag für 1000 Dollar möglich. Dass wir die molekularen Informationen heute rasch lesen können, bedeutet aber noch nicht, dass wir genetisch bedingte Erkrankungen wie Krebs heilen können. Allerdings versetzt es uns in die Lage, die individuellen Krankheitsursachen besser zu verstehen und durch eine viel genauere Analyse spezifische Therapieansätze zu entwickeln. Vor dem Durchbruch der DNA-Sequenzanalyse war es schwierig, den Grund für die Erkrankung zu verstehen, entsprechend war die Therapie stark auf die Linderung der Symptome ausgerichtet.
Und Sophia Genetics kann das ändern?
Wir haben eine Technologieplattform gebaut, die rasche und preiswerte vollautomatische Analysen von DNA-Sequenzen zur Untersuchung genetisch bedingter Erkrankungen liefert. So werden charakteristische Veränderungen rasch identifiziert, Diagnostik und Therapie werden präziser. Da heute bereits 360 Spitäler in 55 Ländern unsere Technologie nutzen und uns die Datenauswertung anvertrauen, wächst unsere Datenbank rasch und wir können dank künstlicher Intelligenz innert weniger Stunden erkennen, welche Besonderheiten das Genom-Profil eines Patienten aufweist. Bald wird es möglich sein, ein spezifisches Profil eines an Krebs erkrankten Patienten mit Tausenden ähnlichen Profilen abzugleichen und auszuwerten, welche Therapiemethode in diesen Fällen die besten Erfolge brachte.
Sie sprachen in diesem Zusammenhang schon von einer Disruption oder Demokratisierung der Medizin. Was meinten Sie damit?
Wir arbeiten zum einen mit Universitätsspitälern zusammen, welche die Kosten für die DNA-Sequenzierungsgeräte tragen können. Sie produzieren die Genom-Profile vor Ort und laden die Daten auf unsere Software-Plattform hoch. Aber auch kleinere Spitäler in Entwicklungsländern ohne finanzielle Mittel für teure Geräte können unsere Analyse nutzen, wenn sie mit Universitätsspitälern zusammenarbeiten. So leisten wir einen Beitrag zur Überwindung von Wissens- und Geldbarrieren im Gesundheitswesen. Wir sind nicht der einzige Anbieter in diesem sehr umkämpften Feld, aber unsere Analysesoftware ist genauer als die jedes anderen Anbieters – vergleichbar mit der präzisen Mechanik einer Schweizer Uhr. Und je mehr Spitäler an unsere Plattform angeschlossen sind, desto besser verstehen wir den Ursprung von Krankheiten mit genetischen Ursachen und können dank exaktem Molekularprofil spezifische Therapieformen entwickeln, statt den Patienten einen Medikamenten-Cocktail zuzumuten in der vagen Hoffnung, etwas davon werde schon helfen.
Sie rechnen also mit einem Quantensprung in der Behandlung von Krebserkrankungen?
Ja, das ist unsere Hoffnung und Überzeugung. Die Dimension könnte ähnlich sein wie bei der Entdeckung der Antibiotika, die im 2. Weltkrieg Millionen von Soldaten das Leben retteten, weil lebensbedrohliche Infektionskrankheiten plötzlich erfolgreich therapiert werden konnten.
Sie wurden am Freitagabend vom Beratungsunternehmen EY als Unternehmer des Jahres ausgezeichnet. Was würden Sie als Ihr grösstes Talent bezeichnen?
Entscheidend ist, am Puls des Markts eine starke Technologie und ein starkes Team aufzubauen. Wir arbeiten hier alle an einer enorm herausfordernden und sinnvollen Aufgabe. Weder Ruhm noch Reichtum stehen im Fokus, sondern die Chance, die Lebensqualität vieler Menschen zu verbessern. Was meine Stärken angeht, müssten Sie mein Team fragen. Vielleicht verfüge ich über eine gute Intuition und kann stabile und vertrauensvolle Beziehungen aufbauen.
Eine selbstlernende Software von Google hat eines der besten Schachprogramme der Welt geschlagen - und das nach sehr kurzem Training. Im komplizierten Brettspiel Go und dem japanischen Shogi ist die Künstliche Intelligenz auch schon Meister.
Mit einer neuen Software stellt die Google-Tochter DeepMind nun auch einen der weltbesten Schachcomputer, Stockfish, in den Schatten. Die künstliche Intelligenz (KI) namens AlphaZero ist noch leistungsfähiger als ihre Vorgänger. Sie besiegt die führenden Programme nicht nur beim Schach, sondern auch bei den komplexen Brettspielen Shogi und Go.
AlphaZero geht einen anderen Weg als herkömmliche Schachcomputer. Üblicherweise werden Schachcomputer mit Regeln und zahlreichen Zügen aus einer Datenbank gefüttert. Je nach Aufstellung auf dem Brett greifen sie auf eine Strategie zurück und reagieren auf die Spielzüge des Gegners.
Die AlphaZero-Entwickler haben ihrer neuen Software nur die Grundregeln des Schachspiels gezeigt. Den Rest hat sich die KI selbst beigebracht, indem sie mithilfe selbstlernender Algorithmen und immenser Rechenkraft immer wieder gegen sich selbst angetreten ist und aus ihren Fehlern gelernt hat. Einen vergleichbaren Ansatz hatte die Schachsoftware Giraffe im Jahr 2015 verfolgt.
Einem Forschungsbericht zufolge hatte AlphaZero nach vier Stunden als Autodidakt das Schachspiel so gut gelernt, dass es sogar das Weltmeister-Schachprogramm Stockfish bezwingen konnte. Von 100 Spielen hat AlphaZero 28 Partien gewonnen und keine verloren, 72 Partien endeten unentschieden.
Auch Go ist für AlphaZero kein Problem
Die Leistung ist beachtlich, vor allem nach dieser kurzen Trainingszeit. Allerdings gilt Schach nicht als die Königsdisziplin der komplexen Brettspiele, in denen sich Computer miteinander messen können. Das Brettspiel Go bietet derart viele Möglichkeiten für Strategien und Spielzüge, dass es lange Zeit selbst für Computer als zu komplex galt.
Geändert hatte sich das durch den Vorgänger von AlphaZero, eine Software namens AlphaGo. Die hatte im Sommer den Spitzenspieler Ke Jie besiegt, unter Experten galt das als Sensation. Doch die zunächst gefeierte Software hat nun in AlphaZero einen neuen Meister gefunden. Im direkten Duell hat AlphaZero 60 von 100 Spielen gegen AlphaGo gewonnen. Während die ältere KI drei Tage lang trainiert wurde, hat die neue lediglich acht Stunden Trainingszeit für den Sieg benötigt.
Auch bei Shogi, einer japanischen Variante von Schach, schwingt sich AlphaZero auf den ersten Platz der Weltrangliste. Nach nur zwei Stunden hat die KI das amtierende Weltmeister-Programm Elmo geschlagen. 90 Spiele gewann AlphaZero im Test unter Turnierbedingungen. Verloren hat sie lediglich acht Partien, während zwei Spiele unentschieden endeten.
Große Leistung, eng definierte Aufgaben
Die Software von DeepMind zeigt, wie Künstliche Intelligenz durch mehr Rechenpower und bessere Algorithmen zunehmend leistungsfähiger wird. Die Leistungen solcher Software sind aber stets auf ganz klare Aufgaben beschränkt, in diesem Fall das Meistern von Brettspielen mit eng definierten Regeln. Auf lange Sicht soll KI in der Lage sein, auch komplexe Aufgaben zu erledigen - etwa Krankheiten rascher zu erkennen und eine passende Behandlung vorzuschlagen.
Das Computerprogramm ROSS wird als vollwertiger Mitarbeiter mit den anderen Anwälten zusammen arbeiten.
Die US-amerikanische Anwaltskanzlei BakerHostetler hat sich entschlossen, eine Künstliche Intelligenz als Anwalt in ihrer Insolvenzabteilung einzustellen. Der von IBM entwickelte kognitive Computer namens ROSS kann zwar keine Klientengespräche durchführen, wird jedoch einen Großteil der für die jeweiligen Fälle nötigen Recherche übernehmen und seinen menschlichen Kollegen gezielte Fragen beantworten. Auch andere Anwaltsfirmen sollen bereits Interesse an ROSS angemeldet haben.
„Du stellst die Fragen in Englisch, so wie du dich auch an einen Kollegen wenden würdest. ROSS liest sich daraufhin durch den gesamten Gesetzeskorpus und liefert Zitate und Leseempfehlungen aus der Gesetzgebung, Rechtsfällen und Sekundärquellen, so dass du dich schnell einarbeiten kannst", so die persönliche Website der Jura-KI. „Zusätzlich überwacht ROSS rund um die Uhr das Rechtswesen und informiert dich, falls es neue Entscheidungen gibt, die deinen Fall betreffen könnten."
Praktischerweise grenzt ROSS dabei die Antworten von hunderten Treffern auf die relevantesten ein und präsentiert diese in einer Sprache, die verständlicherer ist als der oft verklausulierte Behördensprech. Dabei lernt das Programm mit jeder neuen Aufgabe und verbessert seine Ergebnisse somit permanent selbst.
Die Technologie hinter ROSS baut dabei auf dem kognitiven Computer Watson auf, der ebenfalls vom DeepQA Team aus dem Hause IBM entwickelt wurde. Wie der Projektname schon andeutet, beläuft sich die Hauptaufgabe von Watson darauf, in natürlicher Sprache gestellte Fragen zu beantworten. ROSS arbeitet ähnlich, wurde auf den juristischen Bereich spezialisiert und wird explizit an Anwaltskanzleien „vermittelt".
Die Anwaltskanzlei freut sich, mit ihrem neuen Mitarbeiter zu den Vorreitern eines neuen Arbeitswesens zu gehören und möchte ihre Zusammenarbeit mit den führenden Unternehmen in der Entwicklung Künstlicher Intelligenzen gerne ausbauen. „Wir bei BakerHostetler glauben, dass uns aufkeimende neue Technologien wie kognitive Computer und andere Formen des Maschinenlernens dabei helfen können, die Dienste, die wir unseren Klienten bieten, weiter zu verbessern", so der Pressesprecher der Kanzlei, Bob Craig in einem Statement.
Die Korruptionsabteilung der Kanzlei besteht zur Zeit noch aus 50 Personen. Mal sehen, wie viele davon übrig bleiben, wenn ROSS seine Probezeit erfolgreich bestanden hat. *scratch_one-s_head*
um dann in der Mustererkennung wieder Muster zu erkennen und immer so weiter. Indem also neue Daten zugeführt werden, verbessert man die Mustererkennung, treibt sie gewissermassen auf die Spitze.
Mit dem Internet der Dinge und der künstlichen Intelligenz hat eine neue Epoche beschleunigter Effizienz begonnen. Rasant wachsende Datenmengen und unentwegt lernende Anwendungen eröffnen den Unternehmen bisher ungeahnte Möglichkeiten.
Von Swisscom
29.11.2017
Geändert hat sich seit Jahrtausenden wenig. Immer wieder erkennt und beschreibt der Mensch ein Problem, für das er dann eine möglichst effiziente Lösung sucht. Kurz gefasst, umreisst so ETH-Professor Juraj Hromkovič das Thema Big Data und Automatisierung via Algorithmus. Seit der Entwicklung der Informatik zum eigenständigen Fachgebiet ist die Technologie allerdings so weit fortgeschritten, dass viel mehr Arbeiten als bisher von intelligenten Maschinen übernommen werden können. Und der Mensch muss wie bei früheren technischen Revolutionen lernen, mit den neu entstehenden Freiräumen umzugehen.
Denn inzwischen hat in den Unternehmen die Verzahnung von Produktion und ICT durch umfassende Vernetzung und lückenlosen Austausch aller Informationen Einzug gehalten. Maschinen und Geräte kommunizieren miteinander, und es sind sich selbst regulierende Abläufe, Prozesse und Fertigungen erreicht worden. Die Rede ist von Internet of Things (IoT) und künstlicher Intelligenz (KI), die auch Artificial Intelligence (AI) genannt wird. Mit ihnen hat die industrielle Fertigung ein neues, intelligentes und autonom funktionierendes Level erreicht. Wobei man wissen muss, dass die Schweiz im Gegensatz zu anderen Ländern mit seinen leistungsstarken Netzen eine optimale Basis für die Nutzung vernetzter Maschinen und Geräte zur Verfügung stellt.
Bekanntestes Beispiel für das Zusammenspiel von Sensorik und intelligenter, selbstlernender Datenauswertung ist das autonom fahrende Auto. Man denke nur an die Shuttle-Busse im Wallis. Aber die Kombination von IoT und KI hat auch in der Industrie bei sich wiederholenden Prozessen Einzug gehalten. IoT-Anwendungen unterstützen mit ihrer Sensorik die medizinische Versorgung, KI hilft Radiologen in Spitälern bei der Auswertung medizinischer Bilddaten und Strategen nutzen unter anderem IoT-Daten, um via KI neue Geschäftsmodelle aufzugleisen. Und ja, KI vereinfacht in den Unternehmen den Mail-Versand und unterstützt Callcenter-Mitarbeiter bei ihrer Arbeit.
Die Zukunft hat begonnen
Klar ist jedenfalls, dass es derzeit nicht mehr um Marketingfloskeln geht, selbst wenn diese Technik gerade erst den Kinderschuhen entwachsen ist. Vielmehr verstehen die Unternehmen den Einsatz entsprechender Konzepte und Lösungen heute schon so, dass damit strategische Vorteile durch Echtzeitanalysen, schnellere Reaktion sowie bessere Differenzierung gegenüber dem Wettbewerb zu erreichen sind. Zudem lassen sich damit Geschäftsprozesse optimieren und verschlanken.
Dass dabei die blosse Vernetzung der Dinge übers Internet per se noch keinen Mehrwert liefert, liegt auf der Hand. Die rohen IoT-Daten müssen analysiert, korreliert, mit zusätzlichen Daten vermischt und mit Algorithmen zu nutzbringenden Informationen etwa via KI aufbereitet werden. Hier kommt es entscheidend auf den digitalen Reifegrad der Unternehmen an. Wie sich an der Fertigungsindustrie ablesen lässt, arbeitet man dort doch schon mit der klassischen Visualisierung zum Beispiel von Betriebszuständen einer Maschine. Oder man überwacht etwa Betriebsparameter von Maschinen, um bei Abweichungen zu warnen oder rechtzeitig Reparaturen auszulösen und sie beispielsweise per Fernwartung einzuleiten.
Doch den entscheidenden Schritt hin zur Prognose und Vorausschau bringt erst der KI-Einsatz. Dabei wird der in einem mathematischen Modell dargestellte digitale Zwilling einer Maschine genutzt. Mit Methoden wie Machine Learning, einem Teilgebiet von KI, lernt das Modell, vorausschauend aus empfangenen Daten Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten, um Ausfallzeiten niedrigzuhalten. Derartige Prognosen können bis hinein in die Entscheidung wirken, ob ein Produktionslauf überhaupt gestartet werden soll.
Zentral für die hier genannten Industriebeispiele ist immer, dass über Sensoren die benötigten Messwerte zur Verfügung stehen. Dazu liefert heute schon in vielen Fällen IoT die netzwerktechnische Basis, über die sich längst auch ausserhalb der Maschinen anfallende Parameter wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit messen und integrieren lassen.
Der interessanteste Aspekt ist dabei der mögliche Grad der Datenauswertung, die sich mit den rasant wachsenden Datenbeständen rasch noch weiter verbessern wird. So wird KI also schon bald eine bisher nicht erreichte Analysestufe erreicht haben. Denn KI basiert auf Mustererkennung, um dann in der Mustererkennung wieder Muster zu erkennen und immer so weiter. Indem also neue Daten zugeführt werden, verbessert man die Mustererkennung, treibt sie gewissermassen auf die Spitze. Dieses ständige Auswerten von Informationen erlaubt KI-unterstützte Entscheidungen, wo der Mensch noch im Stadium der Vermutung ist, weil er schlicht nicht alle verfügbaren Daten überblickt. Es ist also nicht ohne Grund so, dass, wenn IoT und KI kombiniert genutzt werden, an vielen Stellen Effizienzgewinne gleichsam programmiert sind.
Beim Thema künstliche Intelligenz werden Börsianer hellhörig, denn das Wachstum im IT-Sektor ist ungebremst. Wie Anleger daran verdienen können.
Selbstfahrende Autos, Schachcomputer, die sich selbst programmieren und unbesiegbar sind, medizinische Computersysteme, die Herzanalysen selbständig durchführen, Krankheiten diagnostizieren und dann eine Therapie vorschlagen – vor nicht allzu langer Zeit noch Science Fiction, inzwischen Realität. Die Informationstechnologie entwickelt sich rasant und künstliche Intelligenz, bei der Computer mehr oder weniger die Fähigkeit besitzen, zu lernen, ist ein ganz grosses Thema.
Beflügelt wird die Entwicklung durch den technologischen Fortschritt mit immer leistungsfähigeren Prozessoren und dem schnellen Internet. Während Arbeitsmarktforscher und Politiker teils besorgt nach vorne blicken und den Ersatz von zahllosen Arbeitsplätzen durch Computer befürchten, bietet künstliche Intelligenz für Unternehmen enormes Potential.
Künstliche Intelligenz bietet enormes Wachstumspotenzial…
Und da werden auch Börsianer hellhörig – der Sektor verspricht enorme Wachstumsraten – ein Investment in den Sektor könnte schöne Gewinne bringen. So prognostiziert das Researchhaus Tractica einen Anstieg des weltweiten Marktvolumens des Sektors künstliche Intelligenz von 3,2 Milliarden Dollar in 2016 auf 89,8 Milliarden Dollar in 2025.
Nach der Erfindung der Dampfmaschine im 18. Jahrhundert, dem Start in die Nutzung der Elektrizität hundert Jahre später und der massenhaften Verbreitung der IT ab den 1970er-Jahren sagen Experten der künstlichen Intelligenz nun die vierte industrielle Revolution voraus.
Für Unternehmen gewinnt das Thema rasant an Bedeutung. Eine Studie des Researchhauses CB Insights zeigt, dass künstliche Intelligenz als Inhalt von Konferenz-Calls zur Quartalsberichterstattung bei börsennotierten Unternehmen in den USA das Thema Big Data schon Mitte 2016 überflügelt und inzwischen um Längen hinter sich zurückgelassen hat. War künstliche Intelligenz Anfang 2016 erst in etwa 100 Konferenz-Calls in den USA Gesprächsstoff, so ist diese Technologie in der Quartalsberichtserstattung nun bereits für etwa 1000 US-Firmen relevant.
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… und zieht weite Kreise
Aber künstliche Intelligenz ist nicht isoliert für sich, sondern beeinflusst verschiedene andere Tech-Bereiche. Und zudem: Ein Investment in künstliche Intelligenz ist nicht ganz einfach. «Die meisten Unternehmen, die sich rein auf die Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz konzentrieren, sind nicht börsennotiert», weiss Edmund Shing, Aktienstrategie bei BNP Paribas.
Das grosse Geld fliesst dort derzeit noch im Bereich Venture Capital. «Das Investment-Volumen in Start-ups aus dem Bereich künstlicher Intelligenz hat sich in den letzten rund fünf Jahren auf mehr als drei Milliarden Dollar jährlich verdrei- bis vervierfacht», berichtet der Analyst. Venture Capital ist aber nicht selten sehr riskant und der Zugang für insbesondere für Privatanleger oft schwer.
Bereiche sind miteinander vernetzt
Deshalb sollten Anleger über den Tellerrand hinausblicken – auch andere Bereich profitieren. «Künstliche Intelligenz beflügelt Sektoren wie E-Commerce, Big Data, Cloud Computing und Robotik», erklärt Analyst Shing. Die genannten IT-Bereiche sind stark vernetzt.
So ist künstliche Intelligenz etwa für E-Commerce-Giganten wie den Online-Händler Amazon interessant. Das Nasdaq-Unternehmen kann durch «intelligente» Computer besser herausfinden, was Bestandskunden und potentielle Kunden wollen und mit zielgenauen Aktionen den Umsatz ankurbeln.
[Blockierte Grafik: https://cdn.bilanz.ch/sites/de…/lead_image/amazon_24.jpg]Amazon kann durch «intelligente» Computer besser auf die Bedürfnisse seiner Kunden eingehen.
Quelle: Keystone.
«Mit künstlicher Intelligenz können gewaltige Datenmengen – Stichwort Big Data – besser ausgewertet werden und das superschnelle Internet bietet die Möglichkeit Verbraucher über entsprechende Schnittstellen viel besser anzusprechen. Da dürfte in den nächsten zwei Jahren durch die Einführung der 5G-Technologie im Mobilfunk viel passieren», vermutet Experte Shing. Für Big Data auf jeden Fall werden ebenfalls starke Wachstumsraten vorausgesagt. «Wir rechnen damit, dass der Sektor bis 2020 um elf Prozent im Jahr zulegen wird», sagt der BNP-Analyst.
Anleger investieren breit gestreut in einen Index
Neben der E-Commerce-Branche haben beispielsweise auch die Softwareindustrie und Player bei Online-Medien einen Blick auf Firmen oder Start-ups aus der Szene der künstlichen Intelligenz geworfen. Künstliche Intelligenz beeinflusst ja auch besonders die Chip-Industrie und Halbleiterkonzern oder Leiterplattenhersteller haben ein starkes Interesse an neuen Wachstumstreibern.
Ein spannendes Thema! Sicher kann durch künstliche Intelligenz auch eine Company wie Amazon profitieren. Aber die Abhängigkeit des Handelsriesen von dem Sektor ist doch relativ gering und es gibt auch börsennotierte Firmen, die stärker auf das Thema ausgerichtet sind.
Eine breite Streuung bietet ein Indexzertifikat (ISIN: CH0377372468, Laufzeit endlos) von Vontobel auf den Solactive Artificial Intelligence Performance-Index (ISIN: CH0377372476). Der Index greift auf Firmen der Branchen Software, Hardware, künstliche Intelligenz zurück. Unternehmen wie Alphabet, Alibaba – und Amazon –, Intel, Softbank, SAP, Workday, Splunk oder Tableau Software stehen da weit oben auf der Favoriten-Liste. In den letzten sechs Monaten seit Auflage im September bringt das Zertifikat immerhin schon ein Plus von rund 15 Prozent.