LONDON (IT BOLTWISE) – Sarah Ketterer plädiert dafür, KI im Fondsmanagement zu nutzen, aber nicht als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen zu betrachten. In ihren Einblicken verbindet sie mehrere Wachstumsfelder wie Gesundheitswesen, Unternehmenssoftware und ausgewählte China-Aktien mit einer klaren Warnung vor spekulativen Hypes. Gerade bei technikgetriebenen Branchenzyklen, etwa im Umfeld KI-bezogener Halbleiter, sollten Anleger Bewertungsdisziplin und Risikoprüfung priorisieren. Der Artikel ordnet ein, was diese Haltung technisch bedeutet und wie sie sich in der Praxis gegen automatisierte Trendjagd durchsetzen kann.
Die Debatte um KI im Investmentgeschäft wirkt oft wie ein Wettrennen: Modelle lesen Berichte, verdichten Daten und liefern Signale in Sekunden. Doch Sarah Ketterer, Geschäftsführerin von Causeway Capital Management, setzt einen Gegenakzent. Ihr Kernpunkt ist weniger die Frage, ob Künstliche Intelligenz analytisch überlegen ist, sondern ob sie das Entscheidungskriterium „Nuance“ ersetzt. In der Praxis heißt das: Ein Algorithmus kann Muster in Kursen, Bilanzkennzahlen oder Analystennotizen verdichten. Die entscheidende Arbeit beginnt aber bei der Einordnung, welche Muster dauerhaft tragen und welche nur kurzfristige Marktgeräusche widerspiegeln.
Technisch betrachtet verändert KI das Portfolio-Management bereits heute an mehreren Stellen. Häufige Einsatzfelder sind die Datenvorverarbeitung (Entitätserkennung in Texten, Normalisierung von Unternehmensereignissen), die Prognose von Kennzahlen sowie das Monitoring von Abweichungen zwischen erwarteten und tatsächlichen Ergebnissen. Entscheidend ist dabei, dass die Modellgüte nicht nur von Features abhängt, sondern auch von Prozessdesign: Trainingsdaten müssen repräsentativ sein, Feedbackschleifen brauchen saubere Labeling-Strategien, und Risikolimits sollten nicht „blind“ aus Modelloutputs abgeleitet werden. Genau hier liegt die Schnittstelle, die Ketterer betont: KI kann Entscheidungsvorlagen liefern, aber Menschen müssen die Annahmen prüfen und die Plausibilität im Kontext herstellen.
Auf der Suche nach Wertpotenzial nennt Ketterer konkrete Wachstumsbereiche, unter anderem Gesundheitswesen und Unternehmenssoftware, ergänzt um britische Aktien sowie unterbewertete chinesische Firmen. Solche Sektoren unterscheiden sich deutlich in ihrer Datenlage: Gesundheitsunternehmen reagieren auf regulatorische Ereignisse, Zulassungen und Studienzyklen; Softwareunternehmen zeigen ihre Stärke eher in wiederkehrenden Erlösen, Kundenbindung und Preissetzungsmacht. Das macht die Bewertungsarbeit anspruchsvoll, aber auch strukturierbar. Historisch haben viele Marktphasen gezeigt, dass „Narrative“ rasch entstehen und wieder vergehen; der Vorteil entsteht dann, wenn Anleger über Kennzahlen hinaus verstehen, welche Produkt- und Prozessveränderungen echte Nachfrage erzeugen. Im besten Fall übersetzt man KI-gestützte Analyse in eine belastbare Investmentthese, die nicht an der nächsten Schlagzeile zerbricht.
Gleichzeitig setzt Ketterer einen klaren Warnrahmen: Im Umfeld KI-getriebener Halbleiter beobachten Anleger regelmäßig, wie Begeisterung zu Überbewertungen führen kann. Der Markt preist dann manchmal Wachstumsraten ein, die in der Realität erst später eintreffen oder sich auf eng begrenzte Segmente konzentrieren. Gerade weil KI für viele Unternehmen ein reales Investitionsthema ist, wirkt es verführerisch, „Trend-Exposure“ mit Substanz gleichzusetzen. Branchenkenner rechnen damit, dass besonders bei liquiden, stark diskutierten Technologiesegmenten die Volatilität steigt, sobald Erwartungen in Wellen nach oben oder unten korrigiert werden. Ketterers Fokus auf Risikoeinschätzung passt daher gut in einen Ansatz, der Bewertungen, Margenpfade und Wettbewerbssituation konsequent gegenzeichnet.
Für die Marktperspektive lohnt sich der Blick auf etablierte Akteure. Große Vermögensverwalter wie BlackRock nutzen seit Jahren Plattformen, die neben Datenintegration auch Modellierung und Workflows für Portfoliomanagement unterstützen; ähnliche Trends sieht man bei Finanzdienstleistern, die KI für Research, Compliance und Handels-Backoffice einsetzen. Der Wettbewerb verschiebt sich damit weg von reiner „Analyselogik“ hin zu Prozessqualität: Wer Datenzugriff, Governance, Modellmonitoring und menschliche Freigabeschleifen am besten kombiniert, reduziert Fehlentscheidungen und erhöht die Robustheit bei Regimewechseln. Eine weitere Parallele findet sich in Tech-Ökosystemen: Unternehmen wie NVIDIA entwickeln KI-Beschleuniger, während Cloud- und Modellanbieter Infrastruktur bereitstellen. Doch die entscheidende Frage für Investoren bleibt, ob die reale Wertschöpfungskette die Markterzählung tatsächlich trägt.
Für die Zukunft bedeutet Ketterers Haltung vor allem eines: KI wird nicht verschwinden, aber sie wird stärker „reguliert“ im Prozess. In der Praxis heißt das, dass Entwickler und Investmentteams KI-Outputs transparenter machen müssen, etwa durch nachvollziehbare Feature-Erklärungen, strikteres Modellmonitoring und klare Kriterien, wann ein Signal in eine Position mündet. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit: Wenn KI-Systeme Research-Daten, Kundenerwägungen oder interne Trading-Informationen verarbeiten, werden Zugriffskontrolle, Auditierbarkeit und Verschlüsselung zu einem echten Performancefaktor. Unternehmen, die KI-gestützte Entscheidungsprozesse bauen, sollten außerdem auf Modelle achten, die weniger anfällig für „Data Drift“ sind und sich mit kontrollierten Experimenten an neue Marktbedingungen anpassen. Der Ausblick ist damit eindeutig: Nachhaltige Aktionärswerte entstehen eher durch eine disziplinierte Kombination aus KI-Werkzeugen und menschlicher Urteilskraft als durch automatisierte Trendjagd.
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