Vi samler statistik ved hjælp af cookies. Ved at klikke OK accepterer du vores cookies til statistik. Du kan sige nej tak til statistikcookies ved at klikke her. Læs mere om vores cookiepolitik.OK

Sådan har vi eksponering til kunstig intelligens

Se PDF

Nøgleindsigter
• Kunstig intelligens (AI) skaber forandringer og mulighederne bliver i stigende grad tydelige på tværs af sektorer og brancher.
• Hvem, der bliver vinderne inden for AI, er fortsat uafklaret.
• Vi har stor eksponering i vores porteføljer til de førende virksomheder, der udnytter AI-teknologien.
• Et centralt spørgsmål er, om AI vil gentage internettets udviklingsmønster mht. indtjeningsvækst, som først for alvor tog fart efter 10 års modningsproces.


Kunstig intelligens (AI) er blevet betydeligt ”hypet” og er hastigt accelereret i vores samfund og erhvervsliv. AI vil ganske sikkert revolutionere måden, som virksomheder og samfund fungerer på, og vi kan allerede i dag se potentialet inden for mange områder. AI er et magtfuldt, teknologisk værktøj, der kan transformere virksomheder gennem f.eks. forbedret dataanalyse, mere personlige kundeoplevelser samt optimering af drift og forøgelse af effektivitet. I takt med at AI-teknologier udvikles og bliver mere tilgængelige, vil virksomheder, der formår at udnytte teknologien, kunne opnå konkurrencemæssige fordele i en konkurrencepræget forretningsverden under hastig udvikling. Fordelene ved at udvikle og implementere AI er talrige, hvorfor virksomheder bør investere i AI samt afdække nye forretningsmuligheder.

Lad os tage et kig på AI’s mange muligheder:

1. Øget produktivitet
AI kan automatisere gentagende og tidskrævende arbejdsopgaver. Dette frigør medarbejdernes ressourcer til at fokusere på mere værdiskabende opgaver. F.eks. kan AI automatisere svar på kundehenvendelser, generere komplekse rapporter, forfatte taler og artikler eller håndtere fakturaer. Denne automatisering strømliner operationelle processer og reducerer behovet for menneskelig involvering. Dette kan give betydelige omkostningsbesparelser, da produktiviteten forøges.

2. Forbedret beslutningstagning
AI kan skabe værdi ved at analysere store mængder data og identificere komplekse mønstre og trends, der er vanskelige at detektere for mennesker. Traditionelle metoder inden for dataanalyse er ofte begrænsede ved massive datasæt, hvorimod AI-algoritmer håndterer, kategoriserer og udleder indsigtsfulde informationer fra omfattende datamængder i realtid. Dette giver virksomheder mulighed for at træffe mere velinformerede beslutninger inden for områder såsom prissætning, markedsføring,
produktudvikling og risikostyring.

3. Forbedrede kundeoplevelser
AI kan individualisere kundeoplevelser ved at levere kundetilpasset information og produkter, der imødekommer personlige præferencer. Desuden muliggør AI kundesupport døgnet rundt og kan levere effektiv problemløsning ved hjælp af AI-drevne anbefalingssystemer, chatbots og forudsigelig analyse. Denne tilgang til kundeinteraktion styrker ikke blot kundetilfredsheden, men kan også fremme kundeloyalitet.

4. Intelligent produktion og sundhedspleje
Inden for fremstillingssektoren integrerer virksomheder AI i maskiner og robotter for at kunne automatisere komplekse opgaver, optimere energieffektiviteten, forbedre kvalitetskontrollen og forudsige behovet for vedligeholdelse. På samme måde bliver AI en afgørende faktor i udviklingen af nye produkter og processer. Inden for sundhedssektoren anvender og optimerer AI allerede patientpleje, analyserer komplekse medicinske billeder, diagnosticerer sygdomme og konstruerer personlige behandlingsplaner.

 

AI som investeringstema
Disse eksempler ridser blot overfladen af de vidtrækkende konsekvenser som følge af den accelererende implementering af AI. AI er i gang med at omforme det kommercielle landskab, og virksomheder, der kan adaptere mulige AI-løsninger, vil kunne opnå konkurrencefordele. Det er derfor centralt at have investeringseksponering til AI. Vi vil her fokusere på vores afdeling Globale Aktier – en omhyggeligt udvalgt og koncentreret portefølje med maks. 30 aktier af høj kvalitet fra hele verden. Som det fremgår af Figur 1 (se PDF), er adskillige af virksomhederne i porteføljen eksponeret til udviklingen og udnyttelsen af AI på forskellige niveauer, herunder halvlederchips, infrastruktur, datastyring og applikationer.

 

Halvlederchips
Inden for dette segment er vi eksponeret via virksomheder som HOYA, ASML, Samsung og Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). TSMC er verdens største producent af halvlederchips, der findes i et utal af enheder som f.eks. telefoner, bærbare computere, biler, ure, køleskabe osv. Halvlederchips er fundamentet for AI-hardware, der omfatter grafikprocessor-enheder og integrerede kredsløb, som er designet til AI og automatiske læringsopgaver. Virksomheder, der udvikler AI-systemer, er afhængige halvlederfabrikanter som TSMC til at fremstille kraftfulde chips, der kan forbedre AI-systemernes ydelse. TSMC’s avancerede produktionsteknologi og knowhow muliggør fremstillingen af stadigt mere kraftfulde og energieffektive chips. Dette gør dem værdifulde ift. AIapplikationer, da behovet for beregningskraft inden for AI-teknologier imødekommes og neurale netværk kræver en enorm regnekraft og jo mere jo bedre. Selskaber som TSMC spiller her en helt central rolle.

 

Infrastruktur
Amazon, Alphabet og Microsoft er eksempler på eksponeringer mod infrastruktur. Alphabet, moderselskabet for Google, har en omfattende brug af AIalgoritmer i deres søgemaskine og ift. optimering af deres annonceringspakker. Automatisk læring eller såkaldt maskinlæring vil drastrisk kunne forbedre søgeresultater samt skabe en mere præcis og individuel annoncering baseret på brugeradfærd. Alphabet arbejder også med kvantecomputere via selskabets ”Quantum AI-lab” (ifølge Alphabet.com). En kommercialisering af kvantecomputeren vil kunne skabe kvantespring for AIs muligheder.

 

Data
S&P Global, Aon og Adobe er eksempler på selskaber, der udnytter tilgængeligheden af data. Aon er en professionel services- og konsulentvirksomhed, der tilbyder en række ydelser inden for risikoafdækning. Finansielle institutioner er særligt godt positionerede til at skabe værdi fra AI med deres omfattende mængder af data. Aon bruger AI-værktøjer til at analysere større datamængder og til at identificere komplekse mønstre. Dette hjælper virksomheden med bedre at forstå og styre risikoen på selskabets kunder (kilde: AON.com). Eksempelvis anvender Aon AI-modeller til at analysere historiske erstatningsdata og aktuelle markedsforhold samt til bedre at forstå fremtidige tendenser mhp. at forudsige potentielle risici og udarbejde skræddersyede strategier til risikobegrænsning. AI implementeres også til at opdage og forhindre bedrageri, hvilket kan hjælpe selskabet kunder. AI-modeller kan analysere transaktionsmønstre, identificere uregelmæssigheder og dermed mulige svigagtige aktiviteter.

 

Applikationer
Her inkluderes vores investeringer som Microsoft, Keyence og Adobe. Adobe integrerer AI i en række af deres produkter og tjenester. Et eksempel er Adobe Firefly som ved brug af AI kan skabe billeder, teksteffekter og farvepaletter ud fra enkle kommandoer på over 100 sprog. Firefly kan bruges sammen med Adobe Photoshop, Illustrator og andre Creative Cloud-apps. Dette skaber helt nye muligheder for kreativ udfoldelse. Adobe Sensei, Adobes AI- og maskinlæringsplatform, udgør motoren bag adskillige af Adobes produkter og tjenester. F.eks. tagger og organiserer Adobe Sensei automatisk billeder i Adobe Lightroom. Ydermere genererer Adobe Sensei automatisk tekstforslag til billeder i Adobe Experience Manager. Endelig sætter Adobe trumf på over for kunderne med at indestå for eventuelle usikkerheder med varemærkerettigheder ved brug af Adobes AI-værktøjer. Ligesom Microsofts Co-Pilot har Adobe udviklet en AIdrevet virtuel assistent ved navn Adobe Assistant. Den er designet til at hjælpe brugerne med at navigere i Adobe’s avancerede produkter. På den måde fungerer AI næsten som Georg Gearløs’ ”Lille hjælper”, som mange måske husker fra Anders And-universet.

 

Industriel AI på en mission
Illustrationen i Figur 1 fokuserer alene på den nedre del af forsyningskæden. Adskillige andre virksomheder i vores globale portefølje (om ikke alle) forventes på den ene eller anden måde at implementere AI i deres forretning. Tænk blot på Siemens med selskabets digitale forretninger og innovative infrastrukturdivisioner. Virksomheden har bl.a. udviklet Siemens Lab – en forskningsplatform, der udnytter AI-potentialet ift. at validere og implementere industrielle ansvarlige løsninger (kilde: Siemens.com).

Et andet eksempel fra sundhedssektoren er Novo Nordisk, der sigter mod at udnytte store datamængder og AI til at finde og udvikle nye, banebrydende behandlinger mod livsstilssygdomme. Den farmaceutiske gigant annoncerede i efteråret 2023 en samarbejdsaftale med den amerikanske teknologivirksomhed Valo. En aftale til en værdi af 60 millioner USD. Afhængig af samarbejdets succes kan aftalen udvides op til 2,7 milliarder USD. Valo har en AIbaseret platform, der udnytter patientdata til at detektere sygdomme og udvikle nye behandlingsformer.

 

Venter på AI’s store gennembrud
Mange analytikere forudsiger, at AI vil blive lige så revolutionerende som internettets fremkomst for over 20 år siden. Spørgsmålet er så, om AI vil udvikle sig som Internettets version 1.0 eller 2.0, når det kommer til virksomhedernes indtjening. Som illustreret i figur 2 gik der ca. ti år før internettet for alvor påvirkede virksomhedernes indtjening positivt. Selvom internettet i starten skabte betydelige ændringer, påvirkede Internet version 1.0 ikke det generelle erhvervslivs indtjeningsniveau væsentligt. Det var først i det andet årti, Internet version 2.0, hvor virksomheder som Netflix, Spotify og Amazon, blot for at nævne nogle få, udnyttede internettet til at skabe disruptive forretningsmodeller, der efterlod andre som en uddøende race – tænk f.eks. på Blockbuster og cd-/pladebutikker.

Vejen til stigende indtjening i virksomhederne drevet af AI kan dog godt blive kortere sammenlignet med udviklingen af internettet. Dog har mange AI-platforme som ChatGPT, Bard og Bing investeret tungt i deres opbygningsfase. Den virkelige lønsomhedstest kommer, når virksomhederne udnytter den opbyggede intelligens og data til at skabe værdi og dermed generere indtjening. Derfor er de endelige vindere af AI-kapløbet endnu ikke fundet, da udviklingen vil accelerere hastigt de kommende år. Givet den hastige udvikling inden for AI er prognoser om fremtiden naturligvis præget af stor usikkerhed, men som illustreret i Figur 1 er adskillige af virksomhederne i afdeling Globale Aktier godt positionerede til at udnytte og skabe fremtidig værdi ved at implementere AI-løsninger.