KI-Systeme übernehmen im Research zunehmend Analysearbeit, zuletzt bei Franklin Templeton mit OpenAI. Damit stellt sich die Frage, was vom Analysten bleibt. Die Antworten aus der Praxis ähneln sich: Die Arbeit wandert zur Maschine, die Verantwortung bleibt beim Menschen.
Wo KI im Research heute steht
Mercer befragte im Februar 2026 insgesamt 131 Asset Manager zu ihrem KI-Einsatz (Studie). 55 Prozent haben KI in mindestens einen Investmentprozess integriert. Für Entscheidungen setzen sie aber nur 6 Prozent ein. Die meisten nutzen KI für Effizienz oder als Co-Pilot für Analysen.
Das CFA Institute beschreibt, was das im Alltag bedeutet (Beitrag). Gehen Datenextraktion und Aufbereitung an die KI, verlagert sich die Arbeit des Analysten auf die Interpretation. Er befragt das Modell, prüft die Daten und korrigiert Fehler. Rhodri Preece vom CFA Institute hält das fachliche Urteil deshalb für unverzichtbar, um Annahmen und Quellen zu prüfen.
Was Maschinen noch nicht können
Michinori Kanokogi leitet KI- und Quant-Research bei einem fundamentalen Asset Manager und baut dort KI-Agenten für Aktienanalysten. In einem Beitrag für das CFA Institute beschreibt er vor allem, wo sie scheitern. In einem Benchmark lösten Agenten Bewertungsmodelle deutlich schneller als Experten, aber mit klar schlechteren Ergebnissen.
Aufschlussreicher ist ein Versuch seines Teams. Ein Sprachmodell schrieb für eine Bank und ein Pharmaunternehmen im Kern dasselbe Earnings-Memo. Menschliche Analysten setzten je nach Branche andere Schwerpunkte. Kanokogis Fazit: Das Fachvokabular lässt sich übertragen, das Gespür dafür, wo man hinschauen muss, dagegen nicht.
Ein zweiter Agent prüft Investmentthesen. Er hat noch keine einzige als nicht tragfähig bewertet. Kanokogi erklärt das damit, dass das System den Aussagen des Managements glaubt, weil es nicht weiß, was es bezweifeln soll.
Vom Rechercheur zum Prüfer
Daraus ergibt sich ein neues Profil. Der Analyst sammelt weniger und urteilt mehr. Kanokogi formuliert es so: Firmen delegieren die Arbeit an die KI, die Verantwortung aber nicht. Die Empfehlung erscheint weiter unter dem Namen eines Menschen.
Franklin Templeton beschreibt sein Modell ähnlich: Die KI bringt Erkenntnisse hervor, das Urteil fällt der Mensch. Man Group geht im Quant-Research weiter und lässt ein System Signale selbst entwickeln und testen (AlphaGPT). Doch auch dort behält das Haus nach eigenen Angaben eine umfassende menschliche Aufsicht.
Für Investmenthäuser folgt daraus eine organisatorische Aufgabe. Wissen, das bisher in Köpfen steckt, muss in Prüfkriterien und Regeln übersetzt werden. Die Studie von Thinking Ahead Institute und MSCI Institute beschreibt KI deshalb zunehmend als Frage der Organisation.
Offen bleibt die Frage des Nachwuchses. Junge Analysten lernen bisher über genau die Routinearbeit, die nun wegfällt. Wie Häuser künftig Urteilskraft ausbilden, wenn der klassische Lernweg schrumpft, dürfte über die Qualität ihres Research in zehn Jahren entscheiden.
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