Warum traditionelle Bewertungskennzahlen in einem von künstlicher Intelligenz geprägten Marktumfeld systematisch versagen – und welche Faktoren Anleger stattdessen in den Blick nehmen sollten.
Lesezeit: ~10 Minuten · Stand: Mai 2026 · Aledius Asset Management
Das stille Beben im Software-Sektor
Während der breite Aktienmarkt in den vergangenen zwölf Monaten deutlich zulegen konnte, erlebten Software-Unternehmen eine bemerkenswerte Divergenz. Der IGV ETF – ein gängiger Proxy für den globalen Software-Sektor – verlor zwischen April 2025 und April 2026 signifikant an Wert, obwohl kaum ein Gewinnsturz die Selloffs fundamental rechtfertigte. Der Kursrückgang war primär durch einen Faktor getrieben: die Angst vor KI-Disruption.
Software-Entwicklung gilt als das am weitesten fortgeschrittene Anwendungsfeld generativer KI. Coding-Agenten können heute Aufgaben erledigen, für die vor wenigen Jahren noch ein erfahrenes Entwicklerteam notwendig war. Die logische Schlussfolgerung vieler Marktteilnehmer: Wenn Software quasi zum Nulltarif gebaut werden kann, haben Software-Unternehmen keinen strukturellen Vorteil mehr.
Infolgedessen werden einst hochbewertete Qualitätstitel wie GoDaddy, Adobe, Workday, Atlassian oder Salesforce heute zu Forward-KGVs nahe oder unter 13 gehandelt – das entspricht in etwa der Hälfte des Marktdurchschnitts. Für klassische Value-Investoren klingt das nach einer Einladung. Doch die Geschichte technologischer Umbrüche warnt eindringlich vor voreiligen Schlüssen.
| „Wer Disruption-Aktien allein aufgrund niedriger Multiples kauft, setzt auf eine riskante Wette. Die Geschichte ist voll mit Unternehmen, die vor ihrem Untergang verblüffend günstig aussahen.“ |
Das Muster vergangener Disruptionen
Blockbuster, Borders, RadioShack, McClatchy – diese Namen stehen exemplarisch für eine immer wiederkehrende Dynamik an den Kapitalmärkten. Im Zenit ihrer Macht kontrollierten diese Konzerne Tausende von Filialen, Millionen von Kunden und Milliarden an Umsatz. Technologiewellen wie Streaming, E-Commerce und digitale Werbung erosierten ihre Geschäftsmodelle letztlich vollständig.
Was diese Fälle für Investoren besonders tückisch machte: Die Aktienkurse reagierten schnell und scharf. Die Fundamentaldaten – Umsätze, Kundenzahlen, sogar Gewinne – hinkten dem Kursverfall oft um Jahre hinterher. Manchmal stiegen sie sogar noch kurze Zeit, bevor der eigentliche Einbruch kam. Dieses zeitliche Missverhältnis erzeugt die Illusion von Günstigkeit – und lockt Value-Investoren auf sinkende Schiffe.
Disruption kommt in Wellen, nicht in Schüben
Wichtig ist auch zu verstehen, dass disruptive Technologien selten isoliert wirken. Seit den 1990er-Jahren haben sich Internet-Infrastruktur, Mobile, E-Commerce, Digital Media, Social Media, Cloud Computing und nun KI gegenseitig verstärkt. Der Einzelhandel etwa wurde zuerst durch E-Commerce unter Druck gesetzt, dann durch Mobile – und wird heute erneut durch KI-gestützte Einkaufserlebnisse herausgefordert.
KI ist eine sogenannte General Purpose Technology: Sie transformiert nicht nur eine Branche, sondern potenziell alle. Aktuelle Analysen deuten darauf hin, dass bereits über 72 % der US-amerikanischen Unternehmen – gemessen an der Marktkapitalisierung sogar knapp 78 % – als technologisch exponiert eingestuft werden müssen.
| HISTORISCHE DISRUPTIONS-WELLEN IM ÜBERBLICK: Internet-Infrastruktur (1996–2005) — Stärkste Auswirkungen auf Telekommunikation E-Commerce (2005–2021) — Strukturelle Erosion des stationären Einzelhandels Digital Media & Streaming (2006–2022) — Zeitung, TV, klassische Werbung Cloud Computing (2009–2018) — Halbleiter, Software-Infrastruktur K ünstliche Intelligenz (2022–heute) — Software, Halbleiter und weit darüber hinaus |
Warum traditionelles Value-Investing in Disruptionen scheitert
Das sogenannte Value-Faktor-Modell – eine Long-Short-Strategie, die günstige Aktien kauft und teure verkauft – ist eine der bestdokumentierten Quellen für Überrenditen in der akademischen Literatur. Basierend auf klassischen Kennzahlen wie KGV, KBV, KUV und freiem Cashflow-Multiplikator erzielte der Faktor über Jahrzehnte hinweg konsistente Alphas.
Doch seit 2010 befindet sich der Value-Faktor in einem anhaltenden Drawdown. Eine differenzierte Analyse liefert eine erhellendere Erklärung: Der Faktor scheitert nicht generell – er scheitert spezifisch in technologisch exponierten Sektoren.
In nicht-exponierten, also strukturell stabilen Sektoren hat Value-Investing in den letzten 30 Jahren tatsächlich zuverlässig und konsistent funktioniert. In exponierten Sektoren hingegen hat es systematisch versagt: Die Strategie kaufte Value Traps wie Borders und verkaufte Disruptions-Gewinner wie Amazon.
| „Value-Investing ist nicht tot – es wird selbst disrupted. Der Fehler liegt nicht in der Methode, sondern in ihrer Anwendung auf Unternehmen, für die sie nie konzipiert wurde.“ |
Wer überlebt Disruption – und warum?
Walmart hat Amazon getrotzt. Die New York Times hat die Zeitungskrise überlebt, während Tausende Lokalzeitungen verschwanden. Was unterschied diese Überlebenden von den Verlierern?
Die Antwort findet sich in einer wirtschaftswissenschaftlichen Theorie, die bereits 1986 von David Teece formuliert wurde: dem Konzept der Complementary Assets. Teece argumentierte, dass der Profit aus Innovation häufig nicht beim eigentlichen Erfinder verbleibt, sondern bei denjenigen, die ergänzende Vermögenswerte kontrollieren – Distribution, Kundenbeziehungen, Markenstärke, komplementäre Technologien.
Paradigmatisch dafür: EMI erfand den CT-Scanner, besaß aber weder Vertriebsstrukturen für Krankenhäuser noch die notwendige Servicekompetenz. General Electric, das diese Komplementärassets bereits besaß, überholte EMI technologisch rasch und dominierte den Markt schließlich vollständig.
Der Mythos der disruptiven Startups
Die populäre Erzählung, wonach wendige Startups unweigerlich träge Konzerne ablösen, ist empirisch kaum haltbar. Systematische Untersuchungen zeigen, dass Faktoren wie geringe Marktkapitalisierung oder junges Unternehmensalter in Disruptions-Phasen keine konsistente Überperformance liefern. IBM war ein klassischer Nachzügler beim Personal Computer – wurde aber dennoch in den 1980ern zum Marktführer, weil es ein komplementäres Software-Ökosystem aufgebaut hatte. Die Technologie war Mittel zum Zweck; die wahren Moats lagen anderswo.
Intangible Value ist der bessere Bewertungsrahmen
Aus dieser Erkenntnis lässt sich ein erweitertes Bewertungsmodell ableiten, das wir als Intangible-Value-Ansatz bezeichnen. Im Gegensatz zu traditionellen Metriken, die ausschließlich physische Vermögenswerte und historische Gewinne abbilden, berücksichtigt dieser Rahmen systematisch vier Kategorien immaterieller Werte:
| INTELLECTUAL PROPERTY Proprietäre Technologien, Patente, akkumulierte Geschäftslogik, Algorithmen und KI-Modelle sowie komplementäre Innovationen. | BRAND EQUITY Markenvertrauen und Kategorieführerschaft; Wahrnehmung als Sicherheits- und Compliance-Standard; langjährige Kundenbeziehungen. |
| HUMAN CAPITAL Produkt- und Engineering-Urteilsvermögen; Domänenexpertise in Kundenworkflows; adaptive Organisationskultur. | NETWORK EFFECTS Ökosysteme aus Entwicklern und Drittanbieter-Applikationen; Datenfeedback-Loops; Switching Costs aus tief integrierten Systemen. |
Backtests über mehr als 30 Jahre zeigen, dass ein auf diesen Faktoren basierendes Bewertungsmodell in exponierten Sektoren signifikant besser abschneidet als traditionelle Value-Metriken – und zwar sowohl in der ersten Hälfte des Betrachtungszeitraums (1995–2009) als auch in der zweiten (2010–2026). Während traditionelles Value in exponierten Industrien eine annualisierte Underperformance von bis zu minus 4,3 Prozentpunkten aufwies, lieferte der Intangible-Value-Ansatz in denselben Sektoren eine Outperformance von über 5 Prozentpunkten pro Jahr.
Besonders aufschlussreich: Wenn beide Ansätze übereinstimmen – ein Titel gilt sowohl auf traditionellen als auch auf immateriellen Bewertungsmaßstäben als günstig – sind die Renditen am höchsten. In Fällen, wo sie divergieren, weist das Intangible-Value-Modell fast immer die höhere Prognosekraft auf. Es kaufte korrekt Amazon und Apple; es mied Wells Fargo und Macy’s.
Was bedeutet das konkret für den Software-Sektor heute?
Angewendet auf die aktuelle Schwäche bei Software-Aktien ergibt sich ein differenziertes Bild. Der Durchschnittswert der Intangible-Value-Scores für Titel, die im vergangenen Jahr um mehr als 30 % gefallen sind, ist positiv – es gibt also echte Kaufgelegenheiten. Doch die Verteilung ist auffällig schief: Es gibt eine ungewöhnlich lange linke Seite, die auf eine Reihe echter Value Traps hinweist.
Entscheidend ist, zwei Dimensionen gleichzeitig zu betrachten: komplementäre Burggrabenassets auf der einen Seite und den Grad der KI-Adoption auf der anderen. Das ideale Anlageziel befindet sich im „Sweet Spot“ – Unternehmen mit robusten immateriellen Komplementärassets, die zugleich aktiv KI in ihr Geschäftsmodell integrieren.
Besonders ausgeprägte Burggrabenassets im Enterprise-Software-Bereich
Enterprise-Software-Unternehmen besitzen häufig besonders tiefe komplementäre Moats. Ihre Produkte fungieren als sogenannte Systems of Record – sie sind tief in die Kernprozesse von Unternehmen eingebettet und müssen strengste Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllen.
Gleichzeitig zeigt die Datenlage, dass Software der Sektor ist, der am aggressivsten KI-Talente rekrutiert und KI-Investitionen vornimmt. Software-Unternehmen wissen, dass sie exponiert sind – und handeln entsprechend.
Die besondere Chance: Dispersion als Alpha-Quelle
Disruption ist für Stockpicker unangenehm – aber sie schafft auch außergewöhnliche Chancen. Historische Analysen zeigen, dass sogenannte Disruption Scare Stocks – technologisch exponierte Titel, die um mehr als 30 % gefallen sind – in den folgenden 12 Monaten ähnliche Medianrenditen erzielen wie der breite Markt. Sie sind nicht per se zum weiteren Absturz verurteilt.
Was sie jedoch auszeichnet, ist eine deutlich höhere Dispersion der Ergebnisse: 10 % dieser Aktien verdoppeln sich im Folgejahr, während 16 % um mehr als die Hälfte fallen. Die Interquartilsspanne ist 1,8-mal so groß wie beim Gesamtmarkt. Für Investoren mit echter Unterscheidungsfähigkeit bedeutet höhere Dispersion potenziell höhere Überrenditen.
Das Intangible-Value-Modell hat innerhalb dieser Disruption-Scare-Aktien historisch signifikant höhere absolute Renditen erzielt als im breiten Universum – bei ähnlicher Sharpe Ratio. Dispersion verstärkt den Informationsvorsprung.
| ZENTRALE ERKENNTNISSE FÜR ANLEGER 1. Traditionelle Bewertungskennzahlen (KGV, KBV) versagen in technologisch exponierten Sektoren systematisch und tendieren dazu, Disruptions-Gewinner zu verkaufen und Value Traps zu kaufen. 2. Die wahren Moats in Disruptions-Phasen liegen nicht im Kernprodukt, sondern in komplementären immateriellen Vermögenswerten: Marke, Humankapital, Netzwerkeffekte und proprietäres IP. 3. Disruption begünstigt nicht zwingend Startups – systematisches Investieren in kleine oder junge Firmen hat in Disruptions-Phasen keine nachweisbare Überrendite geliefert. 4. KI ist eine General Purpose Technology: Über 72 % aller US-Unternehmen nach Marktkapitalisierung sind exponiert – die sichere Zone traditionellen Value-Investings schrumpft. 5. Im aktuellen Software-Selloff gibt es echte Kaufgelegenheiten – aber keine pauschalen Schnäppchen. Sorgfältige Selektion nach immateriellen Faktoren schlägt naives Value-Picking substanziell. |
Ein neuer Bewertungsrahmen für das KI-Zeitalter
Der Software-Selloff der vergangenen Monate ist kein pauschales Schnäppchen. Er ist ein dispersionreiches Stockpicking-Feld, das differenzierte Analyse belohnt und naive Indexkäufe bestraft. Die Versuchung, allein aufgrund niedriger KGV-Multiples zuzugreifen, ist verständlich – historisch aber gefährlich.
Wer die Gewinner der KI-Ära identifizieren will, braucht einen erweiterten Bewertungsrahmen: einen, der nicht nur fragt, ob ein Unternehmen günstig bewertet ist, sondern ob es die richtigen immateriellen Assets besitzt. Für Unternehmen, die zugleich robuste Komplementärassets aufweisen und KI aktiv in ihre Geschäftsmodelle integrieren, bietet der aktuelle Markt eine ungewöhnlich attraktive Einstiegsmöglichkeit.
Die Geschichte technologischer Disruption lehrt vor allem eines: Nicht die erste Version einer Technologie gewinnt – sondern das Unternehmen, das die Technologie am effektivsten mit seinen bestehenden strategischen Stärken verbindet. Das war bei der Eisenbahn so, beim Internet, beim Smartphone. Es wird bei KI nicht anders sein.
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