De afgelopen maanden konden we uit eerste hand kennismaken met de opmerkelijke vooruitgang in artificiële intelligentie (AI). Wat stoomkracht betekende voor de eerste industriële golf, elektriciteit voor de tweede, en de computer voor de derde, dat lijkt AI misschien te kunnen betekenen voor de huidige industriële golf. Is dit ook het moment om erin te beleggen?
De afgelopen jaren is AI van een futuristisch concept geëvolueerd naar een deel van ons dagelijks leven. Slimme filters die spam uit onze mailbox weren, algoritmen die streamingdiensten zoals Netflix en Spotify personaliseren, en verkeerssystemen die files verminderen zijn maar enkele voorbeelden van hoe AI ons leven verrijkt, vaak zonder dat we het beseffen.
Terwijl AI jarenlang aan een stille opmars bezig was, maakte de technologie recent een kwantumsprong. In het bijzonder Large Language Models (LLM’s) - zoals degene waarmee ChatGPT werkt - hebben zelfs hun ontwerpers verrast met hun kunnen. Een brief opstellen op basis van wat losse zinnen, een reisplan genereren voor een trip naar Londen met de kleinkinderen, brainstormen voor activiteiten voor een vrijgezellenfeest, ... deze copiloten helpen u met klussen die tot voor kort tot het exclusieve domein van menselijke intelligentie behoorden.
AI is ondertussen ook op kantoor aangekomen. Een marketingcampagne uitwerken of code genereren om een app te bouwen: LLM’s kunnen u helpen, zelfs al heeft u nul kennis van marketing of programmeren. De verzekeraar Zurich gebruikt AI bijvoorbeeld om lange en ingewikkelde documenten voor claims te vereenvoudigen1. Mattel zet AI in om nieuw speelgoed te ontwerpen2. BioNTech (van het coronavaccin) gebruikt AI om geneesmiddelen te ontwikkelen3. En ga zo maar door.
De ontwikkelingen gaan bijzonder hard. We lijken vandaag op een scharniermoment te staan die de relatie tussen mens en computer in een nieuwe richting stuurt, met AI in de rol als collaboratieve partner. Hoewel het nog onduidelijk is wat de volgende stappen zijn, heeft AI volgens sommigen het potentieel om grotere uitdagingen te tackelen dan speelgoed ontwerpen of brieven opstellen. Of het nu gaat om het helpen opsporen en diagnosticeren van ziektes, het helpen ontwikkelen van beter recycleerbare lichtgewichtmaterialen of om de complexiteit van fusiekracht te ontrafelen: AI wordt gezien als een mogelijke gamechanger in diverse sectoren. Ook vanuit demografisch oogpunt kan AI een rol spelen. In landen waar vergrijzing, een tekort aan gespecialiseerde arbeidskrachten en een slabakkende productiviteit een uitdaging vormen, kan AI helpen in het boeken van efficiëntiewinsten.
AI belichaamt niet alleen de kenmerken van een disruptieve kracht. Het is ook een van de weinige thema’s die vandaag voordeel haalt uit het geopolitieke spanningsveld. “De VS heeft historisch gezien de leiderspositie in het ontwikkelen van AI. Maar de jongste jaren dichten China en India de kloof”, vertelt Marin Laboure, lid van het thematic research team bij Deutsche Bank group. Ze zijn verwikkeld in een technologische wedloop en die competitie zorgt voor een enorme toename in investeringen en stimuleert innovatie en groei. “Het aantal globale patentaanvragen voor AI-toepassingen is wereldwijd sinds 2010 zelfs vervijftigvoudigd (50 x).”
Omwille van het groeipotentieel kan AI binnen een dynamische en breed gediversifieerde portefeuille een interessant beleggingsthema zijn. Door te beleggen in bedrijven die AI-technologieën ontwikkelen of de bouwstenen aanleveren, kunnen beleggers mogelijk profiteren van de groeiende invloed van AI op ons leven en de bredere economie. Beleggen in AI kan volgens verschillende subthema’s:
1. Dataverzameling
De hoeveelheid data die we produceren blijft groeien, aan een tempo van ruim 20% per jaar4. Die data is niet alleen afkomstig van mensen (bijvoorbeeld apps, fitness- en activiteitstrackers, sociale media), maar ook van machines en infrastructuur (zoals fabrieken en steden). Beleggen in AI is ook beleggen in oplossingen die data - zowel gestructureerd als ongestructureerd - verzamelen. Data is voor AI immers wat voedsel is voor mensen.
2. Dataverwerking en -analyse
De data moet ook geanalyseerd en verwerkt worden. Hiervoor zijn onder andere algoritmes, rekenkracht en opslag nodig. Naarmate er meer data beschikbaar is, zijn er meer geavanceerde algoritmes en computerkracht nodig om deze te verwerken.
3. Applicaties
Denk hierbij aan alle praktische toepassingen: van rijhulpsystemen tot fraudedetectie, van slimme luidsprekers tot gepersonaliseerde nieuwsfeeds, van gezichtsherkenning tot gezondheidsmonitoring.
(In het Engels)
Beleggingsproducten zijn onderhevig aan risico’s. Ze kunnen zowel omhoog als omlaag evoluereen en de kans bestaat dat de belegger het bedrag van zijn belegging niet recupereert.
Elke beleggingsbeslissing moet in overeenstemming zijn met uw Financial ID5.
Prognoses zijn gebaseerd op veronderstellingen, schattingen, meningen en hypothetische modellen of analyses die onjuist kunnen blijken. Alleen ter illustratie. Dit artikel en de informatie die het bevat vormen geen beleggingsadvies.
Deel dit artikel
1 Bron: ft.com/content/45e5525c-ac45-4a49-a55c-8833d1a036b9
2 Bron: news.microsoft.com/source/features/ai/from-hot-wheels-to-handling-content-how-brands-are-using-microsoft-ai-to-be-more-productive-and-imaginative/
3 Bron: https://investors.biontech.de/news-releases/news-release-details/biontech-acquire-instadeep-strengthen-pioneering-position-field/
4 Bron: delltechnologies.com/asset/en-us/products/storage/industry-market/h19267-wp-idc-storage-reqs-digital-enterprise.pdf
5 Meer info op deutschebank.be/financialid
