Berücksichtigung des KI-Risikos bei ESG-Investitionen

Das Interesse an künstlicher Intelligenz ist stark gestiegen und hat die weit verbreitete Erwartung geweckt, dass KI-Technologie bald in vielen Branchen eine bedeutende Rolle spielen könnte. Die Diskussion über seine Vorteile geht jedoch mit Bedenken hinsichtlich seiner Auswirkungen auf Umwelt, Soziales und Governance (ESG) einher.

KI könnte weitreichende Auswirkungen haben, von Beschäftigung und Inhaltsgenerierung über Datensicherheit und Datenschutz, Energieverbrauch bis hin zu Vielfalt und Inklusion. Über den Klimawandel, die soziale Gleichheit, die biologische Vielfalt und andere „traditionellere“ ESG-Themen hinaus hat das Aufkommen generativer KI in Chatbots wie ChatGPT unter anderem Besorgnis über eine weitreichende Robotisierung von Arbeitsplätzen, die Verdrängung von Arbeitskräften und das Potenzial für Subversion und Missbrauch geweckt Anliegen.

Dies sollte Vermögensverwalter dazu veranlassen, ihre internen ESG-Bewertungssysteme zu überdenken, um potenzielle KI-Risiken und -Chancen einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die Risiken der Technologie nicht glaubwürdige nachhaltigkeitsbezogene Anlageansätze und -produkte untergraben und gleichzeitig damit verbundene Chancen nutzen.

Auf der sozialen Seite kann KI mehrere ESG-bezogene Risiken mit sich bringen. Datenschutz, KI-Voreingenommenheit und Sicherheitsfragen werden seit langem von Regulierungsbehörden, Wissenschaftlern und Branchenakteuren diskutiert. Regierungs- und Industriegremien haben erste Leitlinien herausgegeben, beispielsweise die OECD/G20-KI-Grundsätze. Allerdings konzentrieren sich nur wenige davon auf soziale Gerechtigkeit und langfristige Arbeitsrisiken.

Schätzungen von McKinsey deuten darauf hin, dass sich die Produktivitätssteigerungen durch generative KI, die wahrscheinlich eintreten, wenn die Technologie auf Aktivitäten von Wissensarbeitern angewendet wird, auf 6,1 bis 7,9 Billionen US-Dollar pro Jahr belaufen könnten, was die Anatomie der Arbeit, wie wir sie kennen, verändern und möglicherweise zu Arbeitsplatzverlagerungen führen könnte .

Tatsächlich schätzte der CEO von British Telecom in einem Interview mit Bloomberg, dass die Mitarbeiterzahl bis 2030 um bis zu 42 % sinken könnte.

Während KI bedeuten kann, dass Unternehmen von Effizienzsteigerungen und einer höheren Rentabilität profitieren, müssen sie möglicherweise ihre Mitarbeiter für den Einsatz von KI umschulen und gleichzeitig einen fairen und integrativen Übergang bei der Einführung der Technologie gewährleisten. Bevor klare staatliche Richtlinien zur KI erlassen werden, werden Unternehmen aufgefordert, eine Risikobewertung des Humankapitals durchzuführen, einschließlich der potenziellen Kosten für Umschulungen oder den Ausgleich unvermeidbarer Entlassungen.

Arbeitskräfte in Sektoren wie Rechts- und Berufsdienstleistungen (Steuern und Buchhaltung, Wertpapierhandel und Maklergeschäft) dürften zu denjenigen gehören, die am stärksten von KI betroffen sind, ebenso wie Unternehmensunterstützungsdienste wie Reisebüros.

Eine weitere Herausforderung für Investoren wird darin bestehen, die Gefährdung oder Verwendung gefälschter KI-Texte und -Bilder durch ein Unternehmen sowie die möglichen finanziellen Auswirkungen zu ermitteln, insbesondere solange es kaum Regulierung gibt.

Auf der Umweltseite birgt KI mehrere Risiken. Laut einem Bericht im Harvard Business Review ist die Rechenzentrumsbranche derzeit für 2–3 % der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich. Es wird darauf hingewiesen, dass sich die Datenmenge weltweit voraussichtlich alle zwei Jahre verdoppeln wird.

Das Speichern von Daten und das Verfeinern von KI-Modellen und -Algorithmen über Tausende von Trainingsstunden hinweg ist daten- (und energieintensiv). Der zunehmende Wettbewerb um KI zwischen wichtigen Ländern und großen Marktteilnehmern wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich zu erheblichen Treibhausgasemissionen führen.

Investoren müssen die Auswirkungen des KI-Einsatzes auf ihren CO2-Fußabdruck sowie die Art und Weise abschätzen, wie die Akteure der Branche ihre Emissionen reduzieren werden, beispielsweise durch die Einführung effizienter Modell- und Schulungstechniken oder Wärmerecycling.

Während die finanzielle Bedeutung des klimabedingten Übergangsrisikos immer klarer wird, ist der ESG-Ansatz für das KI-Risiko für viele Anleger noch Neuland.

Bei BNP Paribas Asset Management aktualisieren wir unser ESG-Rating-System regelmäßig, um die Entwicklung des globalen ESG-Kontexts zu berücksichtigen. Unser Modell berücksichtigt bereits KI-bezogene Risiken wie den Schutz der Privatsphäre für die am stärksten betroffenen Sektoren wie IT und einige Finanzinstitute.

Die möglichen weitreichenden Einsatzmöglichkeiten der KI erfordern jedoch eine stärkere Einbettung in die Fundamentalanalyse in weiteren Sektoren. Für Branchen wie Energie und Versorgung, Gesundheitswesen, professionelle Dienstleistungen, Medien und Werbung, Landwirtschaft und Umweltschutz lohnt es sich, darüber nachzudenken, wie KI in ihre ESG-Rahmenwerke integriert werden kann, sowohl im Hinblick auf Risiken als auch auf Vorteile.

Bei BNPP AM streben wir genau dies an, prüfen gleichzeitig die vorgeschlagene KI-Regulierung und Branchenforschung und überlegen, wie wir mit den Unternehmen, in die wir investieren, auf KI-bezogene Risiken eingehen können.

Dieser Artikel ist der erste einer Reihe von Artikeln von Technologieanalysten im BNPP AM Sustainability Center über KI und ihre Auswirkungen auf die Nachhaltigkeitsagenda.

Haftungsausschluss

Grüner Wasserstoff ist eine der am schnellsten wachsenden Technologien für saubere Energie und dürfte in den kommenden Jahrzehnten exponentiell wachsen....

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