Pressemitteilung von AI LEADERS

KI als Produktivitäts-Layer: Wie Enterprise-Copiloten die Wissensarbeit verändern

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Während viele Diskussionen über Künstliche Intelligenz von besonderen Einzelfunktionen geprägt sind, vollzieht sich in Unternehmen eine leise, aber tiefgreifende Verschiebung: KI wird zum "Produktivitäts-Layer" über Anwendungen und Datenlandschaften hinweg. So genannte Enterprise-Copilots begleiten Mitarbeitende im Alltag - sie lesen E-Mails, fassen Dokumente zusammen, bereiten Meetings vor, generieren Code oder erstellen erste Entwürfe für Analysen und Präsentationen. Hinter dieser Entwicklung steht ein neues Segment von Infrastruktur- und Softwareanbietern, das für Investoren zunehmend an Bedeutung gewinnt. Technologisch geht es um die Kombination großer Sprachmodelle, Unternehmensdaten und sicherer Schnittstellen. Copilots greifen auf E-Mail-Systeme, Kollaborationstools, CRM- und ERP-Daten, Wissensdatenbanken und Fachanwendungen zu, ohne dass Informationen das jeweilige Sicherheits- und Compliance-Regime verlassen. Sie beantworten Fragen wie "Welche Angebote haben wir dem Kunden X im letzten Jahr gemacht?" oder "Welche Risiken wurden in den letzten Audit-Berichten genannt?" und stellen die relevanten Dokumente in strukturierter Form bereit.


"Wir beobachten, dass sich hier ein neuer Layer zwischen Mensch und Unternehmens-IT etabliert", sagt Christian Hintz, Portfoliomanager des "AI Leaders", einem global investierenden Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4). "Früher mussten Anwender wissen, in welcher Datenbank oder welchem Tool eine Information liegt. Künftig wird wichtiger, welche Fragen sie stellen - die KI übernimmt die Navigation durch die Systemlandschaft. Das verändert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Art, wie Software designt und lizenziert wird." Die wirtschaftliche Relevanz ergibt sich aus der schieren Größe der Wissensarbeit. Ein Großteil der Arbeitszeit hochqualifizierter Beschäftigter entfällt auf das Suchen, Aufbereiten und Strukturieren von Informationen. Studien weisen darauf hin, dass bereits moderate Effizienzgewinne - etwa 10 bis 20 Prozent Zeitersparnis bei wiederkehrenden Aufgaben - erhebliche Produktivitätsreserven freisetzen können. Entsprechend investieren sowohl große Plattformanbieter als auch spezialisierte Softwarehäuser in Copilot-Funktionen für Office-Suiten, Entwicklungsumgebungen, Customer-Support, Finanzanalyse oder Rechtsdienstleistungen.


Für Investoren ist dabei entscheidend, zwischen "Feature-KI" und Plattformansätzen zu unterscheiden. Einige Unternehmen integrieren KI-Funktionen punktuell in bestehende Produkte, etwa als Textvorschlag oder Chat-Assistent. Andere bauen von vornherein auf Architekturentscheidungen, die KI als zentrales Steuerungs- und Interaktionsmedium vorsehen - inklusive Berechtigungsmanagement, Protokollierung, Modellwahl und Kostenkontrolle. Letztere Kategorie hat das Potenzial, wiederkehrende Einnahmequellen aus Nutzungsgebühren, Mehrwertpaketen und Ökosystem-Partnerschaften zu erschließen. Ein weiterer Investmentaspekt ist die Governance. Enterprise-KI muss Datenschutz, Compliance und Nachvollziehbarkeit gewährleisten. Unternehmen suchen vermehrt Anbieter, die nicht nur leistungsfähige Modelle bereitstellen, sondern auch Werkzeuge für Rechteverwaltung, Audit-Trails und Qualitätskontrolle. "Für uns ist interessant, welche Unternehmen Governance nicht als nachgelagertes Thema, sondern als Produktbestandteil verstehen", betont Hintz. "Gerade im europäischen Kontext wird die Fähigkeit, KI-gestützte Produktivität mit regulatorischen Anforderungen in Einklang zu bringen, zum Wettbewerbsfaktor."


Die Risiken sind gleichwohl nicht zu unterschätzen. Die schnelle Verbreitung generischer KI-Funktionen kann zu Preisdruck führen, wenn Differenzierung unklar bleibt. Gleichzeitig bestehen technologische und kulturelle Hürden: Modelle müssen ausreichend präzise und robust sein, Mitarbeitende müssen Vertrauen in die Vorschläge der Systeme entwickeln und lernen, deren Grenzen zu erkennen. "Anleger sollten daher darauf achten, ob Unternehmen belastbare Nutzungsdaten, Kundenreferenzen und klare Produktivitätsmetriken vorweisen können, statt allein auf Visionen zu setzen", so Christian Hintz. Langfristig deutet vieles darauf hin, dass KI in der Wissensarbeit einen ähnlichen Stellenwert erreicht wie einst Tabellenkalkulation oder E-Mail: nicht spektakulär, aber unverzichtbar. Für Investoren bedeutet das, dass sich ein Themenfeld etabliert, dessen Ertragsperspektive nicht primär aus kurzfristigen Lizenzspitzen, sondern aus dauerhaften Effizienzgewinnen in vielen Branchen speist. Enterprise-Copiloten stehen damit für eine stille, aber tiefgreifende Transformation - und für ein Anlageuniversum, in dem technologische Reife, Governance-Kompetenz und Geschäftskundennähe entscheidend sind. Firmen- & Pressekontakt