Hvorfor AI‑investeringsmeddelelser ikke altid får aktier til at stige

De første udviklinger inden for AI efter udgivelsen af ChatGPT i 2022 har chokeret verden med meget hurtig teknisk og præstationsmæssig fremgang, fra en chatbot, der overraskende godt kan føre naturlige samtaler, til et system, der potentielt kan erstatte mange hvide krave‑job.

Dette skift i AI‑kapacitet har også skabt et skift i den offentlige debat om AI‑teknologi. Begejstringen for den nye kapacitet blandes i stigende grad med bekymringer om AI og er forbundet med ansvarlig implementering, arbejdsstyrkens forskydning eller beskæftigelsesvækst. Og helt sikkert har de regelmæssige påstande om massejobødelæggelse fra AI‑udviklere, som Elon Musk, antændt disse bekymringer, selv når han forsøger at præsentere det som en positiv udvikling.

“Jeg tror, vi ser den mest forstyrrende kraft i historien her. Vi vil for første gang have noget, der er smartere end det smarteste menneske. Der vil komme et tidspunkt, hvor ingen job er nødvendige. Du kan have et job, hvis du vil have et job for personlig tilfredsstillelse, men AI vil kunne gøre alt.”

Som følge heraf fungerer AI‑meddelelser nu både som finansielle og omdømmesmæssige signaler. En ny undersøgelse af to forskere fra University of Memphis og University of Arkansas analyserede, hvordan AI‑meddelelser opfattes af markedet enten som en innovation eller en risiko, og at sondringen i stigende grad medieres af den offentlige holdning.

De offentliggjorde deres resultater i The Journal of Strategic Information Systems¹, under titlen “Påvirker offentlige holdninger til etik, fyringer og ansættelser aktiemarkedets reaktioner på AI‑investeringsmeddelelser? Indsigter fra 2010‑2023”.

Augmentering eller Erstatning?

Der er to mulige veje, når det gælder AI‑implementering på arbejdspladsen.

Den første vej er augmentering, hvor IT‑produkter samarbejder med mennesker, supplerer hinandens evner, muliggør gensidig læring og forstærker hinandens kapaciteter. Dette ligger tættere på tidligere iterationer af IT‑teknologi og er meget mindre tilbøjeligt til at møde betydelig modstand.

“Robotic Process Automation (baseret på regelbaserede motorer) er et eksempel på brug af AI til automatisering, mens brugen af talegenkendelse og konversationsagenter til at forbedre første‑linje kundesamspil (baseret på Natural Language Processing) illustrerer brugen af AI til augmentering.”

Den anden vej er erstatning, hvor AI‑systemet fuldstændigt overtager job, der tidligere blev udført af en menneskelig medarbejder. I denne kontekst forsvinder beskæftigelsen i den pågældende stilling helt, og set fra virksomhedens perspektiv erstattes lønudgifterne af et (ideelt set mindre) nyt IT‑budget.

Augmentering er bedre egnet til tvetydige opgaver, hvor AI‑systemer supplerer unikke menneskelige evner som intuition og sund fornuft.

IT‑investeringer og Markedsafkast

Tidligere studier har vist, at IT‑investeringer påvirker aktieafkast og har en væsentlig indvirkning på virksomhedens præstation.

Som følge heraf har aktiemarkederne generelt “lært” at reagere positivt på, når en virksomhed investerer i IT‑infrastruktur. Det samme har i starten også været tilfældet med AI, da mange virksomheder annoncerede implementeringen af AI for at øge produktivitet og vækst.

Nu, flere år inde i denne proces, begynder markederne at analysere den reelle effekt af AI på produktivitet og beskæftigelse med større skarphed og analyse.

De voksende bekymringer handler ikke kun om påvirkningen af produktiviteten, men også om etiske problemstillinger. For eksempel kan AI øge bias eller forstærke samfundsmæssige uligheder ved at reducere beskæftigelse og lønninger. Den “black box”‑karakter af mange AI‑systemer, hvor beslutningsprocessen kan være fuldstændig uforklarlig, forøger kun denne risiko.

“I tilfælde af virksomheder, der lægger vægt på AI‑investeringer i automatisering, arbejder AI‑systemet uafhængigt, og dermed efterlades systemerne uden kontrol, hvilket forårsager ukontrollerbare etiske problemer. Dette kan skabe en negativ opfattelse af AI. Således kan holdninger til etik, der opstår som følge af AI‑adoption i automatisering, mindske de opfattede potentielle fordele ved AI‑drevet automatisering.”

AI‑meddelelser & aktiemarkeder

Vurdering af AI‑investeringer

Undersøgelsen analyserede meddelelser fra amerikanske børsnoterede virksomheder om AI fra 2010‑2023 ved brug af LexisNexis-data.

Ud af de 1.006 meddelelser ekskluderede forskerne dem, der sandsynligvis var knyttet til andre faktorer, såsom når en fusion, opkøb, frasalg eller udskiftning af administrerende direktør fandt sted inden for en 14‑handelsdages begivenhedsvindue omkring AI‑investeringsmeddelelsen. Til sidst analyserede de markedsafkastet genereret af 403 unikke AI‑meddelelser fra amerikanske børsnoterede virksomheder.

Disse meddelelser blev senere analyseret for deres indhold relateret til beskæftigelses‑emner, som sandsynligvis påvirker opfattelsen af AI.

“For hver enkelt tweet fra investorer brugte vi et Python‑program til at udtrække de sætninger, der indeholdt nøgleord relateret til etik, fyringer og ansættelser. I hele artiklen refererer “opinion about ethics”, “opinion about layoffs” og “opinion about hiring” til tonen i diskursen om hvert emne i de tweets, der omgiver en meddelelse.”

Studiet undersøgte derefter det finansielle afkast efter meddelelsen om AI‑implementering. Fokus var ikke på markedets umiddelbare reaktioner, men på effekten på aktiekursen flere måneder senere.

“Vi anvender de et‑årige buy‑and‑hold abnormal returns (BHAR) fra den dag, hvor AI‑investeringen offentligt annonceres.”

Indvirkning af AI på markederne

Den første opdagelse i dette studie er, at i perioden 2010‑2016 adskiller de gennemsnitlige sammensatte daglige afkast mellem AI‑ og ikke‑AI‑IT‑meddelelser sig ikke signifikant. Det giver mening, da AI i denne periode var i sine tidlige faser og på mange måder lignede andre IT‑systemer, der blev brugt til at supplere den eksisterende arbejdsstyrke.

I kontrast hertil viser perioden 2017‑2023, at de gennemsnitlige sammensatte daglige afkast for AI‑virksomheder signifikant overstiger dem for ikke‑AI‑IT‑virksomheder. Dette afspejler den stadigt mere positive opfattelse blandt investorer af AI og dens fremtidige indvirkning på produktivitet og en specifik akties udsigter.

Studiet fandt, at vægt på automatisering, vægt på augmentation og positiv offentlig debat om ansættelser var forbundet med stærkere langsigtede abnormale afkast. Omvendt var mere negativ diskurs om etik og fyringer forbundet med svagere afkast.

“Vægt på både automatisering og augmentation samt holdning til ansættelser er positivt forbundet med BHAR, mens holdning til etik og holdning til fyringer er negativt forbundet med BHAR.”

Source: The Journal of Strategic Information Systems

Investeringstips

AI bliver ofte antropomorfiseret, hvilket betyder, at folk tillægger den menneskelige egenskaber, intentioner eller kapaciteter. Dette er både en fordel, da AI kan udføre opgaver, som andre IT‑innovationer ikke kan, men også en risiko, fordi den i stigende grad opfattes som en konkurrent til faktiske mennesker frem for blot en kraftforstærker for arbejdskraft.

Af den grund forbinder mange AI med etiske bekymringer og frygt for jobtab.

Derfor kan sammenkoblingen af AI‑effekter med AI‑investeringer ændre markedets opfattelse og påvirke aktiekurserne.

Både automatiserings‑ og augmentations‑fokuserede AI‑meddelelser var positivt forbundet med langsigtede abnormale afkast. Disse relationer ændrede sig dog i takt med den omkringliggende offentlige diskurs, især når automatisering blev diskuteret sammen med etiske bekymringer, fyringer eller ansættelser.

“Når AI‑investeringen lægger vægt på automatisering, svækkes den positive sammenhæng med langsigtede abnormale afkast, efterhånden som den offentlige holdning til etik og fyringer bliver mere negativ, men styrkes, når den offentlige holdning til ansættelser bliver mere positiv.”

En forklaring på den offentlige opfattelse er, at markederne måske ikke skelner mellem fyringer som følge af AI‑drevet effektivisering og fyringer som følge af økonomiske vanskeligheder. En sådan reaktion kan delvist være berettiget, da det kan være fristende for enhver virksomhed i en nedtur at skyde skylden for nedskæringer på AI.

Og naturligvis er AI‑investeringer ikke garanteret at give positive afkast på den investerede indsats og kapital.

Så med AI‑meddelelser vurderer investorer ikke kun teknologiens potentiale, men også implementeringens troværdighed, arbejdsmarkedskonsekvenser, regulatorisk eksponering og om investeringen har en plausibel vej til indtægter eller effektivitetsgevinster.

Studiet antyder ikke, at det alene at tilføje “AI” til en virksomhedsstrategi garanterer en værdi‑premie. I stedet viser det, at langsigtede markedsresultater delvist afhænger af, hvad investeringen er tiltænkt at opnå, samt den offentlige diskurs omkring arbejdsstyrke‑ og etiske implikationer. Da datasættet slutter i 2023, er det et vigtigt åbent spørgsmål, om investorer er blevet endnu mere selektive i den efterfølgende cyklus af generativ og agentisk AI‑investering.

Investering i AI‑applikationer

RELX PLC

Implementering af AI garanterer ikke et afkast. De stærkeste kommercielle cases knytter AI‑udgifter til proprietær information, etablerede kundeforhold og produkter med en målbar vej til indtjening.

Et godt eksempel på en sådan database, der er nyttig for AI, er RELX, en global leverandør af informationsbaserede analyser og beslutningsværktøjer til professionelle og erhvervskunder. Dets 37.000 medarbejdere betjener kunder i over 180 lande. Virksomheden hed tidligere Reed Elsevier og er en stor udgiver af videnskabelige tidsskrifter. I løbet af 1990‑erne til 2010‑erne foretog virksomheden en lang række opkøb for at udvide sin datavirksomhed inden for forsyningskæde, online‑identifikationer, regulatoriske risici, bekæmpelse af hvidvask, retshåndhævelse osv.

Koncernen er opdelt i fire forskellige segmenter.

Den første er risiko, ved at bruge offentligt og branchespecifikt indhold med avanceret teknologi og algoritmer til at vurdere og forudsige risiko.

Kilde: RELX

Et andet segment er virksomhedens historiske publiceringscenter: scientific, technical & medical data and publications, hvor den mest prestigefyldte udgivelse sandsynligvis er medicinjournalen The Lancet.

Det tredje segment er juridiske data og rådgivning gennem dets LexisNexis Legal & Professional‑afdeling.

“Vi hjælper advokater med at vinde sager, håndtere deres arbejde mere effektivt, betjene deres klienter bedre og udvide deres praksis ved at anvende avanceret analyse og den nyeste, banebrydende teknologi, herunder kunstig intelligens. Vi assisterer virksomheder med at forstå deres markeder bedre og overvåge relevante nyheder.”

Det sidste segment er exhibitions, hvor RELX bruger “ansigt-til-ansigt‑arrangementer og digitale værktøjer til at muliggøre innovation og støtte den økonomiske udvikling i lokale markeder og nationale økonomier verden over.” Dette segment understøttes af det omfattende netværk og ry fra de øvrige afdelinger i virksomheden.

Samlet set er RELX ikke blot de enkelte underafsnit af sin forretning, men en data‑først virksomhed, der er bygget over mere end et århundrede med fokus på præcis, videnskabelig og professionel information.

Dette gør den til et godt eksempel på den type virksomhed, der kan trives i en datadrevet æra, hvor AI‑virksomheder altid søger flere kilder til data af høj kvalitet.

For investorer er den vigtige historie, at denne proprietære datamur nu udnyttes af virksomhedens egen generative og agentbaserede AI til at levere pålidelige tjenester inden for juridik, risikoforudsigelse og videnskabelige aktiviteter.

Seneste nyheder og udviklinger om RELX PLC (REL) aktien

Refereret studie

^{1. Ankur Arora and Rajiv Sabherwal. Påvirker offentlige holdninger til etik, afskedigelser og ansættelser aktiemarkedets reaktion på AI‑investeringsmeddelelser? Indsigter fra 2010‑2023. The Journal of Strategic Information Systems. Volume 35, Issue 4, december 2026, 101997. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2026.101997}