KI oder Finanzberater? Ein argentinisches Experiment testet, wer bessere Renditen erzielt

Die Finanzindustrie durchläuft, wie viele andere Bereiche, eine Phase tiefgreifender Transformation. Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und in anderen Technologien, die auf die Finanzanalyse und das Portfoliomanagement angewendet werden, wie Big Data, algorithmischer Handel, Robo-Advisor und, neuerdings, KI-Agenten, treiben seit Jahren Innovationen und Veränderungen in nahezu der gesamten Branche voran.

Allerdings hat sich die Geschwindigkeit dieses Prozesses erheblich beschleunigt. Im Jahr 2026 begann beispielsweise Anthropic, Claude mit Finanzplattformen wie FactSet, S&P Capital IQ, MSCI und LSEG zu integrieren, was es diesen Systemen ermöglicht, auf Marktinformationen, Bilanzen, Schätzungen und andere professionelle Daten innerhalb eines einzigen Arbeitsablaufs zuzugreifen.

Der Fortschritt erweitert den Bereich der Aufgaben, die automatisiert werden können, und macht die Grenze zwischen den Funktionen, die traditionell von einem Fachmann ausgeführt wurden, und denen, die ein technisches Werkzeug übernehmen kann, immer diffuser.

In diesem Kontext hat ein Bericht des Instituts für Wirtschaft der UADE über 24 Monate ein Portfolio verglichen, das durch ein algorithmisches System verwaltet wurde, mit einem Fonds, der von Spezialisten verwaltet wurde, wobei beide dem argentinischen Markt ausgesetzt waren.

Das Ergebnis war ein technisches Unentschieden, obwohl die Entwicklung jeder Strategie je nach Kontext erhebliche Unterschiede aufwies.

Wie waren die Ergebnisse des Experiments?

Während des Aufwärtstrends 2024 erzielte der Algorithmus eine Rendite von 130,2 % in Dollar, im Vergleich zu 111,8 % des Fonds, und verzeichnete geringere Volatilität und ein besseres Verhältnis von Risiko zu Rendite. Im Bärenmarkt 2025 kehrte sich die Situation jedoch um, und das professionelle Management verlor 14,6 %, während das Modell 22,1 % verlor. Am Ende der zwei Jahre lagen sie fast gleichauf, mit 79,4 % für das algorithmische Portfolio und 80,9 % für den von Spezialisten verwalteten Fonds.

Das bedeutet nicht, dass der Beruf an Wert verloren hat, noch dass die künstliche Intelligenz heute einen Finanzberater ersetzen kann. Es zeigt jedoch, dass technologische Fortschritte beginnen, mit Fachleuten in einem immer größeren Teil des Investitionsprozesses zu konkurrieren und sie möglicherweise zwingen, neu zu definieren, welchen Wert sie im Portfoliomanagement bieten.

Darüber hinaus wächst die Nachfrage nach solchen Werkzeugen. Eine globale Umfrage des CFA Institute zeigte, dass 84 % der institutionellen Investoren in einen Fonds investieren würden, der hauptsächlich künstliche Intelligenz zur Auswahl von Vermögenswerten verwendet.

In diesem Sinne sagte Ignacio Meggiolaro, führender Anwalt für Finanzrecht und Partner bei Martínez de Hoz & Rueda, dass "künstliche Intelligenz das professionelle Urteil nicht eliminieren wird; sie wird den Wert derjenigen exponentiell steigern, die Technologie mit Urteil, Verantwortung und Kundenwissen kombinieren können."

Ist die KI bereits auf Augenhöhe mit einem professionellen Manager?

Der Vergleich der UADE zeigt, dass die Antwort vom Kontext abhängt. Während des Aufwärtstrends 2024 erzielte der Algorithmus nicht nur eine höhere Rendite, sondern tat dies auch mit geringerer Volatilität und einem Sharpe-Ratio von 2,68 im Vergleich zu 1,85 des Fonds, was bedeutet, dass der Algorithmus mehr Rendite pro Risikoeinheit erzielte.

Als sich der Markt jedoch 2025 änderte, schloss das professionelle Management das Jahr mit einem geringeren Verlust ab.

Für Julián Colombo, Direktor von Bitso für Südamerika, wurde der Unterschied nicht einfach durch den Bärenmarkt erklärt, sondern durch ein Designproblem. In drei Zeitpunkten im Jahr 2025 konzentrierte das System das gesamte oder fast das gesamte Portfolio auf nur ein oder zwei Vermögenswerte. Der kostspieligste Vorfall ereignete sich im Oktober, als der Algorithmus 30,9 % gewann, aber ein gleichgewichtetes Portfolio mit denselben zehn ADRs hätte 67,6 % zugelegt.{#p-1787785160304-10743}

Meggiolaro stimmt zu, dass KI einen außergewöhnlichen Vorteil beim Verarbeiten von Informationen, Erkennen von Mustern und Ausführen von Strategien mit Geschwindigkeit und Disziplin hat, obwohl sie immer noch das professionelle Urteil benötigt, um Kontexte zu interpretieren, Risiken zu managen und die spezifischen Bedürfnisse des Kunden zu verstehen.{#p-1787785160304-78561}

Selbst die Studie erinnert daran, dass Algorithmen nicht frei von menschlichen Entscheidungen sind, da jemand definiert, welche Vermögenswerte einbezogen werden, welche Variablen gewichtet werden und nach welchen Regeln operiert wird.{#p-1787785160304-7468}

So deutet die Evidenz eher auf ein hybrides Management hin, bei dem die Technologie im Bereich Ausführung und Analyse an Boden gewinnt und der Fachmann einen Vorteil gegenüber Szenarien behält, die das Modell nie beobachtet hat.{#p-1787785160304-43925}

Die Automatisierung beginnt, die Aufgaben und Arbeitsstrukturen innerhalb der Finanzbranche zu verändern.{#p-1787795625362-49591}

Welche finanziellen Aufgaben stehen unter Druck {#p-1787785160304-93181}

Dieses hybride Modell bedeutet jedoch nicht, dass die Transformation neutral für die Beschäftigung sein wird. In diesem Sinne warnt Meggiolaro, dass historisch von Analysten, Händlern und Beratern durchgeführte Aufgaben viel schneller automatisiert werden, insbesondere wenn die Arbeit darin besteht, Informationen zu sammeln, Berechnungen durchzuführen, Modelle zu aktualisieren oder standardisierte Operationen auszuführen.{#p-1787785160304-5181}

Auf diese Weise zeigt die Technologie bereits diese Fähigkeit. Die finanziellen Werkzeuge von Anthropic können zwischen Excel und PowerPoint arbeiten, institutionelle Datenbanken abfragen und Prozesse durchführen, die vom Research bis zur Aktualisierung von Modellen und Präsentationen innerhalb eines einzigen Arbeitsablaufs reichen.{#p-1787785160304-42410}

Der Wandel zeigt sich auch in den Arbeitsstrukturen des Finanzsystems selbst. Standard Chartered, eine der größten internationalen Banken mit starker Präsenz in Asien, Afrika und dem Nahen Osten, gab bekannt, dass sie plant, bis 2030 mehr als 7.000 Stellen abzubauen, während sie die Nutzung von KI und Automatisierung beschleunigt, hauptsächlich in weniger wertschöpfenden Unternehmensfunktionen.{#p-1787785160304-48495}

Der Fall ist relevant, da er zeigt, dass die technologische Transformation nicht mehr auf Hilfsmittel für Investoren oder Analysten beschränkt ist, sondern direkt beginnt, wie große Banken ihre Teams organisieren und welche Aufgaben sie als ersetzbar betrachten, zu verändern.{#p-1787785160304-7452}

Das bedeutet nicht unbedingt das Verschwinden des Finanzberaters. Für Meggiolaro ändert sich der Wert, der von ihm erwartet wird. Da das Verarbeiten von Daten und das Ausführen von Aufgaben immer weniger kosten, gewinnen die Interpretation, das Design von Strategien, die Antizipation von Risiken und die Begleitung des Kunden an Bedeutung.{#p-1787785160304-29625}

In diesem Szenario behauptet er, dass "der Berater, der KI nutzt, einen enormen Vorteil gegenüber dem hat, der es nicht tut".{#p-1787785160304-91038}

Wie sich der Berater der Zukunft vorbereiten sollte

Die Anpassung besteht also weniger darin, mit der Technologie zu konkurrieren, als vielmehr zu lernen, sie zu ergänzen. In diesem Sinne argumentiert Colombo, dass ein intelligenter Agent Disziplin, Backtesting, massenhaftes Informationsverarbeiten, Reproduzierbarkeit und weniger emotionale Entscheidungen bietet, aber er kann immer noch scheitern, wenn er mit Situationen konfrontiert wird, die in seinen Trainingsdaten nie vorhanden waren.
Seine Empfehlung ist, nicht mit dem Algorithmus "in dem, was der Algorithmus besser macht" zu konkurrieren. Für diejenigen, die gerade erst in den Beruf einsteigen, wird der Unterschied darin bestehen, ein Gespür dafür zu entwickeln, Regimewechsel zu erkennen, besondere Chancen zu interpretieren und zu lernen, die verwendeten Werkzeuge zu überprüfen.
Der Fall von UADE ist aufschlussreich, da das System seine Anweisungen nicht schlecht ausgeführt hat, sondern korrekt einer Regel gefolgt ist, die extreme Konzentrationen erlaubte.
Meggiolaro stellt eine ähnliche Herausforderung. Eine solide Ausbildung in Finanzen wird weiterhin unerlässlich sein, muss jedoch mit Daten, Algorithmen und künstlicher Intelligenz ergänzt werden. Der Fachmann muss nicht nur lernen, diese Werkzeuge zu nutzen, sondern auch ihre Einschränkungen verstehen und wissen, wann er ihre Ergebnisse in Frage stellen sollte.
In diesem Szenario gewinnen Fähigkeiten wie kritisches Denken, Kreativität, Kommunikation und Kundenwissen an Wert, weil sie schwieriger zu standardisieren sind. Die Bedrohung scheint sich also weniger auf den Beruf selbst zu konzentrieren als auf ein bestimmtes Berufsprofil.
Wer seinen Beitrag auf reproduzierbare Aufgaben beschränkt, wird stärker exponiert sein, während wer finanzielles Wissen mit Technologie kombiniert, seine Analysefähigkeiten erheblich erweitern kann.
Die Regulierung muss sich ebenfalls anpassen

Die Einführung von KI bringt zudem eine Diskussion über Verantwortung mit sich. In Argentinien gibt es noch keine umfassende spezifische Regulierung für künstliche Intelligenz im Bereich der Finanzberatung, aber laut Meggiolaro bedeutet das nicht, dass es ein normatives Vakuum gibt.
Die Verpflichtungen zur Eignung, Sorgfalt, Loyalität, Kundenkenntnis, Risikoprofilbestimmung und Angemessenheit der Empfehlungen bleiben bestehen, auch wenn ein Algorithmus an der Entscheidung beteiligt ist.
Deshalb sollte die Nutzung dieser Werkzeuge die Verantwortung des Vermittlers nicht verwässern. Gegenüber dem Kunden reicht es nicht aus zu argumentieren, dass "es der Algorithmus entschieden hat". Der regulierte Agent bleibt verantwortlich für die Auswahl, Nutzung und Überwachung des Systems.
In diesem Sinne hat die CNV im Jahr 2026 Fortschritte bei der Modernisierung des Eignungsregimes gemacht, mit verpflichtenden Fortbildungskursen und besseren Überwachungsmechanismen, obwohl bisher künstliche Intelligenz nicht speziell in das öffentliche Prüfungsprogramm aufgenommen wurde.
Für Meggiolaro wäre es sinnvoll, in diese Richtung voranzuschreiten und Wissen über Verzerrungen, Datenqualität, Modellfehler, Konzentration und menschliche Aufsicht hinzuzufügen.

Die Diskussion endet somit am gleichen Punkt, an dem das Experiment der UADE begann. Die Beweise aus den 24 Monaten erlauben es nicht, eines der beiden Modelle als überlegen zu erklären, und deuten stattdessen darauf hin, dass die Kombination aus algorithmischer Disziplin und menschlicher Anpassungsfähigkeit ein besseres Investitionsdesign bieten kann. Die KI kann zunehmend Teile des Prozesses übernehmen, aber die Herausforderung für den Berater wird darin bestehen, seinen Wert genau dort zu demonstrieren, wo die Automatisierung einer Entscheidung nicht ausreicht.

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