Morningstar: So rar ist KI im Fondsmanagement – und so hoch ihr Preis
Praktisch jeder Asset Manager behauptet mittlerweile, künstliche Intelligenz einzusetzen. Eine Studie von Morningstar kommt zu dem Schluss: Das sind oft nur große Worte. Dennoch kann sich KI als Job-Killer entpuppen – und der Branche künftig handfeste Probleme bescheren.
Der Einsatz von echter künstlicher Intelligenz (KI) im Fondsmanagement ist längst nicht so weit verbreitet, wie die Branche den Eindruck erweckt. Zu diesem Ergebnis kommt eine Auswertung der Fondsratinggesellschaft Morningstar. "Wir haben festgestellt, dass sich eine sinnvolle KI-Integration auf weniger als 20 Unternehmen konzentriert", schreiben die Analysten in der Studie "AI in Active Fund Management: The State of Adoption in 2026". Dabei gibt nahezu jeder Asset Manager an, KI-Werkzeuge zu nutzen oder gar eigene zu entwickeln.
"Obwohl KI in der Branche große Beachtung findet, wird sie als zentrale Komponente des Anlageprozesses bislang nur in begrenztem Umfang eingesetzt", berichten die Morningstar-Experten und folgern: "AI-Washing ist nach wie vor weit verbreitet, wobei routinemäßige Automatisierung oder herkömmliche quantitative Methoden oft als KI dargestellt werden." Es gebe allerdings auch keine eindeutige rechtliche Definition dafür, was als Einsatz von KI gilt.
Grenzen verschwimmen
Die Häuser, die KI tatsächlich umfassend einbinden, sind diejenigen mit etablierter quantitativer Expertise wie Blackrock, AQR, Man AHL oder Goldman Sachs. Die Studie stützt sich auf das Ratingverfahren, das rund 3.200 Strategien pro Jahr durchlaufen und das die weltweit 130 Analysten des Hauses erstellen. Ein eigens entwickeltes System durchforstete die Interviews, die die Analysten mit Fondsmanagerteams geführt haben, nach dem Einsatz von KI.
Grundsätzlich halten die Morningstar-Analysten KI für ein Werkzeug, das die Branche umkrempeln kann. Denn generative KI eröffne den Zugang zu quantitativen Methoden, die bislang spezialisierten Managern vorbehalten waren. Andererseits lasse sich mithilfe von KI fundamentale Expertise skalieren. Die Grenzen zwischen dem fundamentalen und dem quantitativen Investmentansatz würden daher verschwimmen.
Keine zuverlässigen Entscheidungen
Allerdings beobachten die Morningstar-Analysten, dass KI bislang überwiegend als Werkzeug zur Effizienzverbesserung eingesetzt wird und weniger im Entscheidungsprozess des Portfoliomanagements. So ermögliche KI eine einfachere und schnellere Datenauswertung oder erlaube es, das Research auf mehr Titel auszudehnen. Investmententscheidungen ließen sich mit KI allein bislang nicht zuverlässig treffen, meinen die Morningstar-Experten.
Sie verweisen auf zwei Gründe. "Ein großes Sprachmodell, das heute gebeten wird, die Investitionsaussichten für Apple zu bewerten, wird morgen bei einer erneuten Anfrage nicht Wort für Wort dieselbe Schlussfolgerung liefern", argumentieren die Analysten. Andererseits ließen sich keine sauberen Backtests mit KI durchführen. Denn die Modelle sind mit allen verfügbaren Daten trainiert. Für eine rückwärtsgerichtete Betrachtung stützen sie sich implizit dennoch auf Wissen, das zu dem historischen Testzeitraum aber noch gar nicht zur Verfügung stand.
Alles durch einen Flaschenhals
Manche Asset Manager könnten nun einwenden, dass sie KI-Modelle entwickelt haben, die durchaus in der Lage sein sollen, konsistente und wiederholbare Investmententscheidungen zu treffen. Allerdings stützt sich die Morningstar-Auswertung wie erwähnt auf die durch das Rating abgedeckten Fonds. Neuere und noch kleine Strategien sind hier meist noch nicht erfasst.
Mit Blick auf den bisher verbreiteten Einsatz von KI als Hilfsmittel sehen die Studienautoren keine Bedrohung für die Jobs von Portfoliomanagern und Research-Analysten – jedenfalls unmittelbar. Denn die Ergebnisse und Erkenntnisse der KI müssen überprüft und eingeordnet werden. Die Experten diagnostizieren daher eine Verschiebung menschlicher Arbeit. KI erstellt zwar viel schneller als der Mensch Research und Analysen. Doch dieser Berg muss von Menschen gesichtet und überprüft werden. Damit entstehe ein "Flaschenhals", umschreiben es die Autoren.
Nachwuchs-Dilemma
Und kurioserweise kann sich die KI hier doch als Job-Killer entpuppen – mit empfindlichen Folgen für die Investmentbranche. "Die Produktivitätssteigerungen durch KI haben einen versteckten Preis: Derzeit übernimmt die KI genau jene Aufgaben, durch die junge Investmentfachleute in der Vergangenheit gelernt haben, zu denken", erläutern die Studienautoren. "Das System erhöht den Bedarf an hochqualifizierter Überprüfung und zerstört gleichzeitig den Ausbildungsort für künftige Prüfer."
Gerade das Training durch das Erstellen von Research-Berichten, die Auswertung von historischen Daten sowie das Testen von Datenquellen schafft eine fundierte Basis, um die Fehler der KI entdecken zu können. Zudem entwickelt sich so ein Gespür für die Kapitalmärkte. Mit dem KI-Einsatz können sich Asset Manager also langfristig in eine Sackgasse manövrieren, wenn keine erfahrenen und erprobten Portfoliomanager nachrücken. (ert)
