Dauer: 23:50

Der Wohlstandsbildner-Podcast, heute mit einer noch erholungsbedürftigen Stimme nach einem fulminanten Präsenzseminar in Stuttgart und einem Thema, das uns ab jetzt regelmäßig beschäftigen wird: Künstliche Intelligenz, speziell für die Investmentanalyse. Wie kann ein Investor die gewaltigen neuen Möglichkeiten nutzen? Und wo erschweren diese Möglichkeiten unsere Arbeit oder schaden ihr sogar? Dazu jetzt meine Meinung aufgrund der Erfahrungen mit diversen KI-Modellen und konkrete Tipps.

KI in der Investment-Analyse: Warum der Mensch die Richtung vorgibt

Künstliche Intelligenz wird oft als „Wundermaschine“ verkauft; für die Finanzwelt gilt das ganz besonders: Ein Prompt, die Maschine sucht, analysiert, macht ein Ranking, gibt eine Empfehlung ab, und schon generierst du Reichtum auf Knopfdruck, ganz mühelos – und das kann ein gefährlicher Trugschluss sein. Wer eine KI als Vermögensverwalter betrachtet und ihren Ratschlägen folgt, der geht enorme Risiken ein. Wer aber KI als hocheffizientes Arbeitswerkzeug nutzt, kann Risiken enorm reduzieren.

Genau darauf würde ich nicht mehr verzichten wollen. Von einem meiner nützlichsten KI-Werkzeuge berichte ich euch deshalb gleich, und wer die Investorenausbildung absolviert, wird sie auch exklusiv bekommen.

Sagen wir, du hast Geld zur Verfügung, das du investieren willst. Jetzt fragst du dich, in was. Dann besteht der Weg, den du jetzt gehen musst, aus drei Abschnitten:

Die drei Abschnitte jeder Investitionsentscheidung

Abschnitt 1 ist die Recherche nach interessanten Investitionen.
Abschnitt 2 ist die Prüfung dieser Investitionen; in der Fachsprache sagt man, du nimmst eine Due-Diligence-Prüfung vor.
Abschnitt 3 ist die Entscheidung, an welchen Investitionen du dich dann tatsächlich beteiligst.

Auf diesem Weg gibt es zwei Abschnitte, bei denen ich eine KI gar nicht oder nur sehr vorsichtig einsetzen würde. Das will ich dir begründen, zuerst mit einem Blick auf den dritten Abschnitt, also wenn es um die Entscheidung geht, wo das Anlagekapital dann tatsächlich landet.

Schauen wir uns große Desaster an, wenn man der KI Verantwortung überträgt, die eigentlich beim Menschen bleiben sollte.

Wenn KI Verantwortung übernimmt: drei warnende Beispiele

Die Geschichte der letzten Jahre ist voll von warnenden Beispielen. Nur mal drei davon:

1. Das amerikanische Immobilienportal Zillow dachte, eine KI könnte Häuser besser bewerten als erfahrene Makler, und hat ihrem Super-Algorithmus freie Bahn gelassen. Das Management schaltete sogar die hauseigenen Experten aus, die die Schätzungen nicht mehr korrigieren durften. Und was hat der KI-Algorithmus gemacht? Er hat tausende Objekte zu völlig überhöhten Preisen aufgekauft – einmal, weil er lokale Feinheiten ignorierte und auch dann weitergekauft hat, als sich der Markt drehte. Das Ergebnis: über eine halbe Milliarde Dollar Verlust und die Entlassung von rund 2000 Mitarbeitern. Die KI konnte vielleicht ein Preisschild lesen. Sie hatte aber keine Ahnung vom eigentlichen Wert einer Immobilie.
2. Die Fluglinie Air Canada feuerte Servicemitarbeiter und ersetzte sie durch einen KI-Chatbot, weil der natürlich „deutlich billiger“ war. Nun kam ein Kunde nach dem Tod seiner Großmutter und hat gefragt, ob er nicht den sog. Trauerrabatt nachträglich beantragen könnte. Das war so eine besondere Marketing-Aktion der Fluglinie damals. Da sagte die KI selbstbewusst: „Ja, innerhalb von 90 Tagen“. Das war aber frei erfunden – die richtige Regel stand auf der eigenen Website nur einen Klick entfernt. Air Canada weigerte sich aber, zu zahlen, und argumentierte vor Gericht – kein Scherz jetzt –, der Chatbot sei eine „eigenständige juristische Person“, für die das Unternehmen nicht haften würde. Das Gericht machte diese Verteidigung in einem Satz zunichte: „Eine Firma haftet für alles, was auf ihrer Website steht, egal ob es aus einem statischen Text kommt oder von einer plappernden KI.“ Air Canada musste zahlen, kassierte weltweit Schadenfreude, was sicher noch teurer war, und nahm den Chatbot wieder vom Netz. Und
3. noch das generelle Problem der Gleichschaltung, weil alle KI-Modelle mit ähnlichen Algorithmen und identischen Daten arbeiten: Eine ganze Reihe von Hedgefonds hat sich mal in drei Tagen zerlegt – die Branche nennt das bis heute den „Quant Quake“. Die Algorithmen der großen Fonds-Häuser, Goldman Sachs war auch dabei, hatten jahrelang funktioniert; alle hatten dieselben statistischen Muster aus gesammelten Daten der Vergangenheit herausgerechnet. Genau das wurde aber in einer schwierigen Marktphase zur Falle. Als die ersten Fonds verkaufen mussten, sind genau die Aktien abgestürzt, die alle anderen Algorithmen ebenfalls gehalten haben – und die nächste Welle wurde gezwungen, nachzuziehen. Ein negativer Kaskadeneffekt also. Innerhalb weniger Tage verbrannten so zweistellige Milliardenbeträge. Das Muster wiederholte sich noch einmal im sog. Flash Crash 2010, als die Computer den Dow Jones in fünf Minuten um 600 Punkte einbrechen ließen, weil sich die Maschinen gegenseitig in den Abgrund verkauften. Eine KI berechnet nun mal immer den statistischen Durchschnitt der Vergangenheit; sie läuft damit aber dem Markt hinterher – wie Lemminge: Einer orientiert sich am anderen, und in der Krise wird die geballte Masse gleichgerichteten Kapitals zur Lawine, die niemand mehr vor dem Absturz aufhalten kann.

Zwischenfazit zum dritten Abschnitt der Entscheidungsfindung: Wir sehen also, oft erliegen auch Profis den scheinbar plausiblen KI-Analysen und tun am Ende das, was die KI sagt.

Lass du es nie so weit kommen, denn eine gute Investitionsentscheidung ist mehr als die Summe aller Internetdaten aus der Vergangenheit. Gib die finale Entscheidung, ob du in etwas investierst oder nicht, nie aus der Hand. Hunderttausende Anleger tun aber genau das, wenn sie sich blind auf Robo-Advisors verlassen. Weltweit liegen schon hunderte Milliarden Euro in solchen Systemen – bei Algorithmen, die im Kern nichts anderes leisten, als historische Durchschnitte in fertige ETF-Portfolios zu übersetzen. Damit landest du genau in jener Lemminge-Spur, die in der Krise zur Lawine wird.

KI bei der Suche nach Investments: große Hoffnung, große Enttäuschung

Das gilt allerdings auch für den ersten Abschnitt der Investitionsrecherche, wenn es darum geht, überhaupt Investitionen zu entdecken. Und da kommen wir zu den Erfahrungen, die viele KI-faszinierte Investoren gewonnen haben, mich eingeschlossen. Lass uns also über die Kunst der Recherche nach tollen Investitionsgelegenheiten sprechen und ob KI da eine Hilfe sein kann.

Wenn man coole Investments finden will, dann liegt es doch nahe, sich die Säulenstrategie und die ganzen Skripte der Investorenausbildung zu schnappen und auf deren Grundlage eine KI anzuweisen, weltweit nach passenden Investitionen zu suchen. Egal, um welches Land und welche Sprache es sich handelt, du bekommst alles schön aufgegliedert auf Deutsch. Wie praktisch.

Die drei großen Schwächen der KI-Recherche

Das Problem: Jetzt bekommst du zu allen drei Säulen grandios viele Vorschläge. Aber mindestens 80 % davon sind unbrauchbar. Dafür gibt es viele Gründe, drei davon wiegen besonders schwer, und das sind: die Aktualität der Daten, die Qualität deines Prompts und die Qualität der Daten selbst:

1. Grund: Alle KI-Modelle arbeiten immer mit Daten aus der mehr oder weniger weit zurückliegenden Vergangenheit. Diese Daten mischt sie durcheinander und stellt Verbindungen her, die heute vielleicht gar keinen Sinn mehr machen, weil es viele Produkte, Managements und Strukturen gar nicht mehr gibt.
2. Du bekommst am Ende genau die Analyse, die dein Prompt hergibt. Ist dein Prompt zu eng gefasst oder schief, ist es das Ergebnis auch. Deshalb hart, aber wahr, der Spruch aus der Programmiererwelt: Garbage in, garbage out. Und
3. Selbst bei einem perfekten Prompt zählt noch die Qualität der Daten im Internet – und diese Daten sind eben häufig nicht nur veraltet, sondern auch dürftig, einseitig oder schlicht falsch. Gerade bei Sachwert-Investments findest du im Netz entweder ganz viel Werbeprosa der Anbieter oder den Dampf, den Anleger ablassen, wenn sie Geld oder die Geduld verloren haben. Validierte Daten gibt es oft keine.

Warum Exzellenz kaum im Internet zu finden ist

Ich will dazu noch einen Aspekt zu bedenken geben. Eine Frage zum Thema Daten und Ausgewogenheit an dich an den Lautsprechern: Glaubst du, das Internet wäre ein Platz, in dem alles Schlechte, alles Mittelmäßige und alles Gute im gleichen Verhältnis vorkommen?

Glaubst du, das Gute oder sogar Exzellenz sind im Internet genauso repräsentiert wie der ganze Schrott?

Natürlich nicht! Das Gute, und noch viel mehr Exzellenz, ist selten und kostbar, weil sie einen hohen Preis haben. Und hier meine ich weniger die Zahl auf einem Preisschild. Es gibt einen viel höheren Preis, der sich weder auf dem Preisschild noch sonst irgendwo im Internet finden lässt – und das ist Erfahrung. Denn wer mit Erfahrung setzt sich schon hin, um das, was am Ende wirklich für ihn Erfahrung ausmacht, einfach so ins Internet zu schreiben?

Was alles gehört denn zur Erfahrung eines Investors, mit der er gute Investmentgelegenheiten findet?

Hier einige Beispiele: Dazu gehört ganz viel Zeit. Unerschütterliche Geduld. Lehrreiche Verluste. Nagende Zweifel. Anfeindungen von Neidern. Hoffentlich auch Erfolge. Pflege von Freundschaften. Gelassenheit gegenüber Feindschaften. Viel Zeit für den Aufbau und für die Pflege eines Netzwerkes, das wiederum aus möglichst erfahrenen Investoren besteht.

Glaubst du jetzt, ein Spitzeninvestor setzt all diese Erfahrungen ins Internet, damit die KI-Modelle mal wirklich gutes Datenfutter bekommen und lernen, nur Nützliches und Richtiges auszuwerfen?

Nein, je erfahrener ein Investor ist, desto weniger Zeit hat er dafür; denn desto mehr weiß er, wie kostbar seine Erfahrungen sind, und teilt diese nur mit Leuten, die wiederum so erfahren sind, dass sie seine Erfahrungen überhaupt verstehen und schätzen können.

Nur so aber entsteht Exzellenz. Und die findest du nicht im riesigen Swimmingpool des Internets, in dem die KI jeden Tag Daten filtriert. Der überwiegende Teil dieser Daten ist entweder nichts wert, weil falsch und irreführend, oder einseitig, was genauso unbrauchbar ist.

Das Problem – oder das Schöne, je nachdem, auf welcher Seite des Flusses man steht – ist bei richtig spannenden und vielversprechenden Gelegenheiten doch Folgendes: Das wirklich Gute und Großartige wird unter der Hand vergeben, oft schon, während es entsteht. Wenn die Masse der Internetnutzer mit ihren KI-Modellen überhaupt davon erfährt, ist das Gute und Großartige entweder schon vergeben – oder es ist gar nicht mehr gut und großartig.

Halten wir kurz fest, wo wir stehen:

Für die endgültige Entscheidung in Abschnitt 3, worin du dann letztlich investierst, sollte eine KI gar nicht zuständig sein.

Warum Netzwerke wertvoller sind als jede KI

Für die Entdeckung und Auswahl von Investitionen in Abschnitt 1 ist KI nur bedingt geeignet, weil sie so viel Unbrauchbares mitliefert. Viel wertvoller, weil effizienter, ist bei der Recherche zum Beispiel ein Netzwerk wie unsere Investorengemeinschaft, in der man sich gute Erfahrungen untereinander teilt. Deshalb ist für mich auch der Kontakt zu 70 Vermittlern so wertvoll, die viele Dutzend Emittenten und hunderte Investitionen ausprobiert haben und davon das weitergeben, was funktioniert. Und besonders genieße ich, was mittlerweile bekannt sein dürfte, den Kontakt zu institutionellen Investoren, denn in was die investieren, wurde oft schon mehrere Jahre geprüft.

Das alles ist trotzdem keine Garantie, dass eine Investition aufgeht. Aber es mindert die Risiken. Hörensagen von erfahrenen und vertrauenswürdigen Menschen wird im KI-Zeitalter noch wichtiger, als es immer schon war. Eine KI spielt jedenfalls auf diesem Abschnitt der Recherche kaum eine Rolle. Ja, sie kann gewiss Ideen geben und Anregungen finden, aber dann musst du erstmal viele Glasperlen aussortieren.

Was bleibt nun noch übrig auf unserem Weg vom Geld auf dem Konto bis zum Geld hinein in eine Investition? Viel: der ganze Abschnitt 2 zwischen der Entdeckung einer Investition und der Investitionsentscheidung, und das ist die Prüfung einer Investition, die Due Diligence. Das ist nämlich die längste und mühsamste Strecke auf dem gesamten Weg.

Für diese Strecke finde ich die Zusammenarbeit mit einer KI mittlerweile unverzichtbar, weil sie mir so heftig Zeit erspart, die ich umso mehr in Abschnitt 1 und 3 investieren kann.

So nutzt du KI sinnvoll bei der Investmentprüfung

Und da empfehle ich dir jetzt folgendes Vorgehen, wenn dich eine Investition interessiert und du sie im Detail verstehen und prüfen willst: Sammle alle verfügbaren Informationen im Sinne von vier der sechs Faktoren einer Vermögensanlage, wie wir sie im Videoseminar der Investorenausbildung auch als Kapitelstruktur vorfinden, also:

1. Sammle alles, was du zur Investition selbst recherchieren kannst: Prospekte, Konstruktion, Informationsblätter, Infos der Emittenten auf deren Websites zum Investment.
2. Sammle alles zum Emittenten, von dem das Angebot kommt: seine Bilanzen, Referenzen, Erfolgsnachweise, Größe, Positionierung, Historie, Personen des Managements, bis zu Transkripten von YouTube-Videos, in denen der Emittent eine Rolle spielt.
3. Sammle alles zur Wetterlage der Investition, also Informationen zum ökonomischen, politischen und sozialen Umfeld der jeweiligen Wertschöpfungskette. So eine Erstellung einer Art Wetterindex ist ein ideales Arbeitsgebiet für eine KI, die sich in jeden Bereich der globalen, kontinentalen und nationalen Ökonomie einarbeiten und herausfinden kann, ob es eine Investition gerade mit Rücken- oder Gegendwind zu tun hat. Das ist so wichtig, dass dazu im Präsenzseminar der Investorenausbildung ein großes Bonbon auf alle Teilnehmer wartet.
4. Und falls du die Investitionen über einen Vermittler kennengelernt hast, den du noch nicht so gut kennst, dann sammle alle Informationen über diesen Vermittler. Und das gilt noch viel mehr für nicht regulierte und nicht zertifizierte Tippgeber oder Influencer, falls du daran denkst, deren Tipps in Betracht zu ziehen.

Und dann packst du alles in eine KI, die sich – Achtung, wichtig: – die sich ausschließlich mit diesem Material beschäftigt, ohne Einbeziehung des Internets. Nur so wird KI zum Lupenglas, das Widersprüche in den vorliegenden Daten aufspürt, anstatt sich von äußeren Einflüssen ablenken zu lassen.

Da gibt es nun verschiedene Möglichkeiten, ich nutze Notebook LM von Google: Diese KI konzentriert sich nur auf die Quellen, die ihr zur Verfügung gestellt werden. Dann sagt sie, was sie darin findet, oder sie sagt, was sie nicht findet, wenn du danach fragst. Und dabei halluziniert sie viel weniger als KIs, die im ganzen Netz unterwegs sind.

Der wahre Schlüssel liegt im Prompt

Und jetzt kommt die spannendste Frage: Was sagst du der KI eigentlich, was sie tun soll? Es geht um deinen Prompt. Wie präzise formulierst du ihn, welche Parameter und Kriterien lässt du untersuchen, wie tief gehst du ins Detail bei dem, was für dich ein Investment plausibel macht – und wie viele Plausibilitätskriterien hast du und gibst du vor?

Du kannst dir vorstellen, dass viel, wenn nicht sogar alles davon abhängt, wie gut deine Fragen an die KI sind. Zur Erinnerung der Spruch Garbage in. Garabge out. Genau dafür bekommst du deshalb in der Investorenausbildung eine besondere Hilfestellung von mir, nämlich einen Prompt, der knapp 200 Kriterien untersucht. Diese KI-Anweisung packst du dann zu deiner Sammlung aller Unterlagen dazu, und die KI liefert dir einen sehr ausführlichen Bericht. Planer werden überglücklich sein über dieses Tool, alle anderen gibt es auf einen Blick gute Hinweise.

Dabei ist es normal, dass die KI nicht jede Frage beantworten kann, weil nicht jede Frage für jedes Land, jede Beteiligungsform oder jede Säule gleich relevant ist. Unschärfen lassen sich nicht vermeiden. Aber das, was du innerhalb weniger Minuten auf Grundlage deines Materials bekommst, das war bis in jüngerer Vergangenheit die Arbeit mehrerer Personen für mehrere Monate. Es gibt dir Einblick in Schichten, an die du vorher wahrscheinlich gar nicht gedacht hast, weil sie dir gar nicht bekannt waren. Daraus wiederum entstehen sicher neue Fragen – und am Ende entscheidest du selbst, wann eine Prüfung für dich ausreichend ist und wann du noch tiefer graben willst.

KI bleibt Werkzeug und sollte niemals ein Urteil fällen

Natürlich war das, was ich jetzt erzählt und eingeschätzt habe, nur eine Momentaufnahme. Wahrscheinlich erleben wir schneller als gedacht, dass künstliche Intelligenzen immer kreativer und produktiver werden; irgendwann könnten sie in Verbindung mit Robotik auch autonom Sachwerte herstellen, wie wir sie für die drei Fundamentalsäulen einer funktionierenden menschlichen Gesellschaft benötigen. Dann allerdings werden wir nicht nur als Investoren, sondern als Menschen generell gezwungen sein, unseren Platz, unsere Funktion und unsere Aufgabe auf diesem Planeten neu zu definieren.

Bis es so weit sein könnte, ist meine Meinung: Ja, KI ist ein wertvolles Werkzeug. Aber sie ist ein Werkzeug, nicht die Hand. Sie ist ein Lupenglas, nicht das Auge. Sie ist ein Filter, auf keinen Fall das Urteil. Und die schönsten Renditen entstehen immer noch dort, wo Menschen etwas Neues erschaffen, das vorher noch nicht da war, und das viele Menschen haben wollen, weil es für ihr Leben schön, nützlich oder sonstwie sinnvoll ist.

Eine KI kann uns Daten liefern, aber sie kann uns kein Vertrauen und keine Vision geben. Denn eine Vision entsteht in einem Kopf, der sich für etwas begeistern kann. Wird sich eine Maschine je für etwas begeistern? Na ja, vielleicht kommt ja irgendwann ein Emotionschip wie in der Serie „Raumschiff Enterprise“, die schon vieles richtig vorausgesagt hat.

Bis dahin jedenfalls kann ich dir nur empfehlen: Nutze die Technologie, bleib aber der Mensch im Fahrersitz und behalte das Steuer fest in der Hand.

Genusselement: Die blauen Zonen der Langlebigkeit und eines guten Lebens

Stell dir vor, ein langes Leben hätte weniger mit Verzicht zu tun – und mehr mit Bohnen, Bewegung und guten Gesprächen. Genau das erzählen uns die sogenannten Blue Zones: Das sind jene Regionen dieser Welt, in denen 100-jährige Menschen keine Sensation sind, sondern eher Nachbarschaftsstandard. Und dort laufen viele Dinge anders als bei uns:

Da sitzt morgens jemand mit einer dampfenden Minestrone am Tisch, während wir noch überlegen, ob Kaffee allein als Frühstück zählt. Die große Mahlzeit mittags kommt dort früh, stark pflanzenbasiert; vollwertig ist die Ernährung generell, weil verarbeitete Industriekost viel teurer wäre. Und dieses gesunde Essen macht satt, ohne müde zu machen. Da gibt es viele Bohnen statt Stress mit überhöhtem Gewicht. Das ist Genuss mit Bodenhaftung, und günstig obendrein.

Bewegung? Holen sich die Menschen nebenbei: beim Gärtnern, Gehen, Werkeln. Kein Fitnessstudio, kein Spiegelselfie – aber 10.000 Schritte kommen schon zusammen, einfach so. Der Körper freut sich, und der Kopf bleibt auch frei.

Und dann ist da ein leiser, aber besonders starker Motivator für ein langes Leben: und der heißt Sinn. In Japan heißt er Ikigai, in Costa Rica Plan de Vida. Sinn, wie ich ihn jetzt meine, ist vor allem das Gefühl, gebraucht zu werden. Zu wissen, für wen und warum man morgens aufsteht.

Was damit stark zusammenhängt und was all diese Blue Zones verbindet, das ist Gemeinschaft. Einsamkeit hat dort ganz schlechte Karten. Man isst zusammen, hilft sich, lacht viel. Und genau darin liegt ein stiller Luxus: soziale Nähe als Gesundheits- und Verjüngungselixier-, als Lebenselixier.

Das Schönste daran? Nichts davon verlangt besondere Disziplin. Das Umfeld macht die gesunde Wahl zu einer einfachen Wahl, weil es keine größeren Möglichkeiten gibt, falsch zu wählen: Es ist das um einen herum, was es eben gibt, und mehr braucht es nicht: frische Lebensmittel, frische Luft, viel Natur und Menschen. Das ist auch ein Genuss, dass das Leben so eingerichtet sein kann, dass es fast automatisch funktioniert.

Die zentrale Botschaft der Blue Zones sollte uns auch Hoffnung machen: Es ist nie zu spät. Selbst wer spät beginnt, sein Leben so einzurichten, kann noch immer viel wertvolle Zeit und Lebensqualität dazugewinnen.

Frohes Ikigai und einen guten Plan de Vida wünscht euch

Euer Andreas, der Wohlstandsbildner