Künstliche Intelligenz beim Investieren lernt aus dem, was archiviert wurde. Was fehlt — gescheiterte Emittenten, zurückgezogene Produkte, stille Märkte — erscheint im Modell oft als wäre es nie relevant gewesen.
Überlebensbias
Historische Renditevergleiche basieren häufig auf Titeln, die heute noch notiert sind. Ein Modell, das diese Reihen nacherzählt, klingt historisch belesen und übersieht systematisch die Verlierer.
Rückblickverzerrung
Nach einem Crash erklären Zusammenfassungen den Verlauf als „absehbar“. Menschliches Urteil muss die Frage stellen: Welche Information war zum Entscheidungszeitpunkt wirklich verfügbar?
Selbstbewusster Ton
Sprachmodelle formulieren Unsicherheit selten so scharf wie Analysten in einem Prüfungsgespräch. In unseren Sitzungen zwingen wir den Output in Kategorien: belegt, plausibel, spekulativ.
Die Rolle von KI bleibt damit klar: Beschleunigung und Breite der Recherche. Das Zusammenspiel mit Urteilsvermögen beginnt erst, wenn Bias benannt wird.