KI-Investitionen im Fokus:
Was sie für Wachstum und Unternehmensbewertung bedeuten
06. August 2026
Unternehmen investieren zunehmend in künstliche Intelligenz – auch in einem von geopolitischen und wirtschaftspolitischen Unsicherheiten geprägten Umfeld. Eine aktuelle Analyse der Europäischen Zentralbank zeigt, dass Investitionen in Software, Forschung und andere immaterielle Vermögenswerte weniger stark auf Unsicherheit reagieren als klassische Sachinvestitionen. Für Kapitalmarktakteure stellt sich damit vor allem eine Frage: Welche Unternehmen können ihre KI-Investitionen tatsächlich in Produktivität, Wachstum und nachhaltige Erträge übersetzen?
Wirtschaftspolitische Unsicherheit bleibt ein Belastungsfaktor für den Euroraum. Nach Modellschätzungen der Europäischen Zentralbank verringerte sie das reale Wirtschaftswachstum zwischen dem ersten Quartal 2025 und dem ersten Quartal 2026 um rund 0,4 Prozentpunkte. Der wesentliche Effekt entstand über eine schwächere Investitionstätigkeit der Unternehmen.
Interessant ist dabei die unterschiedliche Reaktion verschiedener Investitionen. Ausgaben für Maschinen, Anlagen und andere Sachwerte gehen in Phasen erhöhter Unsicherheit vergleichsweise deutlich zurück. Investitionen in Forschung, Software, geistiges Eigentum und organisatorisches Wissen zeigen sich dagegen robuster. KI-bezogene Technologien gehören zu dieser zweiten Gruppe.
Für Unternehmen und Investoren gewinnt deshalb nicht nur die Höhe der Investitionen an Bedeutung, sondern auch deren Zusammensetzung.
0,4
Prozentpunkte
geschätzte Wachstumsbelastung durch wirtschaftspolitische Unsicherheit
Warum immaterielle Investitionen stabiler sein können
Bei klassischen Investitionsprojekten kann es sinnvoll sein, größere Anschaffungen aufzuschieben, solange Absatzperspektiven, Finanzierungskosten oder geopolitische Rahmenbedingungen schwer einzuschätzen sind.
Bei Softwareentwicklung, Forschung oder Datenprojekten ist diese Entscheidung häufig schwieriger. Bereits aufgebautes Wissen, begonnene Entwicklungsprojekte oder neue digitale Prozesse lassen sich nur eingeschränkt anderweitig nutzen. Ein Abbruch kann nicht nur bisherige Aufwendungen entwerten, sondern auch den späteren wirtschaftlichen Nutzen beeinträchtigen.
Hinzu kommt die Finanzierung. Die EZB weist darauf hin, dass immaterielle Investitionen stärker als klassische Sachinvestitionen aus internen Mitteln oder Eigenkapital finanziert werden können. Damit reagieren sie teilweise weniger unmittelbar auf eine Verschärfung der Kreditbedingungen.
Die zunehmende Bedeutung solcher Investitionen könnte deshalb dazu beitragen, dass Unternehmensinvestitionen insgesamt weniger stark auf kurzfristige Unsicherheit reagieren.
Das bedeutet jedoch nicht, dass KI bereits als eigenständiger Wachstumsmotor nachgewiesen ist. Die aktuelle EZB-Analyse trennt den wirtschaftlichen Effekt von KI nicht von anderen immateriellen Investitionen. Sie zeigt vielmehr einen strukturellen Wandel der Investitionstätigkeit.
KI bleibt zugleich ein kapitalintensives Thema
KI besteht allerdings nicht nur aus Software, Modellen und Daten. Für leistungsfähige Anwendungen werden auch Rechenzentren, Halbleiter, Cloud-Infrastruktur, Netzkapazitäten und Energie benötigt.
Damit verbindet die Technologie zwei Seiten: wissensbasierte Investitionen auf der einen und erhebliche physische Infrastruktur auf der anderen Seite.
Philip R. Lane, Mitglied des EZB-Direktoriums, verweist in einer Rede vom Juli 2026 deshalb auf unterschiedliche mögliche wirtschaftliche Wirkungen. Steigende KI-Investitionen könnten die Nachfrage nach Kapital und Energie erhöhen. Gleichzeitig könnten erfolgreiche Anwendungen langfristig die Produktivität verbessern. Wie sich diese Effekte letztlich auf Inflation, Zinsen und Wachstum auswirken, ist noch nicht eindeutig. Die Rede gibt dabei Lanes Einschätzung wieder und ist keine gemeinsame Position des EZB-Rats.
Für die Unternehmensanalyse ist dieser Punkt besonders relevant. KI-Investitionen können Wachstumspotenzial schaffen, gleichzeitig aber auch Kosten und Finanzierungsbedarf erhöhen. Entscheidend ist deshalb, ob der erwartete wirtschaftliche Nutzen mit dem erforderlichen Mitteleinsatz Schritt hält.
Unternehmen investieren nicht nur in Technologie
Wie Unternehmen ihre KI-Investitionen planen, zeigt die jüngste Unternehmensbefragung der EZB für das zweite Quartal 2026. Die Ergebnisse verdeutlichen: Die Einführung von KI ist nicht allein eine Technologiefrage. Qualifikation, Daten und bestehende Prozesse sind mindestens ebenso relevant.
Auch die Finanzierung liefert einen interessanten Hinweis. 72 Prozent der Unternehmen mit geplanten KI-Investitionen wollen dafür interne Mittel einsetzen. Bankkredite und Fördermittel werden jeweils von 16 Prozent genannt.
Für Investoren bedeutet das: Unternehmen mit starken Cashflows und ausreichenden finanziellen Spielräumen könnten größere Investitionsprogramme leichter umsetzen als Unternehmen, die stärker auf externe Finanzierung angewiesen sind.
Finanzsektor: KI ist angekommen – der wirtschaftliche Nutzen noch nicht überall
Im Finanzsektor ist die Nutzung von KI bereits weit verbreitet. Der „2026 Global AI in Financial Services Report“ des Cambridge Centre for Alternative Finance zeigt jedoch, dass die technische Einführung schneller voranschreitet als die unternehmensweite Wertrealisierung.
81 %
setzen KI bereits in irgendeiner Form ein
52 %
testen oder nutzen agentische KI-Systeme
76 %
der großen Finanzinstitute haben Schwierigkeiten, den wirtschaftlichen Nutzen ihrer KI-Anwendungen zu messen
Der Einsatz konzentriert sich bislang vor allem auf konkrete operative Aufgaben. Zu den häufigsten Anwendungsgebieten gehören Prozessautomatisierung, Datenanalyse, Softwareentwicklung sowie Daten- und Wissensmanagement.
Damit zeigt sich eine wichtige Differenz: KI wird vielerorts eingesetzt, verändert aber noch nicht automatisch das Geschäftsmodell.
Besonders relevant für Unternehmensbewertung und strategische Steuerung ist die Frage nach dem wirtschaftlichen Nutzen. 55 Prozent der befragten Finanzunternehmen geben an, dass sich der Wert ihrer KI-Anwendungen nur schwer messen lässt. Gleichzeitig berichten 40 Prozent von einer höheren Profitabilität, während 43 Prozent bislang keine Veränderung feststellen.
Diese Ergebnisse sollten nicht als Beleg dafür verstanden werden, dass KI-Investitionen grundsätzlich profitabel oder unprofitabel sind. Sie zeigen vielmehr, wie unterschiedlich weit Unternehmen bei Umsetzung und Erfolgsmessung sind.
Worauf Kapitalmarktakteure achten sollten
Für die Unternehmensbewertung lassen sich aus den aktuellen Entwicklungen einige zentrale Fragen ableiten:
Entstehen neue Erlöse?
Führt KI zu zusätzlichen Produkten, besseren Services oder stärkerer Preissetzungsmacht?
Verbessert sich die Produktivität?
Werden Prozesse schneller, kostengünstiger oder skalierbarer?
Wie hoch sind die laufenden Kosten?
Neben der Entwicklung müssen Ausgaben für Daten, Cloud-Dienste, Rechenleistung und Energie berücksichtigt werden.
Wie werden die Investitionen finanziert?
Starke interne Cashflows können einen Vorteil darstellen. Steigt dagegen der Finanzierungsbedarf deutlich, verändert sich auch das Risikoprofil.
Sind die Risiken beherrschbar?
Mit der Nutzung von KI wachsen Anforderungen an Datenqualität, Modellkontrolle, Cyberresilienz und die Steuerung externer Technologieanbieter.
Fazit
Die aktuelle EZB-Analyse zeigt, dass sich die Struktur der Unternehmensinvestitionen verändert. Software, Forschung und andere immaterielle Vermögenswerte reagieren weniger stark auf wirtschaftspolitische Unsicherheit als klassische Sachinvestitionen. KI ist Teil dieser Entwicklung.
Gleichzeitig zeigt sich im Finanzsektor, dass technologische Einführung und wirtschaftlicher Nutzen nicht automatisch zusammenfallen. Viele Institute setzen KI bereits ein, haben aber weiterhin Schwierigkeiten, ihren konkreten Wertbeitrag zu messen.
Für Kapitalmarktakteure liegt deshalb genau hier die entscheidende Frage: Nicht wie viel ein Unternehmen in KI investiert, sondern was aus diesen Investitionen entsteht.
Produktivität, nachhaltiges Wachstum, robuste Prozesse und ein beherrschbares Risikoprofil dürften darüber entscheiden, welche Unternehmen KI tatsächlich in wirtschaftlichen Wert übersetzen können.
Weiterbildungsbezug
Die Entwicklung verbindet Unternehmensbewertung, Kapitalmarktanalyse, Strategie und technologische Veränderungen. Einen fachlichen Anschluss bietet der Certified Senior Investment Professional.
Für den praktischen Einsatz von KI in Research- und Investmentprozessen besteht ein Bezug zum KI-Anwendungstraining im Investment Management. Technische und datenbezogene Kompetenzen stehen beim Chartered Financial Data Scientist im Mittelpunkt. Fragen zu Modellrisiken und Governance werden im Seminar KI – Governance und Risikomanagement im Banking adressiert.
Quellen
- Europäische Zentralbank: „The cost of not knowing: how uncertainty weighs on the euro area economy“, 5. August 2026.
Zur Quelle - Europäische Zentralbank: „Survey on the Access to Finance of Enterprises in the euro area – Second quarter of 2026“, 20. Juli 2026.
Zur Quelle - Europäische Zentralbank / Philip R. Lane: „AI and monetary policy“, 6. Juli 2026.
Zur Quelle - Cambridge Centre for Alternative Finance: „2026 Global AI in Financial Services Report – Adoption, Impact and Risks“, 28. April 2026.
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