Einleitung: Können wir der Masse oder dem Code vertrauen?

Rezessionsprognosen gehören zu den größten Herausforderungen der modernen Wirtschaftsstrategie. Genaue Prognosen beeinflussen die Politik, die Investitionsplanung und den Arbeitsmarkt. Doch traditionelle Wirtschaftsmodelle haben Krisen oft nicht vorhergesehen.

Daher gewinnen neue Methoden an Bedeutung. Einige stützen sich auf kollektive menschliche Erkenntnisse, die gemeinhin als Schwarmintelligenz bezeichnet werden. Andere setzen auf künstliche Intelligenz (KI), die riesige Datenmengen analysiert, um Muster zu erkennen. Angesichts der zunehmenden Komplexität der Wirtschaft wird die Frage immer dringlicher: Wer kann Rezessionen besser vorhersagen – Menschen oder Maschinen?

Schwarmintelligenz bei der Vorhersage von Rezessionen

Was ist Schwarmintelligenz?

Schwarmintelligenz ist die Idee, dass die durchschnittliche Beurteilung vieler Individuen überraschend genau sein kann. Ein klassisches Beispiel stammt aus dem Jahr 1906. Besucher einer britischen Messe schätzten das Gewicht eines Ochsen. Der Durchschnitt von fast 800 Schätzungen lag innerhalb von 1 % des tatsächlichen Gewichts.

In der heutigen Zeit werden ähnliche Prinzipien in Prognosemärkten und Online-Communities angewendet. Damit konnten bereits mehrfach Wahlergebnisse und Marktveränderungen korrekt vorhergesagt werden. Diese Fälle zeigen, wie kollektives Denken auch bei der Prognose von Rezessionen helfen kann.

Wie funktioniert das?

Crowd-basierte Prognosen funktionieren am besten, wenn drei Faktoren gegeben sind:

• Vielfältige Meinungen: Jeder Teilnehmer sieht einen anderen Teil des Gesamtbildes.
• Unabhängigkeit: Die Menschen dürfen sich nicht gegenseitig beeinflussen.
• Aggregation: Es muss eine Methode festgelegt werden, um alle Beiträge zu einer einzigen Prognose zusammenzufassen.

Wenn diese Bedingungen erfüllt sind, kann die Crowd manchmal Experten übertreffen. Allerdings spielen auch die Größe und Zusammensetzung der Gruppe eine Rolle. Eine aktuelle Studie mit dem Titel „On the Wisdom of Crowds (of Economists)” hat herausgefunden, dass die Vorteile der Vielfalt in Bezug auf die Genauigkeit mit zunehmender Größe der Gruppe tendenziell abnehmen. Mit anderen Worten: Mehr ist nicht immer besser.

Das bedeutet, dass eine sorgfältige Gestaltung von Prognose-Crowds unerlässlich ist. Zu viele Stimmen können statt Einsichten nur Lärm verursachen.

Grenzen der Crowd Forecasting

Trotz ihrer Stärken hat die Weisheit der Masse auch ihre Schwächen.

Beispielsweise können Menschen in Herdenverhalten verfallen. Dies führt oft zu Blasen oder Crashs. Emotionale Vorurteile – wie Angst oder Gier – können das Urteilsvermögen trüben. Darüber hinaus haben manche Menschen möglicherweise besseren Zugang zu Daten, was zu einer Informationsasymmetrie führt.

Die Aggregation selbst ist eine Herausforderung. Die Übersetzung Tausender Meinungen in eine einzige Prognose kann zu Fehlern führen. Der Crowd mangelt es möglicherweise auch an Verantwortungsbewusstsein, und Signale von weniger informierten Mitgliedern können diejenigen mit wertvollen Erkenntnissen übertönen.

Darüber hinaus können Emotionen über soziale Plattformen schnell verbreitet werden. In Zeiten von Marktstress können Panik oder Euphorie das rationale Denken außer Kraft setzen. Dies ist besonders gefährlich, wenn es darum geht, eine Rezession vorherzusagen, da Frühindikatoren subtil sein und leicht durch Emotionen verzerrt werden können.

Die Rolle der KI bei der Vorhersage von Rezessionen

Wie KI Vorhersagen trifft

KI nutzt maschinelles Lernen, um wirtschaftliche Muster zu analysieren. Tools wie Random Forests und neuronale Netze suchen nach komplexen Zusammenhängen in Daten. So können sie beispielsweise Verbindungen zwischen Zinssätzen, Ausgabeverhalten und Veränderungen des BIP identifizieren.

KI nutzt auch Natural Language Processing (NLP). Damit können Systeme Nachrichten, soziale Medien und Gewinnberichte scannen. Auf diese Weise erkennen sie Stimmungsänderungen.

KI-Modelle sind oft leistungsfähiger als herkömmliche Methoden. Studien zeigen, dass maschinelles Lernen die Genauigkeit bei der Prognose von Inflation oder BIP um 10 % bis 40 % verbessert. Das liegt nicht nur an der größeren Datenmenge. Es liegt daran, dass KI nichtlineare Muster erkennen kann, die ältere Modelle übersehen.

Diese Vorteile sind erheblich. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die von Linearität ausgehen, erfasst KI unregelmäßige Dynamiken in Wirtschaftssystemen. Das macht sie besonders nützlich für Prognosen in volatilen Umgebungen.

Warum Unternehmen KI einsetzen

Im Jahr 2024 nutzten 13,48 % der EU-Unternehmen (mit mehr als 10 Mitarbeitern) mindestens ein KI-Tool. Große Unternehmen waren mit 41,17 % führend, kleine und mittlere Unternehmen hinkten hinterher. Die höchsten Akzeptanzraten verzeichneten der Technologie- und der professionelle Dienstleistungssektor.

Infolgedessen wird KI zunehmend in die Entscheidungsfindung von Unternehmen integriert. Es werden mehr Daten als je zuvor generiert und analysiert. Dies verbessert die Fähigkeit der KI, wirtschaftliche Signale frühzeitig zu erkennen und die Vorhersagen von Rezessionen zu verbessern.

Je mehr Unternehmen KI einsetzen, desto mehr Daten stehen für das Training von Wirtschaftsmodellen zur Verfügung. Mit dem Wachstum dieses Ökosystems können Feedback-Schleifen zwischen KI, Unternehmen und Märkten die Vorhersagefähigkeiten erheblich verbessern.

Vorteile von KI für Wirtschaftsprognosen

KI hat viele Stärken. Sie kann:

• Große Datenmengen schnell verarbeiten
• Emotionale Verzerrungen vermeiden
• Muster erkennen, die Menschen übersehen könnten

So verbesserte beispielsweise das NLP-basierte Modell von JPMorgan im Jahr 2023 die kurzfristigen Rezessionsprognosen um 18 %. KI erkannte Veränderungen in der Stimmung in den Nachrichten, bevor traditionelle Modelle Warnsignale identifizierten.

Eine weitere Studie von PwC unterstreicht die weitreichenden Auswirkungen der KI. Die am stärksten von KI betroffenen Branchen verzeichnen ein dreimal höheres Umsatzwachstum pro Mitarbeiter. Auch die Löhne steigen in diesen Sektoren doppelt so schnell. Dies deutet darauf hin, dass KI nicht nur die Prognosen verbessert, sondern auch die für die Prognose von Rezessionen verwendeten Wirtschaftsdaten verändert.

Wenn KI die Produktivität und Effizienz der Arbeitskräfte steigert, verschiebt dies indirekt die makroökonomischen Indikatoren. Dies kann für Analysten zu einem beweglichen Ziel führen, sodass Modelle an strukturelle wirtschaftliche Veränderungen angepasst werden müssen.

Die Herausforderungen für KI

Trotz ihrer Stärken hat KI auch Schwächen.

Eine davon ist das Black-Box-Problem. Viele Modelle liefern Prognosen ohne klare Erklärungen. Außerdem ist KI von Daten aus der Vergangenheit abhängig. Das macht sie ungeeignet für „Black Swan”-Ereignisse wie COVID-19.

Das MIT berichtete, dass KI-basierte Prognosen Anfang 2020 in weniger als 30 % der Fälle richtig waren. Die Einzigartigkeit der Pandemie machte es nahezu unmöglich, sie zu modellieren.

Ein weiteres Problem ist die Datenqualität. Unzureichende Daten führen zu schlechten Vorhersagen. Selbst in Europa, wo KI zunehmend eingesetzt wird, dürfte ihr Einfluss auf die Produktivität gering bleiben. Nach Angaben des IWF wird KI die Produktivität in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich nur um 1 % steigern.

Dieser Wert ist zwar besser als in den USA, aber immer noch niedriger als von vielen Experten erhofft. In einem solchen Umfeld könnten Crowd Insights weiterhin relevant bleiben. Insbesondere in Europa, wo das Wachstum langsamer verläuft, könnte die Stimmung der Verbraucher und Unternehmen für die Prognose einer Rezession weiterhin von entscheidender Bedeutung sein.

Praxisbeispiele: Wenn Prognosen richtig oder falsch waren

Wenn die Crowd richtig lag

Im Jahr 2022 bemerkten Reddit-Nutzer auf r/Economics erste Anzeichen einer Konjunkturabschwächung. Sie beobachteten einen Rückgang der Verbrauchernachfrage, Lieferverzögerungen und einen Rückgang der Stellenanzeigen. Diese Warnsignale kamen Monate bevor offizielle Daten einen Abschwung bestätigten.

Dies zeigt, wie anekdotische Belege, wenn sie aggregiert werden, bei der Vorhersage von Rezessionen helfen können.

Wenn die Masse sich irrt

Die Dotcom-Blase Ende der 1990er Jahre ist ein klares Beispiel dafür. Investoren glaubten, dass Technologieaktien unbegrenzt weiter wachsen würden. Diese von Millionen geteilte Überzeugung führte zu einem Marktcrash.

Der Optimismus der Masse wich einer kollektiven Illusion. Emotionale Aufregung trieb die Preise weit über ihren fundamentalen Wert hinaus. Als die Realität einholte, kam es zu einem schnellen und schweren Crash.

Erfolge der KI

Im Jahr 2018 nutzte Kensho KI, um eine Marktverschiebung vorherzusagen. Das Unternehmen analysierte die Erklärungen der Zentralbanken und fand erste Anzeichen für eine Straffung, woraufhin sich die Märkte wenige Wochen später anpassten und die Prognose bestätigten.

Dieser Fall demonstrierte die Fähigkeit der KI, unstrukturierte Textdaten zu verarbeiten und wirtschaftliche Signale abzuleiten. Er zeigte, wie KI traditionelle makroökonomische Modelle ergänzen kann.

Fehler der KI

Während der COVID-19-Pandemie versagten KI-Modelle weitgehend. Ihnen fehlten Daten zu ähnlichen Ereignissen, und sie waren nicht in der Lage, sich rechtzeitig anzupassen. Dies verdeutlichte die Grenzen der KI bei der Vorhersage von Rezessionen unter extremer Unsicherheit.

Diese Einschränkungen zeigen, dass KI trotz ihrer Stärken nach wie vor menschlicher Führung bedarf. Kein Algorithmus konnte globale Lockdowns und staatliche Rettungspakete vorhersagen.

Kombination der Stärken: Der hybride Ansatz zur Vorhersage von Rezessionen

Warum beides zusammen besser ist

Weder die Weisheit der Masse noch KI sind perfekt. Zusammen können sie jedoch die Schwächen des jeweils anderen ausgleichen.

KI ist hervorragend im Umgang mit Zahlen und Größenordnungen. Menschen sind besser im Umgang mit Kontexten und Urteilsvermögen. Good Judgment Open kombiniert beispielsweise menschliche Prognosen mit algorithmischen Analysen. Das Ergebnis? Die Genauigkeit verbessert sich um etwa 20 %.

Hybride Systeme schaffen ein Gleichgewicht zwischen quantitativer Leistungsfähigkeit und menschlicher Intuition. Dies ist besonders wertvoll in unsicheren Umgebungen, in denen Daten unvollständig oder widersprüchlich sind.

Beispiele für hybride Systeme

Einige Plattformen ermöglichen es der KI, eine erste Prognose zu erstellen. Anschließend passen Menschen das Ergebnis an oder erläutern es. Mit der Zeit lernt das System aus diesen Korrekturen. Dieser wechselseitige Prozess hilft der KI, die Komplexität der realen Welt besser zu verstehen.

Diese Systeme werden bereits in den Finanzmärkten und für politische Prognosen eingesetzt. Mit der Zeit könnten sie zum Standard für die Prognose von Rezessionen werden.

Menschen können Kontext liefern. KI kann ihn quantifizieren. Zusammen ergeben sie ein umfassenderes Bild.

Unsere fachkundige Beratung im Bereich Geschäftsprognosen hilft Ihnen, Risiken zu erkennen und zu mindern und externe Herausforderungen in strategische Chancen zu verwandeln. [Kontakt]

Fazit: Wer wird die nächste Rezession vorhersagen?

Die Vorhersage von Rezessionen ist nach wie vor eine der größten Herausforderungen in der Wirtschaft. Die Weisheit der Masse bringt Intuition und Erfahrung mit. KI bringt Daten und Geschwindigkeit. Beide haben versagt. Aber beide haben auch Erfolg gehabt.

Die Zukunft gehört wahrscheinlich Systemen, die beides miteinander verbinden. KI wird zwar immer besser, aber sie wird menschliche Erkenntnisse nicht ersetzen – sie wird mit ihnen zusammenarbeiten.

Die entscheidende Frage bleibt:

Werden Maschinen, wenn sie immer mehr lernen, unsere Intuition ersetzen – oder wird das menschliche Urteilsvermögen bei der Vorhersage von Rezessionen immer das letzte Wort haben?