Ontgrendel Editor’s Digest gratis
Roula Khalaf, redacteur van de FT, kiest haar favoriete verhalen in deze wekelijkse nieuwsbrief.
De schrijver is hoofd van de Europese aandelenstrategie en hoofd van de mondiale derivatenstrategie bij UBS
Een groot deel van het debat rond kunstmatige intelligentie en productiviteit was tot nu toe theoretisch en gericht op input in plaats van op resultaten. Beleggers hebben zich begrijpelijkerwijs geconcentreerd op kapitaaluitgaven, het bouwen van infrastructuur en de bedrijven die de AI-toeleveringsketen mogelijk maken. Wat moeilijker te observeren en gemakkelijker te negeren is, is de vraag of AI de manier waarop bedrijven opereren nog moet veranderen. Dat begint misschien te veranderen.
Volgens macro-economische gegevens is de productiviteit niet versneld. Dit heeft sommige commentatoren ertoe gebracht te zeggen dat AI weer een overhyped technologiecyclus is waarvan de voordelen nog jaren zullen duren voordat ze gerealiseerd worden. Maar deze framing dreigt een meer idiosyncratische verschuiving te missen.
Geaggregeerde gegevens strijken precies de effecten glad die voor de markten het belangrijkst zijn: de spreiding tussen relatieve winnaars en verliezers. Het is onwaarschijnlijk dat de ROI uit AI-productiviteitswinsten gelijkmatig over de economieën of sectoren zullen vloeien, gezien de verschillende gebruiksscenario’s, de AI-investeringspercentages en de initiële winstmarges en waarderingen.
Wij denken dat het waarschijnlijk is dat het belangrijkste vroege signaal dat we in de bedrijfsgegevens zullen zien, een verbetering van de omzet per aandeel zal zijn. werknemers- en operationele marges. Verbeteringen zullen vooral belangrijk zijn in sectoren waar de marges dunner zijn en waar bescheiden efficiëntiewinsten een algehele impact op de winst kunnen hebben. Hier zijn enkele voorbeelden van waar AI voor sommige bedrijven al een rol speelt:
Detailhandel en consument: De AI-aangedreven supply chain-automatisering van Walmart heeft een verlaging van de eenheidskosten bij fulfilmentcentra met 30 procent mogelijk gemaakt, waardoor het bedrijf zijn omzet kon laten groeien zonder het personeelsbestand te vergroten. Bij veel detailhandelaren maakt kunstmatige intelligentie werknemers productiever in plaats van overbodig, waardoor arbeid wordt verplaatst naar waardevollere, klantgerichte activiteiten.
Economie: Banken behoren tot de meest datarijke instellingen en ervaren nu al stapsgewijze, duurzame productiviteitswinsten. JPMorgan heeft 450 AI-use cases geïdentificeerd op gebieden als klantpersonalisatie, commercie en fraudebeheer. De digitale assistent ‘Erica’ van Bank of America heeft miljarden klantinteracties afgehandeld, waardoor het volume van het callcenter met 40 procent is verminderd. Deze verbeteringen zijn nog niet dramatisch, maar ze zijn wel aanhoudend. Voor banken met grote vaste kostenbasissen kunnen zelfs kleine verbeteringen in de kosten-inkomstenratio leiden tot onevenredige stijgingen van de winsten.
Industrie: Deere’s ‘See and Spray’-technologie maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om het gebruik van bepaalde chemicaliën met 60 procent te verminderen, en het bedrijf verwacht dat 10 procent van de verkoop van apparatuur tegen 2030 uit terugkerende diensten zal komen. Leverancier van industriële apparatuur Grainger gebruikt kunstmatige intelligentie om de inventaris en klantenservice te optimaliseren en rapporteert een verbetering van het serviceniveau met 2,5 procentpunt. In de lucht- en ruimtevaartsector heeft Rolls-Royce £180 miljoen bespaard op aangeschafte producten via door AI aangedreven besluitvormingsmodellen.
Technologie en diensten: Op het gebied van software en IT-diensten levert AI nu al meetbare kostenbesparingen en marge-uitbreiding op. De AI-tools van SAP hebben €300 miljoen opgeleverd. in efficiëntie tegen 2025, die naar verwachting zal stijgen tot € 500 miljoen. Op het gebied van betalingen hebben bedrijven als PayPal en FIS de productiviteit van ontwikkelaars met 10 tot 30 procent zien stijgen dankzij de hulp bij het coderen van GenAI.
De grootste winnaars op de aandelenmarkt kunnen uit onverwachte hoek komen, zoals bedrijven die met lage marges en een hoge arbeidsintensiteit opereren. Een bescheiden stijging van de omzet per werknemer of een kleine verlaging van de eenheidskosten kunnen zich vertalen in een onevenredige stijging van de inkomsten.
Daarom zou de volgende fase van AI-gestuurde rendementen minder kunnen gaan over de vaak dure en drukke ontvangers van AI-uitgaven, en meer over de vaak goedkopere en minder goed gerunde bedrijven. Hun voordeel zal stilletjes tot uiting komen in de marges, de kosten in verhouding tot het inkomen, de omzet per werknemer en in de loop van de tijd in aanhoudende positieve winstverrassingen en waarderingsexpansie.
Als investeerders op zoek zouden willen gaan naar de datarijke, servicegerichte, kostenintensieve bedrijven die zwaar investeren in AI en tastbare winsten zien, denken wij dat Europese banken daar goed bij passen. Ondanks de opmerkelijke prestaties van de afgelopen jaren, waarbij de rente van onder de nul procent is gestegen om de marges te vergroten, blijven de waarderingen laag. Toch wordt de sterke winstgroei nog steeds naar boven bijgesteld omdat de kosten consequent worden verlaagd.
Het is onwaarschijnlijk dat AI-productiviteit met veel ophef zal plaatsvinden. Maar de markten hebben de gewoonte om op te merken wanneer de cijfers beginnen te bewegen. Voor sommige bedrijven denken wij dat dit al het geval is, en dat dit effect de marktwinsten tot en met 2026 zal vergroten.
