Künstliche Intelligenz tritt nach Einschätzung von Technologie- und Finanzmanagern in eine neue Phase ein: Systeme werden nicht mehr nur Inhalte erzeugen oder Daten analysieren, sondern auch Finanzentscheidungen ausführen, digitale Vermögenswerte managen und unmittelbar an wirtschaftlicher Wertschöpfung teilnehmen – darauf verweist eine Reihe von Branchenstimmen anlässlich des AI Appreciation Day.
Der Übergang wird bereits durch rasant wachsende technische Fähigkeiten und steigende Investitionen untermauert.
Der AI Index 2026 der Stanford University zeigt, dass KI-Agenten ihre Erfolgsquote bei realen Aufgaben von 20 % im Jahr 2025 auf 77,3 % im Jahr 2026 steigern konnten. Die weltweiten KI-Investitionen von Unternehmen beliefen sich im vergangenen Jahr auf 581,7 Milliarden US-Dollar – ein Plus von 130 % gegenüber 2024.
Gleichzeitig hält der Bericht fest, dass aktuelle Systeme weiterhin Probleme mit mehrstufiger Planung und fundierter Finanzanalyse haben – ein Hinweis auf die Lücke zwischen experimentellen Agenten und wirklich belastbarer Finanzmarktinfrastruktur.
KI-Agenten lösen sich von der reinen Assistenzrolle
Diese Lücke beginnt sich in Unternehmen zu schließen, die KI-Agenten quer durch Entwicklung, Regulatorik und Finance einsetzen.
Ryan Kirkley, CEO und Mitgründer des Zahlungsnetzwerks Global Settlement Network, beobachtet, wie KI sich von einer experimentellen Technologie zu einem zentralen Pfeiler von Geschäftsprozessen entwickelt hat.
„Ich investiere seit mehreren Jahren in KI-Unternehmen und konnte zusehen, wie sich die Technologie von einem spannenden Experiment zu etwas entwickelt hat, das Geschäftsabläufe tatsächlich grundlegend verändert“, sagte Kirkley gegenüber Yellow.com.
Bei Global Settlement ist KI nach seinen Worten inzwischen Kern der operativen Plattform: Im Unternehmen arbeiten heute mehr Agenten als Mitarbeiter, agentische Systeme unterstützen Compliance, Identitätsprüfung und Softwareentwicklung.
Besonders bedeutsam erscheint ihm die Kombination aus KI und Blockchain. KI-Systeme können Daten auswerten und Chancen erkennen, während Blockchain-Netzwerke die programmierbare Infrastruktur für grenzüberschreitende Ausführung von Finanzgeschäften bereitstellen.
„Am spannendsten finde ich die Schnittstelle zwischen KI und Krypto – weil jede dieser Technologien genau das ergänzt, was der anderen bislang gefehlt hat“, so Kirkley.
Auch die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) hat herausgestellt, dass KI und Tokenisierung Handel, Abwicklung und Sicherheitenmanagement enger verzahnen und Abstimmungsaufwände senken könnten. Schon heute werde KI im Finanzsektor unter anderem für Kreditentscheidungen, Betrugserkennung, Risikomanagement und Backoffice-Automatisierung eingesetzt.
Jordi Esturi, Chief Marketing Officer der Tokenisierungsplattform Brickken, kritisiert, die Branche fokussiere sich zu stark auf heutige Use Cases wie Textgenerierung, Besprechungsprotokolle oder Coding-Hilfen.
„Die nächste Ausbaustufe von KI ist ihre Rolle als aktiver Akteur in der Wirtschaft: Menschen bei Finanzentscheidungen zu unterstützen, digitale Vermögenswerte zu verwalten und immer komplexere Transaktionen in Echtzeit zu koordinieren“, sagt Esturi.
Er beschreibt diese Entwicklung als Fundament von „agentic finance“ und agentischen Kapitalmärkten, in denen KI-Systeme innerhalb klar definierter Governance-Strukturen Kapitalbildung und Asset-Management unterstützen.
In einem solchen Modell könnten Gründer über KI-gestützte Infrastruktur Kapital einwerben, Investoren Portfolios steuern und Unternehmen tokenisierte Vermögenswerte mit deutlich weniger manuellen Prozessen emittieren.
„Ob Gründer auf Kapitalsuche, Investor mit Portfolio oder Unternehmen mit Token-Emission – jeder sollte mit Finanzinfrastruktur so selbstverständlich interagieren können, wie er heute das Internet nutzt“, so Esturi.
Die BIZ betont, dass tokenisierte Register automatisierte 24/7-Betriebsmodelle mit gleichzeitiger Abwicklung ermöglichen können, warnt jedoch, dass verlässliches Geld, klare Governance und regulatorische Sicherungsmechanismen notwendig sind, um solche Systeme in großem Maßstab tragfähig zu machen.
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Schwellenländer könnten an wirtschaftlichem Gewicht gewinnen
Über den Finanzsektor hinaus verändern sinkende KI-Entwicklungskosten, wo Technologieunternehmen überhaupt entstehen können.
Lily Dash, Mitgründerin von Actai Advisors und Gründerin der Initiative Future Caribbean, sieht durch KI den traditionellen Zusammenhang von Standort und Teilhabe an der globalen Tech-Ökonomie erodieren.
„Zum ersten Mal ist der geografische Standort deutlich weniger entscheidend als Talent, Ambition und Zugang zu den richtigen Werkzeugen“, sagt Dash.
Sie verweist auf Barbados, Jamaika, Trinidad, Nigeria und Kenia als Märkte, in denen Gründer heute Produkte bauen und an der KI-Entwicklung mitarbeiten können, ohne in etablierte Tech-Zentren wie das Silicon Valley oder London umziehen zu müssen.
Die Kosten, um an technologischer Entwicklung teilzuhaben, seien massiv gefallen, so Dash. Regionen, die bislang vor allem importierte Technologie konsumiert haben, hätten damit deutlich bessere Chancen, eigene Produkte zu entwickeln und zu exportieren.
Laut AI Index von Stanford erreichte generative KI binnen drei Jahren eine Nutzungsquote von 53 % in der Bevölkerung – schneller als der Personal Computer oder das Internet. Die Verbreitung korreliert jedoch weiterhin stark mit dem Pro-Kopf-Einkommen eines Landes, was zeigt, dass der Zugang trotz des raschen Wachstums ungleich bleibt.
Auch die Weltbank warnt, dass Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen vor erheblichen Hürden stehen, wenn sie KI im großen Maßstab einsetzen wollen. Ihr „Digital Progress and Trends Report“ definiert vier Grundvoraussetzungen für breite Nutzung: Konnektivität, Rechenkapazität, lokal relevante Daten und Qualifikationen der Arbeitskräfte.
Diese Grundlagen werden nach Ansicht von Dash darüber entscheiden, ob Schwellenländer dauerhafte wirtschaftliche Wertschöpfung aus KI ziehen können.
„Wir müssen sicherstellen, dass Menschen Zugriff auf Infrastruktur, Bildung, Mentoren und Kapital haben – damit aus Ideen echte Unternehmen werden“, sagt sie.
Investitionen in lokale Gründer könnten es KI ermöglichen, zum Wachstum des Bruttoinlandsprodukts, zu hochwertigen Arbeitsplätzen und zu einer breiter geografisch verteilten Generation von Tech-Unternehmen beizutragen.
Governance entscheidet über die Richtung
Die befragten Führungskräfte sind sich weitgehend einig, dass die ökonomische Bedeutung von KI künftig weniger aus der Inhaltserzeugung, sondern vor allem aus konkreten Handlungsfähigkeiten resultieren wird.
Kirkley rechnet damit, dass KI tokenisierte Vermögenswerte und digitales Geld für Unternehmen und Verbraucher deutlich zugänglicher machen und damit die Verbreitung blockchainbasierter Finanzdienste beschleunigen wird.
„Die Zukunft der Finanzwelt wird nicht nur digital sein – sie wird standardmäßig intelligent sein“, sagt er.
Mit wachsender Autonomie nehmen jedoch auch die Risiken zu. Die BIZ warnt, dass ähnliche KI-Modelle dazu führen könnten, dass Finanzinstitute auf Marktschocks in gleicher Weise reagieren – mit der Gefahr verstärkter Volatilität und zusätzlichem Liquiditätsdruck. Die Abhängigkeit von wenigen Cloud-, Daten- und Modellanbietern könnte zudem operative Verwundbarkeiten schaffen.
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