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4 KI-Aktien, auf die man jetzt ein Auge haben sollte

Quelle: Getty Images.

Aktien der Künstlichen Intelligenz können sich wie Blockchain-Aktien anfühlen: Jedes Unternehmen will was davon abhaben. Es sind aber die Ergebnisse, die den Unterschied ausmachen.

Wie misst man die Ergebnisse? Es gibt keine perfekte Methode, aber Patente, die angemeldet und erteilt werden, deuten auf ein gewisses Maß an Ernsthaftigkeit und finanziellem Engagement hin. Im Jahr 2017 stellte IFI CLAIMS Patent Services fest, dass diese fünf Unternehmen in der Kategorie „maschinelles Lernen“ — einer Art künstlicher Intelligenz, bei der Systeme riesige Datenmengen nach Mustern durchsuchen — die nachweislich einfallsreichsten sind:

International Business Machines (WKN:851399) führte das Feld an, gefolgt von Microsoft (WKN:870747) und seiner Tochtergesellschaft LinkedIn, Google von Alphabet (WKN:A14Y6H) und Facebook (WKN:A1JWVX).

Warum investieren sie so viel in die künstliche Intelligenz? Ist das, was sie erforschen, ein potenzieller Wandel für diese Unternehmen? Lies weiter, um einige Antworten zu bekommen.

IBM: Watson mehr wie Sherlock machen

Veröffentlichte Patente für maschinelles Lernen im vergangenen Jahr: 654.

Für einen Vorgeschmack lies die Patentanmeldung US201703232303075A1.

IBM war bereits in einer Form in der KI-Branche tätig, bevor der Schachcomputer Deep Blue vor 21 Jahren das Beste aus dem damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov herausholte. Es gibt also gute Gründe zu glauben, dass IBM es ernst meint, aus seinem geistigen Eigentum echte maschinenlernende Produkte zu machen.

Im Falle von US2017032323075A1 schlägt IBM vor, maschinelles Lernen und vorhersagende Modelle zu verwenden, um Gesundheitsrisiken besser zu verstehen, denen wir aufgrund einer Vielzahl von Faktoren gegenüberstehen könnten. Dazu sollen Algorithmen zur Berechnung der Quoten verwendet werden. Du kannst wetten, dass Watson beteiligt ist, wenn diese patentierte Idee jemals als Produkt zum Leben erweckt wird.

Microsoft

Im vergangenen Jahr veröffentlichte Patente für maschinelles Lernen: 139.

Für einen Vorgeschmack lies die Patentanmeldung US9785174B2.

Microsoft hat gute Gründe, an maschinellen Lernprozessen und KI wie z. B. Bing zu arbeiten. Was macht es also? Es ist immer noch ein massiver Treiber und eine Informationsquelle für das, was die Kunden und potenziellen Kunden wünschen oder brauchen. Und das ist nur eine Anwendung.

Im Patent US9785174B2 spricht man von der Verwendung von vorhersagenden Modellen, um festzustellen, wann die Träger-Signalstärke, die in ein Smartphone übertragen wird, zu mäßigen ist, um den Menschen nicht zu stark damit zu belasten.

Microsofts Tochtergesellschaft LinkedIn hat im vergangenen Jahr 70 Patente zum Thema Maschinenlernen veröffentlicht.

Für einen Vorgeschmack lies die Patentanmeldung WO201717147356A1.

LinkedIn ist zwar jetzt ein Teil von Microsoft, aber es ist immer noch ein bedeutendes Unternehmen mit dem Bedürfnis, die Daten besser zu nutzen.

In diesem Patent verwendet das Business-Netzwerk vorhersagende Analysen, um Hochschulabsolventen bei der Suche nach neuen Jobs zu unterstützen, indem es anzeigt, wo ihre Eigenschaften am besten eingesetzt werden könnten. Es kann auch hilfreich sein, anzuzeigen, wo andere Alumni-Kollegen arbeiten. Zusätzlich arbeitet LinkedIn an der Prüfung von Inseraten, um festzustellen, ob ein Job vorherige Erfahrungen erfordert oder wünscht — eine wichtige Unterscheidung für junge Absolventen auf der Suche nach ihrer ersten Berufserfahrung.

Google: Patentierung von Nostradamus

Im vergangenen Jahr veröffentlichte Patente für maschinelles Lernen: 127.

Für einen kleinen Vorgeschmack lies die Patentanmeldung US201703030858539A1.

Das Unternehmen, das die Informationen der Welt organisieren und optimieren will, nutzt maschinelles Lernen und KI, um neue Wege zu finden.

Sie dir nur das Patent an. Googles Vorschlag zur „vorhersagenden Generierung von Suchvorschlägen“ kommt direkt aus dem Science-Fiction-Bereich. Anhand des Standortes und des Suchverlaufs deines Geräts nimmt Google an im Voraus zu wissen, wonach du wahrscheinlich suchen wirst. Faszinierend und furchterregend: Wenn das auf jedem Telefon, das Google benutzt, passiert — was so gut wie alle sind — kannst du erwarten, dass das Unternehmen weiterhin versucht, unsere Gedanken zu lesen.

Facebook: Bitte mehr Sachen liken

Im vergangenen Jahr veröffentlichte Patente für maschinelles Lernen: 66.

Für einen Vorgeschmack lies die Patentanmeldung US201703232484820A1.

Hier gibt es keine Überraschungen; die Patentaktivität von Facebook ist darauf ausgerichtet, Wege zu finden, wie man dich dazu bringen kann, mehr Dinge zu liken.

In dieser speziellen Patentanmeldung, die im November eingereicht wurde, beschreibt das Unternehmen eine Methode zur Interpretation dessen, was du likest, um dir mittels „impliziter Interaktionen“ bessere Empfehlungen machen zu können. So wird beispielsweise davon ausgegangen, dass ein Nutzer, der zum ersten Mal eine neue Seite oder ein neues Benutzerprofil besucht, ohne es zu liken, eine „implizite Interaktion“ durchgeführt hat, die Facebook nutzen kann, um andere Seiten zu empfehlen oder eine Anzeige im Newsfeed zu schalten. Es gibt hier zweifelsohne einen Gruselfaktor. Warum will man ein solches invasives Feature patentieren? Facebook und andere datengesteuerte Unternehmen haben vielleicht keine andere Wahl. Jedes Datensignal ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Werbung, die der Schlüssel zum Wachstum ist.

Patente sind keine perfekten Voraussagen für die Zukunft, und die KI als Technologie für den geschäftlichen Einsatz befindet sich noch in der Entstehungsphase. Aber wenn sich der Markt verändert und die Chancen klarer werden, ist es eine gute Wette, dass diese fünf Unternehmen die Nase vorn haben werden.

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Suzanne Frey ist Führungskraft bei Alphabet und Mitglied des Vorstands von The Motley Fool. Teresa Kersten ist Angestellte von LinkedIn und Mitglied des Vorstands von The Motley Fool; LinkedIn ist Teil von Microsoft.

The Motley Fool hält und empfiehlt Alphabet (A- und C-Aktien) und Facebook.

Dieser Artikel wurde von Tim Beyers auf Englisch verfasst und am 29.01.2018 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.

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