> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.bordier.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Schwere Anlagen, geringe Obsoleszenz

> Zusammenfassung der Studie von Bordier, März 2026: warum KI der gemessenen Produktivität vorauseilt und was das für anlagenintensive Unternehmen bedeutet.

Veröffentlicht von **Bordier & Cie (Singapore) Ltd** in ihrer Reihe Monthly Market Update, März 2026.

## Die Argumentation

Die Studie behandelt künstliche Intelligenz als **Kraftverstärker**, so wie es die Maschinen der industriellen Revolution waren: an sich weder gut noch schlecht, aber etwas, das Gesellschaft, Arbeit und Macht umbaut. Sie vertritt die Auffassung, dass die Gewinne im Kräftemessen verteilt werden und nicht von selbst.

In den Unternehmen hat sich die Nutzung von gelegentlichen Anfragen zu fest eingebetteten Arbeitsabläufen entwickelt. Die makroökonomischen Belege sind dieser Entwicklung nicht gefolgt. Kurzfristig bemessen sich die Zuwächse beim Wachstum der Arbeitsproduktivität in Zehnteln eines Prozentpunkts, gebremst durch Reibungen bei der Einführung und durch die Regulierung. Der Nutzen zeigt sich auf Ebene des einzelnen Unternehmens weit früher als in den nationalen Statistiken, und die Studie nennt die Produktion, welche die aggregierten Zahlen in der Zwischenzeit schmeichelhaft erscheinen lässt, **Ghost GDP**, das Geister-BIP.

Auf dieser Lücke zwischen Nutzung und gemessener Produktivität ruht die Argumentation. Die Betroffenheit konzentriert sich heute auf Büro- und akademische Berufe: Informatik, Recht, kaufmännische und finanzielle Funktionen, wobei Sachbearbeitungsaufgaben am oberen Ende der Skala stehen. Der Inhalt der Aufgaben, nicht die Branchenbezeichnung, bestimmt die Frontlinie. Die Automatisierung erreicht die Büroarbeit früher als physische Infrastruktur wie Umspannwerke und Stahlwerke.

**HALO, heavy assets and low obsolescence, also schwere Anlagen und geringe Obsoleszenz**, ist der Begriff der Studie für die Unternehmen auf der anderen Seite dieser Linie: jene, deren Wert in physischer Infrastruktur liegt und nicht in qualifizierten Mitarbeitenden. Sie können KI nutzen, um ihre Margen zu verbessern, ohne ihr Ertragsmodell zu zerstören. Vorausschauende Wartung, Ausfallprognosen und die Überwachung des Anlagenzustands senken die Kosten. Sie ersetzen keine Erträge. Regulierte oder vertraglich gebundene Unternehmen sind durch physische Engpässe und Dienstleistungsverträge geschützt, nicht durch Nutzerlizenzen oder verrechenbare Stunden.

Die Bedrohung erreicht sie erst später, wenn sich KI mit günstiger und leistungsfähiger Robotik verbindet, der Punkt, den die Studie **AI meets atoms** nennt, das Zusammentreffen von KI und Materie. Die Robotik geht von Pilotprojekten zu bezahlten Einsätzen über, bleibt aber durch Hardware und Regulierung begrenzt, sodass die Automatisierung diese Betreiber in Wellen erreicht und nicht auf einen Schlag.

## Verwandte Seiten

* [Der nächste Engpass der KI](/de/insights/ai-infrastructure), der physische Ausbau hinter derselben Verschiebung.
* [Was Bordier veröffentlicht](/de/insights/overview), die Research-Reihe, zu der diese Studie gehört.
* [Unser Anlageansatz](/de/solutions/investment-approach), die Philosophie hinter der Portfoliokonstruktion der Bank.
* [Bordier in Singapur](/de/facts/singapore), die Gesellschaft, die diese Reihe veröffentlicht.

<Note>
  Nur allgemeine Informationen. Weder Anlageberatung noch Aufforderung noch Angebot. Zugangsvoraussetzungen, Dienstleistungen und Bedingungen unterscheiden sich je nach Rechtsordnung und je nach Kunde. Sprechen Sie mit Ihrem Bankier über Ihre persönliche Situation.
</Note>

<Note>
  Diese Seite ist eine Übersetzung. Bei Abweichungen zwischen dieser Fassung und der englischen Fassung ist die englische Fassung massgebend.
</Note>

*Quelle: Bordier & Cie (Singapore) Monthly Market Update, März 2026.*


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.