Gewinner: Hardware, Energie und Handwerk

KI bringt einen noch schnelleren Wandel als das Internet. Über Börsenkurse und zukünftige Einkommen unterhalten sich Andreas Beck und Prof. Rieck.

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Die digitale Transformation hat durch die Plattformökonomie eine grundlegende Neuordnung wirtschaftlicher Prinzipien ausgelöst. Ihr Kern ist der doppelte Netzwerkeffekt: Der Wert einer Plattform steigt mit der Nutzerzahl auf beiden Marktseiten – Anbieter und Nachfrager. So entsteht ein natürlicher Zug zum Monopol, sichtbar bei Meta, Amazon oder YouTube. Die Wertschöpfung verlagert sich vom Produkt hin zum Verteilungsmechanismus. Digitale Güter kosten in der Reproduktion fast nichts, während die Plattformen durch Skaleneffekte und Datenmacht dominieren.

Künstliche Intelligenz bildet die nächste Entwicklungsstufe dieser Logik – und zugleich deren Störfaktor. Sie kann bisherige digitale Geschäftsmodelle entwerten, weil sie Texte, Code oder Designs nahezu ohne Grenzkosten erzeugt. Damit werden standardisierte Softwarelösungen unter Druck gesetzt, deren Geschäftsmodell auf künstlicher Verknappung beruhte. In dieser neuen Konkurrenz ist Datenhoheit der entscheidende Vorteil: Je exklusiver und hochwertiger die Trainingsdaten – ob Unternehmensdaten von SAP oder Konsumentenwissen von Amazon – desto stärker die KI.

Folglich verändert KI die Arbeitswelt grundlegend. Routinisierbare Wissensarbeit wie Content-Erstellung, juristische Standardaufgaben oder Compliance wird automatisiert. Dagegen gewinnen nicht-digitalisierbare Tätigkeiten an Bedeutung – etwa spezialisierte Handwerksleistungen oder physische Produktion. Gewinner sind die „Enabler“ der KI-Ökonomie: Anbieter von Rechenleistung (z. B. Nvidia) und Energie. Die menschliche Arbeitskraft verlagert sich auf kreative Problemdefinition, strategische Kuratierung und Entscheidungen auf Basis von KI-generierten Optionen.

Philosophisch lässt sich diese Entwicklung mit Burbach und Höffes „Alles und Nichts“ fassen: Die binäre Logik von 0 und 1 entkörperlicht das Denken und entwertet das Singuläre zugunsten des Netzwerks. Daraus entsteht die Gefahr des „Model Collapse“ – wenn KI-Systeme zunehmend auf eigene, synthetische Daten trainiert werden, droht ein qualitativer Realitätsverlust.

Für Anleger bedeutet das: Diversifikation bleibt die wichtigste Strategie. Eine breite Streuung über globale Indexfonds ist nachhaltiger als der Versuch, einzelne Gewinner vorherzusagen. Eine ausreichende Liquiditätsreserve („Kriegskasse“) sichert Handlungsfähigkeit in Krisen.

Gesellschaftlich erfordert der Wandel eine neue Bildungspolitik: weniger reines Faktenlernen, mehr Förderung von kritischem Denken, Kreativität und der Fähigkeit, sinnvoll mit KI-Systemen zu interagieren.

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