Waarom AI-investeringsaankondigingen niet altijd de aandelen doen stijgen

De eerste ontwikkelingen in AI na de release van ChatGPT in 2022 hebben de wereld geschokt met zeer snelle technische en prestatie‑vooruitgang, van een chatbot die verrassend goed was in natuurlijke gesprekken tot een systeem dat mogelijk veel witte‑kraagbanen kan vervangen.

Deze verschuiving in AI-capaciteit heeft ook een verschuiving in het publieke discours rond AI‑technologie teweeggebracht. Het enthousiasme over de nieuwe capaciteit wordt steeds meer gemengd met zorgen over AI en wordt geassocieerd met verantwoordelijke inzet, arbeidsverdringing of werkgelegenheidsgroei. En zeker, regelmatige beweringen over massale baanvernietiging door AI‑technologie van ontwikkelaars van AI, zoals Elon Musk, hebben deze zorgen aangewakkerd, zelfs wanneer hij probeert het als een positieve ontwikkeling te presenteren.

‘Ik denk dat we hier de meest ontwrichtende kracht in de geschiedenis zien. Voor het eerst zullen we iets hebben dat slimmer is dan de slimste mens. Er zal een punt komen waarop geen enkele baan meer nodig is. Je kunt een baan hebben als je een baan wilt voor persoonlijke voldoening, maar de AI zal alles kunnen doen.’

Als gevolg hiervan fungeren AI‑aankondigingen nu zowel als financiële als reputatiesignalen. Een nieuwe studie van twee onderzoekers aan de University of Memphis en de University of Arkansas analyseerde hoe de markt AI‑aankondigingen ziet als een innovatie of een risico, en dat dit onderscheid steeds meer wordt gemedieerd door de publieke stemming.

Ze publiceerden hun bevindingen in The Journal of Strategic Information Systems¹, onder de titel “Hebben publieke opinies over ethiek, ontslagen en aannemen invloed op de beursreacties op AI‑investeringsaankondigingen? Inzichten uit 2010-2023”.

Aanvulling of Vervanging?

Er zijn twee mogelijke paden voor de inzet van AI op de werkvloer.

Het eerste pad is aanvulling, waarbij IT‑producten samenwerken met mensen, elkaars mogelijkheden complementeren, wederzijds leren mogelijk maken en elkaars capaciteiten versterken. Dit sluit beter aan bij eerdere iteraties van IT‑technologie en zal veel minder waarschijnlijk aanzienlijke tegenstand ontmoeten.

‘Robotic Process Automation (gebaseerd op regelgebaseerde engines) is een voorbeeld van het gebruik van AI voor automatisering, terwijl het gebruik van spraakherkenning en gesprek‑agents om de eerste‑lijn klantinteractie te verbeteren (gebaseerd op Natural Language Processing) het gebruik van AI voor aanvulling illustreert.’

Het andere pad is vervanging, waarbij het AI‑systeem banen die voorheen door een mens werden uitgevoerd volledig overneemt. In dit kader verdwijnt de werkgelegenheid in die functie volledig, en vanuit het perspectief van een bedrijf worden loonkosten vervangen door een (bij voorkeur kleinere) nieuw IT‑budget.

Aanvulling is beter geschikt voor ambiguë taken waarbij AI‑systemen unieke menselijke vaardigheden, zoals intuïtie en gezond verstand, complementeren.

IT‑investeringen en markt­rendementen

Eerdere studies hebben aangetoond dat IT‑investeringen de aandelenrendementen beïnvloeden en een aanzienlijke impact hebben op de bedrijfsresultaten.

Als gevolg hiervan hebben de aandelenmarkten over het algemeen “geleerd” positief te reageren op een bedrijf dat investeert in IT‑infrastructuur. Hetzelfde gold aanvankelijk voor AI, aangezien veel bedrijven de inzet van AI aankondigden om productiviteit en groei te stimuleren.

Nu, enkele jaren in dit proces, beginnen de markten het reële effect van AI op productiviteit en werkgelegenheid met meer onderscheidingsvermogen en analyse te onderzoeken.

De groeiende zorgen gaan niet alleen over het effect op productiviteit, maar ook over ethische kwesties. AI kan bijvoorbeeld vooroordelen vergroten of maatschappelijke ongelijkheden versterken door werkgelegenheid en lonen te verminderen. Het “black‑box”-karakter van veel AI‑systemen, waarbij het besluitvormingsproces volledig onverklaarbaar kan zijn, vergroot dit risico alleen maar.

‘In het geval van bedrijven die AI‑investeringen in automatisering benadrukken, werkt het AI‑systeem onafhankelijk en blijven systemen ongereguleerd, wat leidt tot oncontroleerbare ethische problemen. Dit kan een negatieve perceptie van AI creëren. Dus kan de opinie over ethiek die voortkomt uit de adoptie van AI in automatisering de waargenomen potentiële voordelen van AI‑gestuurde automatisering verminderen.’

AI‑aankondigingen & aandelenmarkten

Beoordelen van AI‑investeringen

De studie analyseerde aankondigingen van Amerikaanse beursgenoteerde bedrijven over AI van 2010-2023, met behulp van LexisNexis gegevens.

Van de 1.006 aankondigingen sloten de onderzoekers die uit te sluiten die waarschijnlijk verband hielden met andere effecten, zoals wanneer een fusie, overname, desinvestering of een verandering van de CEO plaatsvond binnen een venster van 14 handelsdagen rond de AI‑investeringsaankondiging. Uiteindelijk analyseerden ze de markt­rendementen die werden gecreëerd door 403 unieke AI‑aankondigingen van Amerikaanse beursgenoteerde bedrijven.

Deze aankondigingen werden later geanalyseerd op inhoud met betrekking tot arbeidsgerelateerde onderwerpen die waarschijnlijk de perceptie van AI beïnvloeden.

“Voor elke individuele tweet van beleggers gebruikten we een Python‑programma om de zinnen te extraheren die ethiek‑, ontslag‑ en aanwervingsgerelateerde trefwoorden bevatten. In het hele artikel verwijzen “mening over ethiek”, “mening over ontslagen” en “mening over aanwerving” naar de toon van de discussie over elk onderwerp in de tweets rondom een aankondiging.”

De studie onderzocht vervolgens het financieel rendement na de aankondiging van AI‑implementatie. De focus lag niet op de onmiddellijke marktreacties, maar op het effect op de aandelenkoers enkele maanden later.

“We gebruiken de een‑jaar buy‑and‑hold abnormal returns (BHAR) vanaf de dag waarop de AI‑investering publiekelijk wordt aangekondigd.”

Impact van AI op de markten

De eerste bevinding van dit onderzoek is dat voor de periode 2010‑2016 de gemiddelde samengestelde dagelijkse rendementen tussen AI‑ en niet‑AI‑IT‑aankondigingen niet significant verschillen. Dit is logisch, aangezien AI in die periode nog in een vroeg stadium verkeerde en enigszins vergelijkbaar was met andere IT‑systemen die werden ingezet om de bestaande beroepsbevolking te versterken.

Daarentegen overtreffen voor de periode 2017‑2023 de gemiddelde samengestelde dagelijkse rendementen van AI‑bedrijven die van niet‑AI‑IT‑bedrijven, wat de steeds positievere kijk van beleggers op AI en de verwachte impact op productiviteit en de vooruitzichten van een specifiek aandeel weerspiegelt.

De studie vond dat nadruk op automatisering, nadruk op augmentatie en een positieve publieke discussie over aanwerving geassocieerd waren met sterkere langetermijn‑abnormale rendementen. Daarentegen ging een meer negatieve discussie over ethiek en ontslagen gepaard met zwakkere rendementen.

“Nadruk op zowel automatisering als augmentatie, en mening over aanwerving, zijn positief geassocieerd met BHAR; zowel mening over ethiek als mening over ontslagen zijn negatief geassocieerd met BHAR.”

Bron: The Journal of Strategic Information Systems

Investeringsinzichten

AI wordt vaak geanthropomorphiseerd, wat betekent dat mensen er menselijke eigenschappen, intenties of capaciteiten aan toekennen. Dit is zowel een voordeel, omdat AI taken kan uitvoeren die andere IT‑innovaties niet aankunnen, als een risico, omdat AI steeds meer wordt gezien als concurrent van echte mensen en niet alleen als een krachtvermenigvuldiger voor werknemers.

Om die reden koppelen velen AI aan ethische zorgen en angst voor baanverlies.

Daarom kan de associatie van de effecten van AI naast AI‑investeringen de perceptie van de markt en het resultaat voor aandelenkoersen beïnvloeden.

Zowel AI‑aankondigingen met focus op automatisering als op augmentatie waren positief geassocieerd met langetermijn‑abnormale rendementen. Deze relaties veranderden echter met de omringende publieke discussie, met name wanneer automatisering werd besproken naast ethische zorgen, ontslagen of aanwerving.

“Wanneer een AI‑investering de nadruk legt op automatisering, verzwakt de positieve associatie met langetermijn‑abnormale rendementen naarmate de publieke opinie over ethiek en ontslagen negatiever wordt, maar versterkt wanneer de publieke opinie over aanwerving positiever wordt.”

Een verklaring voor de publieke perceptie is dat markten mogelijk geen onderscheid maken tussen ontslagen als gevolg van AI‑gedreven efficiëntieverbeteringen en ontslagen door financiële problemen. Die reactie kan gedeeltelijk gerechtvaardigd zijn, omdat het verleidelijk is om het terugdringen van personeel ten onrechte aan AI toe te schrijven bij elk bedrijf dat een neergang doormaakt.

En uiteraard garanderen AI‑investeringen niet dat de geïnvesteerde inspanning en kapitaal zich vertalen in positieve rendementen.

Dus evalueren beleggers bij AI‑aankondigingen niet alleen het potentieel van de technologie, maar ook de geloofwaardigheid van de implementatie, de arbeidsgevolgen, de regelgevende blootstelling en of de investering een plausibele route naar inkomsten of efficiëntiewinst heeft.

De studie suggereert niet dat simpelweg “AI” toevoegen aan een bedrijfsstrategie een waarderingspremie garandeert. In plaats daarvan toont het aan dat langetermijn‑marktresultaten deels afhangen van wat de investering beoogt te bereiken en van de publieke discussie rondom de arbeids- en ethische implicaties. Omdat de dataset eindigt in 2023, blijft de vraag of beleggers sinds de daaropvolgende cyclus van generatieve en agentische AI‑investeringen nog selectiever zijn geworden, een belangrijk open vraagstuk.

Investeren in AI‑toepassingen

RELX PLC

Het inzetten van AI garandeert geen rendement. De sterkste commerciële cases koppelen AI‑uitgaven aan eigendomsinformatie, gevestigde klantrelaties en producten met een meetbaar pad naar monetisatie.

Een goed voorbeeld van zo’n database die nuttig is voor AI is RELX, een wereldwijde leverancier van op informatie gebaseerde analyses en besluitvormingsinstrumenten voor professionele en zakelijke klanten. Met 37.000 medewerkers bedient het klanten in meer dan 180 landen. Het bedrijf heette voorheen Reed Elsevier en is een grote uitgever van wetenschappelijke publicaties. In de jaren 1990‑2010 maakte het bedrijf een lange lijst van overnames om zijn databedrijf uit te breiden op het gebied van toeleveringsketen, online ID’s, regelgevingsrisico’s, anti‑witwas, wetshandhaving, enzovoort.

De kernactiviteiten van het bedrijf zijn opgesplitst in vier verschillende segmenten.

De eerste is risico, waarbij openbaar en branchespecifieke content met geavanceerde technologie en algoritmen wordt gebruikt om risico te beoordelen en te voorspellen.

Bron: RELX

Een ander segment is het historische centrum van de publicaties van het bedrijf: wetenschappelijke, technische & medische data en publicaties, waarvan de meest prestigieuze uitgave waarschijnlijk het medische tijdschrift The Lancet is.

Het derde segment is juridische data en advies, via de LexisNexis Legal & Professional‑tak.

“We helpen advocaten zaken te winnen, hun werk efficiënter te beheren, hun cliënten beter te bedienen en hun praktijken te laten groeien door geavanceerde analyses en de nieuwste, baanbrekende technologie, inclusief kunstmatige intelligentie, in te zetten. We ondersteunen bedrijven bij een beter begrip van hun markten en het monitoren van relevante nieuwsberichten.”

Het laatste segment is exposities, waarbij RELX “face-to-face‑evenementen en digitale tools inzet om innovatie mogelijk te maken en de economische ontwikkeling van lokale markten en nationale economieën wereldwijd te ondersteunen.” Dit segment wordt ondersteund door het uitgebreide netwerk en de reputatie van de andere takken van het bedrijf.

In het geheel is RELX niet slechts de afzonderlijke sub‑secties van haar activiteiten, maar een data‑first bedrijf dat is opgebouwd over meer dan een eeuw van focus op nauwkeurige, wetenschappelijke & professionele informatie.

Dit maakt het een goed voorbeeld van het type onderneming dat kan floreren in een datagedreven tijdperk, waarin AI‑bedrijven voortdurend op zoek zijn naar meer bronnen van premium‑kwaliteit data.

Voor beleggers is het belangrijke verhaal dat deze Proprietary Data Moat nu wordt benut door de eigen generatieve & agentische AI van het bedrijf om betrouwbare diensten te leveren op het gebied van juridisch werk, risico‑voorspelling en wetenschappelijke activiteiten.

Laatste RELX PLC (REL) Aandelennieuws en Ontwikkelingen

Gerefereerde Studie

^{1. Ankur Arora en Rajiv Sabherwal. Beïnvloeden publieke opinies over ethiek, ontslagen en werving de reacties van de aandelenmarkt op AI‑investeringsaankondigingen? Inzichten uit 2010‑2023. The Journal of Strategic Information Systems. Volume 35, Issue 4, december 2026, 101997. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2026.101997}