Mit dem wachsenden KI-Einsatz entstehen Risiken, auf die Unternehmen mit neuen Kontroll- und Sicherheitsarchitekturen reagieren. Daraus entsteht ein Markt für AI Security und Trust Infrastructure.

Je breiter KI in Unternehmen eingesetzt wird, desto stärker verändert sich die Sicherheits- und Risikolandschaft. KI-Systeme greifen auf sensible Daten zu, steuern Entscheidungen und werden in Prozesse integriert, die in vielen Branchen operativ oder regulatorisch relevant sind. Damit entstehen neue Angriffsflächen, die mit klassischen Cybersecurity-Ansätzen nur teilweise adressiert werden können. In der Praxis reichen herkömmliche Schutzmechanismen häufig nicht aus, weil KI-Systeme auf Eingaben reagieren, sich aus Daten bestücken und in komplexen Tool-Landschaften agieren. Das gilt besonders für agentenbasierte Systeme, bei denen KI nicht nur Inhalte erzeugt, sondern Aktionen auslöst und Systeme verbindet.

„International wächst daher ein Marktsegment, das sich auf Sicherheit und Vertrauen im KI-Betrieb konzentriert. Unternehmen investieren in Lösungen, die Modelle gegen Manipulation absichern, Datenflüsse kontrollieren, Zugriffskonzepte in KI-Prozessen durchsetzen und die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen gewährleisten. Dabei geht es nicht nur um technische Sicherheit im engeren Sinne, sondern auch um Governance, Auditierbarkeit und Compliance, weil Regulierung und Haftungsfragen den produktiven Einsatz von KI zunehmend bestimmen. Viele Unternehmen betrachten solche Mechanismen als Voraussetzung, um KI in kritischen Bereichen auszurollen und Budgets langfristig zu verankern“, sagt Tilmann Speck, Portfoliomanager des „AI Leaders“. Der „AI Leaders“ (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4; https://ai-leaders.de) ist ein global investierender Aktienfonds mit dem Fokus auf weltweit führende Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz. Dabei handelt es sich um Gesellschaften mit einer führenden Marktposition in einem Segment der KI-Wertschöpfungskette oder in einem zentralen Anwendungsfeld. Der Fonds investiert weltweit in Unternehmen, die im Zuge der KI-Transformation nachhaltige Wachstumschancen besitzen.

Ein zusätzlicher Aspekt ergibt sich aus der zunehmenden Verbreitung von KI-Modellen als Produkte, die an Kunden oder Partner ausgeliefert werden, etwa über APIs oder in eingebetteten Systemen. Dadurch verlagert sich ein Teil des Sicherheitsrisikos nach außen, weil Angriffe nicht nur auf interne IT-Strukturen zielen, sondern auch auf öffentlich erreichbare KI-Funktionen. Unternehmen müssen daher Schutzmechanismen entwickeln, die bereits auf Modellebene greifen, Missbrauch erkennen und den Zugriff differenziert steuern können. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Transparenz, da Kunden und Aufsichtsbehörden zunehmend nachvollziehen möchten, wie ein KI-System arbeitet und welche Kontrollen bestehen. Anbieter, die solche Funktionen integrieren und als Standard in Enterprise-Stacks etablieren, können von einer dauerhaft steigenden Nachfrage profitieren.

„Wir stehen am Anfang eines Marktes, der durch Regulierung und die zunehmende Kritikalität von KI-Systemen stark geprägt wird. Sicherheit und Trust-Infrastruktur werden zur Voraussetzung für Skalierung und damit auch zu einem strukturell wachsenden Investmentfeld“, sagt Christian Hintz, Co-Portfoliomanager des „AI Leaders“. Für langfristig ausgerichtete Aktienanleger entsteht daraus somit eine strukturelle Investmentperspektive. Sicherheits- und Kontrolllösungen im KI-Kontext entwickeln sich zu wiederkehrenden Pflichtausgaben, sobald KI in operative Prozesse eingebunden ist. Anbieter, die solche Lösungen als Plattformdienste bereitstellen und sich tief in Unternehmensarchitekturen integrieren, können langfristig von hohen Kundenbindungen profitieren. Gleichzeitig ist der Markt eng mit globalen Investitionszyklen in Enterprise-KI verknüpft, wodurch sich Wachstumspotenziale nicht nur aus technologischen Innovationen, sondern aus der zunehmenden Verbreitung produktiver KI-Systeme ergeben.

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Herr Christian Hintz
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fon ..: +49 (0) 711 63 22 42
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Über den Fonds „AI Leaders“

Der „AI Leaders“ (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4) ist ein ist ein global investierender Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz. Das Managementteam bestehend aus Christian Hintz, Tilmann Speck und Gerd Schäfer verwaltet ein Portfolio von bis zu 160 Werten von Herstellern und Anbietern von KI-Hardware und von KI-Software, Anwendern von KI-Hard- oder -Software für den eigenen Unternehmenszweck und Dienstleister im Bereich von KI. Bis 2030 erwarten Experten für die Künstliche Intelligenz einen Wertschöpfungsbeitrag zum weltweiten Bruttosozialprodukt in Höhe von 1,2 Prozent pro Jahr. Bei den bis zu 160 Portfoliounternehmen des „AI Leaders“ handelt es sich um Gesellschaften mit einer führenden Marktstellung. Das Portfoliomanagement-Team setzt den digitalen Investmentprozess ,TOPAS‘ des Wertpapierinstituts ELAN Capital-Partners GmbH ein. Dieser wurde für die zeitnahe Steuerung von Portfoliobausteinen konzipiert und balanciert Tag für Tag die Allokation des Portfolios, um den sich jeweils ändernden Marktbedingungen zu entsprechen. Damit können die Faktorprämien von Wachstumswerten eingenommen werden, während die Volatilität auf einem gesamtmarktüblichen Niveau gehalten wird. Weitere Informationen unter https://ai-leaders.de

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Für Investoren rückt mit Enterprise-Copiloten ein Segment in den Fokus, in dem Anbieter von Infrastruktur, Software und Governance die Verteilung von Effizienzgewinnen in der Wissensarbeit definieren.

Während viele Diskussionen über Künstliche Intelligenz von besonderen Einzelfunktionen geprägt sind, vollzieht sich in Unternehmen eine leise, aber tiefgreifende Verschiebung: KI wird zum „Produktivitäts-Layer“ über Anwendungen und Datenlandschaften hinweg. So genannte Enterprise-Copilots begleiten Mitarbeitende im Alltag – sie lesen E-Mails, fassen Dokumente zusammen, bereiten Meetings vor, generieren Code oder erstellen erste Entwürfe für Analysen und Präsentationen. Hinter dieser Entwicklung steht ein neues Segment von Infrastruktur- und Softwareanbietern, das für Investoren zunehmend an Bedeutung gewinnt. Technologisch geht es um die Kombination großer Sprachmodelle, Unternehmensdaten und sicherer Schnittstellen. Copilots greifen auf E-Mail-Systeme, Kollaborationstools, CRM- und ERP-Daten, Wissensdatenbanken und Fachanwendungen zu, ohne dass Informationen das jeweilige Sicherheits- und Compliance-Regime verlassen. Sie beantworten Fragen wie „Welche Angebote haben wir dem Kunden X im letzten Jahr gemacht?“ oder „Welche Risiken wurden in den letzten Audit-Berichten genannt?“ und stellen die relevanten Dokumente in strukturierter Form bereit.

„Wir beobachten, dass sich hier ein neuer Layer zwischen Mensch und Unternehmens-IT etabliert“, sagt Christian Hintz, Portfoliomanager des „AI Leaders“, einem global investierenden Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4). „Früher mussten Anwender wissen, in welcher Datenbank oder welchem Tool eine Information liegt. Künftig wird wichtiger, welche Fragen sie stellen – die KI übernimmt die Navigation durch die Systemlandschaft. Das verändert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Art, wie Software designt und lizenziert wird.“ Die wirtschaftliche Relevanz ergibt sich aus der schieren Größe der Wissensarbeit. Ein Großteil der Arbeitszeit hochqualifizierter Beschäftigter entfällt auf das Suchen, Aufbereiten und Strukturieren von Informationen. Studien weisen darauf hin, dass bereits moderate Effizienzgewinne – etwa 10 bis 20 Prozent Zeitersparnis bei wiederkehrenden Aufgaben – erhebliche Produktivitätsreserven freisetzen können. Entsprechend investieren sowohl große Plattformanbieter als auch spezialisierte Softwarehäuser in Copilot-Funktionen für Office-Suiten, Entwicklungsumgebungen, Customer-Support, Finanzanalyse oder Rechtsdienstleistungen.

Für Investoren ist dabei entscheidend, zwischen „Feature-KI“ und Plattformansätzen zu unterscheiden. Einige Unternehmen integrieren KI-Funktionen punktuell in bestehende Produkte, etwa als Textvorschlag oder Chat-Assistent. Andere bauen von vornherein auf Architekturentscheidungen, die KI als zentrales Steuerungs- und Interaktionsmedium vorsehen – inklusive Berechtigungsmanagement, Protokollierung, Modellwahl und Kostenkontrolle. Letztere Kategorie hat das Potenzial, wiederkehrende Einnahmequellen aus Nutzungsgebühren, Mehrwertpaketen und Ökosystem-Partnerschaften zu erschließen. Ein weiterer Investmentaspekt ist die Governance. Enterprise-KI muss Datenschutz, Compliance und Nachvollziehbarkeit gewährleisten. Unternehmen suchen vermehrt Anbieter, die nicht nur leistungsfähige Modelle bereitstellen, sondern auch Werkzeuge für Rechteverwaltung, Audit-Trails und Qualitätskontrolle. „Für uns ist interessant, welche Unternehmen Governance nicht als nachgelagertes Thema, sondern als Produktbestandteil verstehen“, betont Hintz. „Gerade im europäischen Kontext wird die Fähigkeit, KI-gestützte Produktivität mit regulatorischen Anforderungen in Einklang zu bringen, zum Wettbewerbsfaktor.“

Die Risiken sind gleichwohl nicht zu unterschätzen. Die schnelle Verbreitung generischer KI-Funktionen kann zu Preisdruck führen, wenn Differenzierung unklar bleibt. Gleichzeitig bestehen technologische und kulturelle Hürden: Modelle müssen ausreichend präzise und robust sein, Mitarbeitende müssen Vertrauen in die Vorschläge der Systeme entwickeln und lernen, deren Grenzen zu erkennen. „Anleger sollten daher darauf achten, ob Unternehmen belastbare Nutzungsdaten, Kundenreferenzen und klare Produktivitätsmetriken vorweisen können, statt allein auf Visionen zu setzen“, so Christian Hintz. Langfristig deutet vieles darauf hin, dass KI in der Wissensarbeit einen ähnlichen Stellenwert erreicht wie einst Tabellenkalkulation oder E-Mail: nicht spektakulär, aber unverzichtbar. Für Investoren bedeutet das, dass sich ein Themenfeld etabliert, dessen Ertragsperspektive nicht primär aus kurzfristigen Lizenzspitzen, sondern aus dauerhaften Effizienzgewinnen in vielen Branchen speist. Enterprise-Copiloten stehen damit für eine stille, aber tiefgreifende Transformation – und für ein Anlageuniversum, in dem technologische Reife, Governance-Kompetenz und Geschäftskundennähe entscheidend sind.

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Über den Fonds „AI Leaders“

Der „AI Leaders“ (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4) ist ein ist ein global investierender Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz. Das Managementteam bestehend aus Christian Hintz, Tilmann Speck und Gerd Schäfer verwaltet ein Portfolio von bis zu 160 Werten von Herstellern und Anbietern von KI-Hardware und von KI-Software, Anwendern von KI-Hard- oder -Software für den eigenen Unternehmenszweck und Dienstleister im Bereich von KI. Bis 2030 erwarten Experten für die Künstliche Intelligenz einen Wertschöpfungsbeitrag zum weltweiten Bruttosozialprodukt in Höhe von 1,2 Prozent pro Jahr. Bei den bis zu 160 Portfoliounternehmen des „AI Leaders“ handelt es sich um Gesellschaften mit einer führenden Marktstellung. Das Portfoliomanagement-Team setzt den digitalen Investmentprozess ,TOPAS‘ des Wertpapierinstituts ELAN Capital-Partners GmbH ein. Dieser wurde für die zeitnahe Steuerung von Portfoliobausteinen konzipiert und balanciert Tag für Tag die Allokation des Portfolios, um den sich jeweils ändernden Marktbedingungen zu entsprechen. Damit können die Faktorprämien von Wachstumswerten eingenommen werden, während die Volatilität auf einem gesamtmarktüblichen Niveau gehalten wird. Weitere Informationen unter https://ai-leaders.de

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Künstliche Intelligenz hält Einzug in Labor und Entwicklungsabteilung. Für Anleger entsteht ein neues, datengetriebenes Ökosystem.

Künstliche Intelligenz war lange vor allem ein Thema für Internetplattformen, digitale Werbung und Konsumentenanwendungen. Inzwischen verlagert sich ein wesentlicher Teil der Dynamik in Richtung „AI for Science“: KI-gestützte Modelle beschleunigen Forschung, Simulation und Design in Bereichen wie Biotechnologie, Pharma, Chemie und Materialwissenschaft. Für Investoren entsteht damit ein neues, stark wachsendes Ökosystem zwischen Labor, Rechenzentrum und Fabrik. Im Kern geht es darum, die Entwicklung von Wirkstoffen, Materialien und komplexen Systemen nicht mehr ausschließlich über langwierige Laborversuche zu treiben, sondern massiv über Simulation und datengetriebene Modellierung zu ergänzen. Foundation-Modelle für Moleküle, Proteine oder Materialien erzeugen in Sekunden Vorschläge, für die früher Wochen experimenteller Arbeit nötig waren. Sie generieren virtuelle Bibliotheken von Kandidaten, simulieren Bindungseigenschaften, Toxizität oder mechanisches Verhalten und priorisieren jene Ansätze, die sich für reale Tests lohnen.

„Wir sehen hier die Industrialisierung der Forschung“, sagt Christian Hintz, Portfoliomanager des „AI Leaders“, einem global investierenden Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4). „KI verschiebt den Aufwand von Versuchen im Labor hin zu vorstrukturierten Hypothesen aus dem Modell. Das verkürzt Entwicklungszyklen, senkt Kosten und erhöht die Trefferwahrscheinlichkeit – und zwar in Bereichen, in denen einzelne Erfolge enorme wirtschaftliche Hebel haben, etwa in der Onkologie, bei seltenen Krankheiten oder bei neuen Batteriematerialien.“ Technologisch entstehen entlang der gesamten Kette neue Anbieter: Plattformen für molekulare Foundation-Modelle, Start-ups, die Proteinfaltung und Wirkstoffbindung simulieren, Softwarehäuser für Hochleistungssimulationen und Automatisierungslösungen für Laborprozesse. Hinzu kommen klassische Biotech- und Chemieunternehmen, die KI-gestützte Modelle tief in ihre F&E-Prozesse integrieren und sich so strategische Vorteile sichern – etwa durch verkürzte Zeit bis zur klinischen Studie oder durch bessere Ausnutzung von Patentschutzfristen.

Für Investoren ist entscheidend, dass AI for Science eng an reale Budgets gekoppelt ist. Forschungsausgaben in Pharma, Chemie oder Energie zählen zu den stabileren Komponenten der Unternehmensplanung, nicht zuletzt, weil sie durch regulatorische Anforderungen, Patentausläufe und demografische Trends strukturell gestützt werden. „Wer in die Infrastruktur und Software dieser KI-getriebenen Forschung investiert, dockt nicht nur an einen Technologietrend an, sondern an Pflichtausgaben großer Industriezweige“, betont Christian Hintz. „Das ist ein wichtiger Unterschied zu reinen Konsumenten-Applikationen, deren Nachfrage deutlich volatiler sein kann.“

Die zweite Ebene des Investment-Case liegt in der Skalierbarkeit: Ein einmal trainiertes Modell für Protein-Design oder Materialsimulation lässt sich vielfach wiederverwenden, anpassen und lizenzieren – in unterschiedlichen Indikationen, Märkten und Partnerschaften. Geschäftsmodelle reichen von reinen Softwarelizenzen über „AI as a Service“ bis zu Joint Ventures, in denen KI-Plattformen und Pharmaunternehmen Forschungsrisiken und -erträge teilen. Für Anleger bedeutet das: Zentral ist weniger die kurzfristige Profitabilität einzelner Projekte als die Frage, ob ein Unternehmen über wiederverwendbare Plattformen verfügt, die langfristig mehrere Wertschöpfungspfade eröffnen.

Gleichzeitig bleibt das Feld risikobehaftet. Viele Unternehmen befinden sich in frühen Entwicklungsstadien, regulatorische Anforderungen sind hoch, und nicht jede Simulation führt zu einem marktfähigen Produkt. „Genau deshalb ist Diversifikation über mehrere Anbieter, Anwendungsfelder und Entwicklungsstadien so wichtig“, erklärt Christian Hintz. „Als thematischer Investor prüfen wir, ob ein Unternehmen klare Metriken für den Beitrag der KI zur Pipeline-Qualität hat und ob sich diese Effekte in Partnerschaften, Lizenzeinnahmen oder verkürzten Entwicklungszeiten abbilden.“ Für langfristige Investoren zeichnet sich damit ein strukturelles Wachstumsfeld ab: KI wird vom Produktivitätswerkzeug der Büroarbeit zur Forschungstechnologie, die Unsicherheit in hochregulierten Industrien reduziert. Wer AI for Science im Portfolio verankert, investiert nicht nur in virtuelle Moleküle, sondern in die Beschleunigung realer Innovationszyklen – von neuen Medikamenten über leichtere Werkstoffe bis zu effizienteren Energiespeichern.

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Über den Fonds „AI Leaders“

Der „AI Leaders“ (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4) ist ein ist ein global investierender Aktienfonds mit dem Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz. Das Managementteam bestehend aus Christian Hintz, Tilmann Speck und Gerd Schäfer verwaltet ein Portfolio von bis zu 160 Werten von Herstellern und Anbietern von KI-Hardware und von KI-Software, Anwendern von KI-Hard- oder -Software für den eigenen Unternehmenszweck und Dienstleister im Bereich von KI. Bis 2030 erwarten Experten für die Künstliche Intelligenz einen Wertschöpfungsbeitrag zum weltweiten Bruttosozialprodukt in Höhe von 1,2 Prozent pro Jahr. Bei den bis zu 160 Portfoliounternehmen des „AI Leaders“ handelt es sich um Gesellschaften mit einer führenden Marktstellung. Das Portfoliomanagement-Team setzt den digitalen Investmentprozess ,TOPAS‘ des Wertpapierinstituts ELAN Capital-Partners GmbH ein. Dieser wurde für die zeitnahe Steuerung von Portfoliobausteinen konzipiert und balanciert Tag für Tag die Allokation des Portfolios, um den sich jeweils ändernden Marktbedingungen zu entsprechen. Damit können die Faktorprämien von Wachstumswerten eingenommen werden, während die Volatilität auf einem gesamtmarktüblichen Niveau gehalten wird. Weitere Informationen unter https://ai-leaders.de

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Synthetisch erzeugte, datenschutzkonforme Trainingsdaten können den Engpass realer Daten auflösen. So entwickelt sich rund um „Synthetic Data“ ein eigenständiger Infrastrukturmarkt für KI-Anwendungen.

Künstliche Intelligenz lebt von Daten – und genau hier stoßen viele Unternehmen an Grenzen. In sensiblen Bereichen wie Gesundheit, Finanzdienstleistungen oder Mobilität ist reale Trainings- und Testdaten oft knapp, regulatorisch eingeschränkt oder teuer zu erzeugen. Synthetic Data, also künstlich generierte, statistisch realistische Datensätze, schickt sich an, diesen Engpass zu lösen. Für Investoren entsteht ein neues Infrastruktursegment zwischen Cloud, KI-Modellen und Fachanwendungen.

Der Markt für Synthetic-Data-Lösungen wächst rasant. Studien beziffern das globale Marktvolumen auf wenige hundert Millionen US-Dollar im Jahr 2024, prognostizieren aber ein Wachstum auf mehrere Milliarden US-Dollar bis zum Ende des Jahrzehnts – mit jährlichen Wachstumsraten von teils deutlich über 35 Prozent. Parallel dazu erwarten Analysten, dass bis 2028 ein Großteil der für KI genutzten Daten synthetisch sein wird; Schätzungen sprechen von bis zu 80 Prozent, ausgehend von rund 20 Prozent im Jahr 2024. „Wir sehen hier eine Art ,Datenwende‘: weg von der reinen Sammlung realer Informationen hin zu einer kombinierten Strategie aus realen und synthetischen Daten“, sagt Christian Hintz, Portfoliomanager des „AI Leaders“ (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4).

Synthetic Data adressiert mehrere strukturelle Probleme zugleich. Erstens schließt sie Lücken in Datensätzen, etwa bei seltenen Ereignissen in der Industrie, im Straßenverkehr oder im Zahlungsverkehr. Zweitens reduziert sie Abhängigkeiten von personenbezogenen Daten und senkt damit den Druck aus Datenschutzvorgaben wie der DSGVO. Drittens lassen sich Szenarien simulieren, die in der realen Welt nur schwer oder sehr teuer zu beobachten wären – von Ausnahmesituationen im Klinikbetrieb bis zu seltenen Störfällen in komplexen Produktionsanlagen. Moderne Generative-AI-Verfahren wie GANs und Diffusionsmodelle erzeugen dabei Tabellendaten, Bilder, Video- oder Sensordaten, die statistisch nah an der Realität liegen, ohne personenbezogene Informationen zu enthalten.

Für Investoren entsteht entlang dieser Wertschöpfungskette ein differenziertes Anlageuniversum. Eine Gruppe von Anbietern konzentriert sich auf generische Plattformen für Synthetic Data, die branchenübergreifend einsetzbar sind. Sie stellen Werkzeuge zur Verfügung, mit denen Unternehmen eigene synthetische Datensätze erstellen, Qualität und Datenschutz prüfen und die Daten in Trainingspipelines integrieren können. Der Markt für Synthetic-Data-Generierung wird bis 2030 auf ein Vielfaches seines heutigen Volumens geschätzt; zugleich ist die Teilkomponente „Synthetic Data“ im Markt für KI-Trainingsdatensätze der am schnellsten wachsende Bereich. Daneben entstehen spezialisierte Anbieter für bestimmte Domänen – etwa im Gesundheitswesen, in der Finanzbranche oder in der Automobilindustrie. Sie kombinieren Synthetic Data mit domänenspezifischem Fachwissen und bieten vorkonfigurierte Datenbibliotheken für typische Anwendungsfälle, von medizinischen Bilddatensätzen über Betrugserkennung bis hin zu autonomen Fahrszenarien. In vielen dieser Segmente ist reale Datenbeschaffung besonders anspruchsvoll, weil sie entweder stark reguliert, sicherheitskritisch oder schlicht selten ist. Synthetic Data schafft hier die Möglichkeit, Modelle robuster zu machen, ohne auf reale Vorfälle warten zu müssen.

Ein weiterer Baustein des Investment-Case liegt im Finanzierungstrend. Risikokapitalgeber haben in den vergangenen Jahren verstärkt in Synthetic-Data-Start-ups investiert; 2024 flossen Schätzungen zufolge mehrere hundert Millionen US-Dollar in eine noch überschaubare Zahl von Anbietern, Tendenz steigend. Für Christian Hintz und Tilmann Speck, die den „AI Leaders“ gemeinsam managen, ist das ein Hinweis auf die wachsende strategische Bedeutung des Themas: „Wo sich ein eigenständiges Ökosystem aus Infrastruktur, Tools und Spezialanbietern herausbildet, entsteht oft ein eigenständiges Anlagethema – vorausgesetzt, die Lösungen sind nicht nur technologisch interessant, sondern auch eng an reale Budgets der Anwender gekoppelt“, betont Christian Hintz.

Gleichzeitig ist Synthetic Data kein Selbstläufer. Fachleute weisen darauf hin, dass Qualität, Aussagekraft und Datenschutz nur dann gewährleistet sind, wenn die generierten Datensätze sorgfältig validiert werden. Hier setzt ein weiterer Teilmarkt an: Tools für die Messung von „Fidelity“, „Utility“ und „Privacy“ synthetischer Daten. Sie prüfen, wie nah die erzeugten Datensätze an der Realität liegen, wie gut Modelle damit trainiert werden können und wie gering das Risiko einer Re-Identifizierung ist. Solche Lösungen überschneiden sich teilweise mit dem entstehenden Markt für KI-Governance (etwa ISO-42001- und NIST-Frameworks) und machen Synthetic Data zu einem Thema, das technische, regulatorische und organisatorische Fragen verbindet. Aus Sicht der Fondsmanager ist Synthetic Data damit vor allem eines: ein Infrastrukturbaustein, der die Skalierung von KI erst möglich macht. „Ohne Daten bleibt jede Modellinnovation begrenzt“, fasst Speck zusammen. „Synthetic Data verändert deshalb nicht nur Training und Testen, sondern die Grundlogik der Datenverfügbarkeit. Für Investoren ist spannend, welche Anbieter es schaffen, aus dieser Technologie wiederkehrende, skalierbare Geschäftsmodelle zu bauen – vom generischen Plattformbetreiber bis zum spezialisierten Branchenpartner.“

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