KI-Paradoxon spaltet die Fondsbranche

Die Immobilienfondsbranche steckt mitten in einem bemerkenswerten Widerspruch: Während die Budgets für Künstliche Intelligenz in rasantem Tempo steigen, herrscht unter den Fondsmanagern tiefe Uneinigkeit darüber, ob die Investitionen zu hoch oder zu niedrig angesetzt sind. Das zeigt eine aktuelle globale Studie von Clearwater Analytics, für die 178 Führungskräfte aus der Vermögensverwaltung in Europa, den USA und im asiatisch-pazifischen Raum befragt wurden.66 Prozent der befragten Fondsmanager befürchten, dass ihre Unternehmen bereits zu viel in KI investieren. Gleichzeitig sind 25 Prozent der Meinung, dass die Ausgaben nach wie vor nicht ausreichen.

Dieser Zwiespalt offenbart eine Bruchlinie in einer Branche, in der Kapitalallokation zum Kerngeschäft zählt. Die Dimension der Ausgabensteigerung ist dabei beachtlich: 63 Prozent der Firmen haben ihre KI-Budgets in den vergangenen zwölf Monaten um mehr als 50 Prozent erhöht. 13 Prozent verzeichneten sogar eine Verdopplung.

Kein einziges befragtes Unternehmen meldete einen Rückgang der KI-Ausgaben, lediglich vier Prozent hielten die Budgets stabil. Entgegen dem verbreiteten Narrativ einer Branche im Rückstand zeigt die Erhebung eine deutlich fortgeschrittenere KI-Integration als vielfach angenommen. 56 Prozent der Fondsmanager begannen bereits vor vier bis fünf Jahren mit der Implementierung, weitere 34 Prozent vor zwei bis drei Jahren.

Nur neun Prozent starteten erst im vergangenen Jahr. Die Branche befindet sich demnach nicht am Anfang, sondern mitten in ihrer KI-Transformation. KI ist bereits tief in die operativen Kernprozesse eingebettet: 43 Prozent der Manager setzen sie für 25 bis 49 Prozent ihrer Investmententscheidungen ein, zehn Prozent stützen sich bei der Mehrheit ihrer Anlageentscheidungen darauf.

Im Risikomanagement nutzen 38 Prozent KI für ein Viertel bis knapp die Hälfte ihrer Prozesse. Im operativen Bereich integrieren 34 Prozent KI in 25 bis 49 Prozent ihrer Abläufe. Souvik Das, CTO bei Clearwater Analytics, sagt dazu: "Was unsere Forschung zeigt, ist eine Branche, die damit ringt, KI richtig einzusetzen.

Das Budget zu erhöhen ist der einfache Teil. Die schwierigere Aufgabe besteht darin, KI so zu institutionalisieren, dass sie echtes Alpha und operative Exzellenz generiert, anstatt nur Kosten und Komplexität hinzuzufügen."Das betont zudem, dass die richtige Infrastruktur den entscheidenden Unterschied mache: "Wenn die Infrastruktur stimmt, funktioniert KI nicht nur, sie potenziert sich.

Sie erkennt Datenanomalien in Echtzeit, reduziert den manuellen Aufwand für Risiko- und Operations-Teams und gibt den Mitarbeitern Raum für die strategische Arbeit, die wirklich den Unterschied macht."Die zentrale Herausforderung liegt laut Studie nicht mehr in der Frage, ob in KI investiert werden soll, sondern wie sie systematisch institutionalisiert wird. Dateninfrastruktur, Governance-Rahmenwerke, Talentaufbau und operative Prozesse müssen so aufgebaut werden, dass sich die Investitionen in messbare Ergebnisse übersetzen lassen.