Die Roboter kommen… um zu helfen?!

Online-Shopping, virtuelle Meetings, Streaming - die bereits hohe Geschwindigkeit der technologischen Innovation hat während der Pandemie extrem angezogen. Mehr und mehr wird digitalisiert und verursacht nebenbei unglaublich große Mengen an Daten. Doch was bedeutet diese Entwicklung für uns als Menschen und für uns als Investoren?

Technologische Innovation ist eine kolossale Triebkraft des modernen Fortschritts. Und diese Kraft wirkt immer stärker auf unser tägliches Leben. Im letzten Jahr besonders hat Technologie uns trotz jeder Menge physischer Abriegelungen miteinander verbunden. Weltweite Lockdowns haben bereits existierende Trends enorm beschleunigt, insbesondere in der Technologie- und Digitalbranche. Veränderungen, die sonst mehrere Jahre dauern würden, wurden auf ein kurzes Jahr komprimiert.

Aber selbst ohne Covid hat sich das allgemeine Tempo der Veränderungen im Technologie-Bereich beschleunigt. Als Investoren wollen wir nicht nur auf der richtigen Seite des technologischen Fortschritts stehen, sondern auch gezielt Technologien unterstützen, die dazu beitragen, die Welt zu vernetzen, die Umwelt zu schützen und uns Menschen digital zu befähigen.


Was ändert sich?1

Die Zettabyte-Ära: "Internet of Things"-Geräte (IoT) gewinnen stetig an Marktanteil, mit einer steigenden Anzahl der Geräte im Haus und außerhalb des Hauses, in Fabriken und Krankenhäusern. Schon jetzt wird ein Großteil unseres Lebens von drahtlosen Geräten wie Mobiltelefonen, Scannern und Laptops bestimmt. In nicht allzu ferner Zukunft könnten auch Maschinen, Geräte, autonome Autos und sogar Verkehrsampeln miteinander kommunizieren …und dabei enorme Datenmengen erzeugen.


Über wie viele Daten reden wir?

Die aktuelle Schätzung der täglich erzeugten Daten liegt bei 2 Zettabytes, oder, in Bytes ausgedrückt: ca. 2 Quintillionen Bytes. Eine Quintillion hat 18 Nullen. Das sind eine Menge Daten. Auch die Geschwindigkeit des Datenwachstums ist explodiert: 90% der weltweiten Daten wurden allein in den letzten zwei Jahren erzeugt.2


Sprünge und Grenzen: Doch nicht nur wir Menschen sind dazu fähig, Daten zu generieren. Tatsächlich wird geschätzt, dass 40% der Internetdaten im Jahr 2020 maschinell erzeugt wurden.3 Während Künstliche Intelligenz (AI) ein Software-Code ist, welcher von Menschen geschrieben wird, ist Deep Learning (DL) ein Code, der von Daten und Maschinen selbst erschaffen wird… und wir kratzen heutzutage erst an der Oberfläche der DL-Fähigkeiten.

DL erzeugt die nächste Generation von Computerplattformen, die in der Lage sind, Software-Fähigkeiten exponentiell zu steigern. Dazu gehören Sprachcomputer, selbstfahrende Autos oder Verbraucher-Apps wie zum Beispiel TikTok, welches DL für Videoempfehlungen nutzt. Ein weiteres Beispiel sind smarte Lautsprecher wie Amazons Alexa, welche im Jahr 2020 die 100 Milliarden Marke an empfangenen Sprachbefehlen geknackt hat –75% Befehle als im Jahr zuvor.

Vergessen Sie Covid! 2020 war das Jahr des Durchbruchs für Künstliche Intelligenz im Sprachbereich. Zum ersten Mal konnten KI-Systeme Sprache mit menschenähnlicher Genauigkeit verstehen.


Die Roboter kommen ... um zu helfen: Der Vormarsch von Robotern und Automatisierung wird schon lange beschworen, schritt aber bis vor kurzem nur langsam voran. Im letzten Jahr gingen japanische Exporte allgemein zwar zurück, dafür stieg der japanische Export von Industrierobotern im 2. Quartal 2020 um 13% gegenüber dem Vorjahr, wie die Financial Times berichtete. In Amerika übertrafen nur Pharmazeutika-Importe (aus erratbaren Gründen) die Robotik-Importe in den ersten drei Quartalen 2020.

Es gibt Befürchtungen, dass zunehmende Automatisierung Arbeitsplätze vernichtet, aber parallel gibt es ein Argument für die Verlagerung von ungelernter zu qualifizierter Arbeit, von unbezahlter zu bezahlter Arbeit. Denken Sie an die Einführung der Waschmaschine, welche die unbezahlte Zeit, die Hausfrauen für die Reinigung der Wäsche aufwenden mussten, durch Waschmaschinenhersteller und Waschsalons monetarisieren ließ. Produktivitätsgewinne durch Automatisierung sind zudem nicht gerade unbedeutend und werden wahrscheinlich das BIP-Wachstum und die Gesamtbeschäftigung erheblich ankurbeln können.


Das Tempo der Technologieeinführung nimmt zu - und damit auch das Tempo der Disruption: Das Tempo der Innovation beschleunigt sich - es dauerte Jahrzehnte, bis das Telefon in den frühen 1900er Jahren Einzug in 50% von US-Haushalte halten konnte, während das neumodische Mobiltelefon in den 1990er in weniger als fünf Jahren 50% der US-Haushalte erreichte. In jüngerer Zeit werden eingeführte Innovationen mit astronomischen Raten angenommen. Durch Covid hat sogar der alteingesessene stationäre Einzelhandel die Adoption von digitalen Innovationen beschleunigt. Nach Angaben des Office for National Statistics ist zum Beispiel der Anteil des E-Commerce am adressierbaren Einzelhandel in Großbritannien von ca. 7% im Jahr 2010 auf ca. 20% zu Beginn des Jahres 2020 angestiegen, während man davon ausgeht, dass der Anteil in den nächsten 12 Monaten auf deutlich über 30% ansteigen wird. Weitere Daten zeigen, dass es ein ganzes Jahrzehnt gedauert hat, bis der Online-Lebensmittelhandel in Großbritannien von 2,5% auf 5% des gesamten Lebensmittelumsatzes angestiegen ist, bevor er in weniger als einem einzelnem Jahr auf mehr als 10% explodierte, trotz kontinuierlich offener Supermärkte. Technologische Innovation ist die Mutter aller Umwälzungen und ein wichtiger Treiber des sozialen Wandels. Das Tempo der Veränderung wird sich in Zukunft nur noch beschleunigen, da die Rate der Akzeptanz und Adoption neuer Technologien stetig zunehmen wird.

Im zweiten Teil dieses Artikels zeigen wir auf, wie Unternehmen konkret mit dem Wandel umgehen und wie es mit versteckten Kosten von Technologie aussieht.




Keinesfalls eine ausführliche Liste!

Information Overload Research Group (2019)

Raj, P., and Deka, G. (2014), Handbook of Research on Cloud Infrastructures for Big Data Analytics

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