Generation Data

Künstliche Intelligenz verspricht Effizienz, doch bevor der erste Euro gespart ist, entstehen Setup-Kosten, Schulungsaufwand und neue Kontrollpflichten. Im Podcast "Generation Data" spricht Börsenradio-Host Peter Heinrich mit Thomas Kieselstein, Mitgründer und Senior Partner von Quoniam Asset Management, über die oft unterschätzte Rechnung hinter dem KI-Boom. Wer nur auf amerikanische Komplettlösungen setzt, macht sich abhängig von Anbietern, Rechenzentren und politischen Entscheidungen. Chinesische Open-Weight-Modelle sind weniger komfortabel, aber häufig günstiger, anpassbar und auf eigener Hardware betreibbar. Europa dagegen fehlt es nicht nur an konkurrenzfähigen Sprachmodellen, sondern auch an Rechenleistung und ausreichend verfügbarem Strom. Kieselsteins Rat: KI nicht mit dem Dampfhammer einführen, sondern gezielt dort, wo sie echten Mehrwert schafft. Auch für Anleger ist Vorsicht gefragt: Der KI-Boom sorgt für extreme Konzentrationen in Aktien und ETFs. Wo Algorithmen übertreiben, bekommt aktive, durchaus auch analoge Intelligenz wieder ihre Chance.

KI im Asset Management klingt oft nach Rendite aus der Steckdose. Prof. Tim Frenzel rückt den Hype im Gespräch mit Peter Heinrich zurecht: Mehr KI bedeutet nicht automatisch mehr Alpha. Sie hilft bei alternativen Daten, Textsignalen, Nachrichten, Audio, Video und Research-Tempo. Aber dauerhafte Outperformance bleibt Handwerk, Prozess und Erfahrung. Der belastbarere Hebel liegt für Frenzel im "Operational Beta": KI senkt Kosten, beschleunigt Prüfungen, macht Reporting dynamischer und kann aus 50 Broker-E-Mails pro Tag verwertbare Signale filtern. Aus dem Chatbot wird ein Agent: nicht nur Antwortgeber, sondern digitaler Mitarbeiter mit Werkzeugkasten. Genau deshalb braucht er Leitplanken, sogenannte „Harnesses“: Sie steuern Datenzugriff, Tool-Nutzung, Kosten, Quellenprüfung, Compliance und menschliche Freigaben. Der Mensch in der Kontrollschleife entscheidet, ob KI produktiv wird oder gefährlich. Je näher der Agent an echtes Kapital kommt, desto enger die Kontrolle. Auch die Kosten werden zur Kernfrage: Für eins plus eins braucht man keinen Doktoranden mit Token-Abrechnung. Frenzels Fazit: Modelle werden austauschbarer, der Wert liegt in eigenen Daten, Infrastruktur und Urteilskraft. Die USA bauen schneller, Europa kontrollierter. Gewinnen wird, wer beides verbindet.

Generation Data-Podcast: Kann KI den Fondsmanager ersetzen? Thomas Kieselstein, Co-Founder und Senior Partner bei Quoniam, sieht das nüchtern: Der Mensch verschwindet nicht, aber sein Job verändert sich massiv. KI liest Geschäftsberichte, fasst Research zusammen, wertet Daten aus, schreibt Software und sortiert Investmentideen vor. Der große Hebel liegt dabei nicht automatisch in mehr Rendite, sondern im sogenannten Operational Alpha: bessere Prozesse, schnellere Analysen und mehr Zeit für die wirklich wichtigen Entscheidungen. Denn Kapitalmärkte bleiben extrem schwer prognostizierbar. Ob DAX, VW-Aktie oder Jahresendziel: Auch KI schlägt den Zufall nicht einfach aus dem Stand. Spannend wird es dort, wo KI den Arbeitsalltag verändert. Aus dem Fondsmanager wird weniger ein Datensammler, mehr ein Entscheider, Kontrolleur und Übersetzer. Gleichzeitig entstehen neue Risiken: mehr Rauschen, KI-polierte Geschäftsberichte, wegfallende Junior-Aufgaben und die offene Frage, wo künftig Erfahrung herkommt. Die Botschaft: Der Prompt ersetzt nicht die Verantwortung. Wer KI klug nutzt, arbeitet mit Rückenwind. Wer sie ignoriert, fährt irgendwann mit Handbremse.

Im dritten Teil von "Generation Data" wird aus der Nachrichtenflut ein Anlageprozess. Dr. Markus Ebner von Quoniam erklärt, warum das eigentliche Problem längst nicht mehr der Datenmangel ist, sondern das Datenübergewicht. Täglich laufen mehr als 1,5 Mio. Artikel durch die Systeme. Doch nicht jede Schlagzeile bewegt die Märkte, und nicht jede Wiederholung liefert neue Erkenntnisse. Entscheidend ist der Filter: seriöse journalistische Quellen statt Social-Media-Rauschen, Themen mit Marktbezug statt Datenballast, Ausblick statt Rückspiegel. Quoniam reduziert über 50.000 Themenfelder zunächst KI-gestützt und dann mit Analystenverstand auf die wirklich relevanten Signale. Daraus entstehen konkrete Positionen in Aktienindex-Futures, Renten-Futures und Währungen. Ebner betont: Das ist keine Blackbox und keine KI-Magie, sondern ein nachvollziehbarer Werkzeugkasten. Das Ergebnis ist eine "Global-Data-Sentiment-Strategie" (LU3056066932 und LU2877719836) mit über fünf Jahren Track Record, rund 12 % p.a., niedriger Korrelation zu Aktien und Anleihen und seit Jahresbeginn einem Plus von mehr als 6 %. Kurz gesagt: Quoniam handelt nicht den Lärm, sondern das, was nach dem Filtern übrig bleibt.