Hvorfor kunngjøringer om AI‑investeringer ikke alltid løfter aksjene

De første utviklingene innen AI etter lanseringen av ChatGPT i 2022 har sjokkerte verden med svært rask teknisk og ytelsesmessig fremgang, fra en chatbot som var overraskende god på naturlige samtaler til et system som potensielt kan erstatte mange hvite‑kollare jobber.

Dette skiftet i AI‑kapasitet har også skapt et skifte i den offentlige debatten om AI‑teknologi. Begeistringen for den nye kapasiteten blandes i økende grad med bekymringer om AI og er knyttet til ansvarlig implementering, arbeidskraftforskyvning eller sysselsettingsvekst. Og helt klart har regelmessige påstander om massiv jobbutryggelse fra AI‑teknologi fra AI‑utviklere, som Elon Musk, fyrt opp disse bekymringene, selv når han prøver å fremstille det som en positiv utvikling.

«Jeg tror vi ser den mest forstyrrende kraften i historien her. Vi vil for første gang ha noe som er smartere enn det smarteste mennesket. Det vil komme et tidspunkt hvor ingen jobb er nødvendig. Du kan ha en jobb hvis du vil ha en jobb for personlig tilfredsstillelse, men AI vil kunne gjøre alt.»

Som følge av dette fungerer AI‑kunngjøringer nå både som finansielle og omdømmemessige signaler. En ny studie av to forskere ved University of Memphis og University of Arkansas analyserte hvordan AI‑kunngjøringer oppfattes av markedet enten som en innovasjon eller en risiko, og at skillet i økende grad formidles av offentlig opinion.

De publiserte sine funn i The Journal of Strategic Information Systems¹, under tittelen «Påvirker offentlige meninger om etikk, oppsigelser og ansettelser aksjemarkedets reaksjoner på AI‑investeringskunngjøringer? Innsikter fra 2010‑2023».

Augmentering eller erstatning?

Det finnes to potensielle veier når det gjelder AI‑implementering på arbeidsplassen.

Den første veien er augmentering, hvor IT‑produkter samarbeider med mennesker, komplementerer hverandres evner, muliggjør gjensidig læring og forbedrer hverandres kapasiteter. Dette er mer i tråd med tidligere iterasjoner av IT‑teknologi, og er langt mindre sannsynlig å møte betydelig motstand.

«Robotic Process Automation (basert på regelbaserte motorer) er et eksempel på bruk av AI for automatisering, mens bruk av talegjenkjenning og samtaleagenter for å forbedre første‑linjens kundesamhandling (basert på naturlig språkbehandling) illustrerer bruk av AI for augmentering.»

Den andre veien er erstatning, hvor AI‑systemet fullstendig erstatter jobber som tidligere ble utført av mennesker. I denne konteksten forsvinner sysselsettingen i denne stillingen helt, og fra et selskaps perspektiv blir lønnskostnadene erstattet av et (ideelt sett mindre) nytt IT‑budsjett.

Augmentering er bedre egnet for tvetydige oppgaver der AI‑systemer komplementerer unike menneskelige evner, som intuisjon og sunn fornuft.

IT‑investeringer og markedsavkastning

Tidligere studier har vist at IT‑investeringer påvirker aksjeavkastning og har en betydelig effekt på selskapsytelse.

Som følge av dette har aksjemarkedene generelt «lært» å reagere positivt på et selskap som investerer i IT‑infrastruktur. Det samme var i begynnelsen sant for AI, da mange selskaper kunngjorde implementering av AI for å øke produktivitet og vekst.

Nå, flere år inn i denne prosessen, begynner markedene å analysere den reelle effekten av AI på produktivitet og sysselsetting med større innsikt og analyse.

De økende bekymringene gjelder ikke bare effekten på produktivitet, men også etiske aspekter. For eksempel kan AI øke skjevheter eller forsterke samfunnsmessige ulikheter ved å redusere sysselsetting og lønninger. Den «svarte boks»-karakteren til mange AI‑systemer, hvor beslutningsprosessen kan være fullstendig uforklarlig, forsterker kun denne risikoen.

«I tilfelle av selskaper som legger vekt på AI‑investeringer i automatisering, fungerer AI‑systemet uavhengig og dermed blir systemer etterlatt uten tilsyn, noe som fører til ukontrollerbare etiske problemer. Dette kan skape en negativ oppfatning av AI. Dermed kan meninger om etikk som oppstår fra adopsjon av AI i automatisering dempe de oppfattede potensielle fordelene ved AI‑drevet automatisering»

AI‑kunngjøringer og aksjemarkeder

Vurdering av AI‑investeringer

Studien analyserte kunngjøringer gjort av amerikanske børsnoterte selskaper om AI fra 2010–2023, ved å bruke LexisNexis data.

Av de 1 006 kunngjøringene ekskluderte forskerne de som sannsynligvis var knyttet til andre hendelser, som når en fusjon, oppkjøp, avhending eller endring av administrerende direktør fant sted i et 14‑handelsdagers vindu rundt AI‑investeringskunngjøringen. Til slutt analyserte de markedsavkastningen generert av 403 unike AI‑kunngjøringer fra amerikanske børsnoterte selskaper.

Disse kunngjøringene ble senere analysert for innhold relatert til temaer om sysselsetting som sannsynligvis påvirker oppfatningen av AI.

«For hver enkelt tweet fra investorer brukte vi et Python‑program for å hente setningene som nevner etikk, oppsigelser og ansettelsesrelaterte nøkkelord. Gjennom hele artikkelen refererer «mening om etikk», «mening om oppsigelser» og «mening om ansettelse» til tonen i diskursen om hvert tema i tweetene rundt en kunngjøring.»

Studien undersøkte deretter den finansielle avkastningen etter kunngjøringen om AI‑implementering. Fokus var ikke på markedets umiddelbare reaksjoner, men på effekten på aksjekursen flere måneder senere.

«Vi bruker ett‑årige kjøp‑og‑hold‑abnormale avkastninger (BHAR) fra dagen AI‑investeringen offentliggjøres.»

Innvirkning av AI på markedene

Den første oppdagelsen i denne studien er at i perioden 2010–2016 var de gjennomsnittlige sammensatte daglige avkastningene mellom AI‑ og ikke‑AI‑IT‑kunngjøringer ikke signifikant forskjellige. Dette er forståelig ettersom AI i denne perioden var i sine tidlige faser og på mange måter lik andre IT‑systemer som ble brukt til å forsterke den eksisterende arbeidsstyrken.

I kontrast, for perioden 2017–2023 var de gjennomsnittlige sammensatte daglige avkastningene for AI‑selskaper betydelig høyere enn for ikke‑AI‑IT‑selskaper. Dette gjenspeiler den stadig mer positive oppfatningen investorer har av AI og dens fremtidige innvirkning på produktivitet og et enkelt aksjes utsikter.

Studien fant at vekt på automatisering, forsterkning og positiv offentlig diskusjon om ansettelse var forbundet med sterkere langsiktige abnormale avkastninger. Derimot var mer negativ diskurs om etikk og oppsigelser knyttet til svakere avkastning.

«Vekt på både automatisering og forsterkning, samt mening om ansettelse, er positivt assosiert med BHAR, mens mening om etikk og mening om oppsigelser er negativt assosiert med BHAR.»

Kilde: The Journal of Strategic Information Systems

Investeringstips

AI blir ofte antropomorfisert, det vil si at folk tilskriver den menneskelige egenskaper, intensjoner eller evner. Dette er både en fordel, fordi AI kan utføre oppgaver som andre IT‑innovasjoner ikke kan, men også en risiko, siden den i økende grad oppfattes som en konkurranse til faktiske mennesker, og ikke bare som en kraftforsterker for arbeidere.

Av den grunn knytter mange AI til etiske bekymringer og frykt for jobb‑forskyvning.

Dermed kan koblingen mellom AI‑effekter og AI‑investeringer endre markedets oppfatning og påvirke aksjekursene.

Både automatiserings‑fokuserte og forsterknings‑fokuserte AI‑kunngjøringer var positivt assosiert med langsiktige abnormale avkastninger. Imidlertid endret disse sammenhengene seg med den omkringliggende offentlige diskursen, spesielt når automatisering ble diskutert sammen med etiske bekymringer, oppsigelser eller ansettelse.

«Når AI‑investeringen vektlegger automatisering, svekkes den positive sammenhengen med langsiktige abnormale avkastninger etter hvert som offentlig mening om etikk og oppsigelser blir mer negativ, men styrkes når offentlig mening om ansettelse blir mer positiv.»

En forklaring på den offentlige oppfatningen er at markedet kanskje ikke skiller mellom oppsigelser som følge av AI‑drevet effektivisering og oppsigelser som følge av økonomisk vanskelighet. En slik reaksjon kan delvis være berettiget, siden det kan være fristende for ethvert selskap i en nedgangsperiode å feilaktig skylde på AI for nedbemanning av arbeidsstyrken.

Og selvfølgelig er AI‑investeringer ikke garantert for å gi positive avkastninger på den innsatte innsatsen og kapitalen.

Dermed vurderer investorer ved AI‑kunngjøringer ikke bare teknologens potensial, men også implementeringens troverdighet, arbeidskonsekvenser, regulatorisk eksponering og om investeringen har en plausibel vei til inntekter eller effektivitetsgevinster.

Studien antyder ikke at det å legge til «AI» i en bedriftsstrategi automatisk gir en verdsettelsespremie. Den viser snarere at langsiktige markedsresultater delvis avhenger av hva investeringen er ment å oppnå og den offentlige diskursen rundt arbeidsstyrke‑ og etiske implikasjoner. Siden datasettet avsluttes i 2023, er det fortsatt et viktig åpent spørsmål om investorer har blitt enda mer selektive i den påfølgende generative og agentbaserte AI‑investeringssyklusen.

Investering i AI‑applikasjoner

RELX PLC

Å implementere AI garanterer ikke avkastning. De sterkeste kommersielle casene knytter AI‑utgifter til proprietær informasjon, etablerte kundeforhold og produkter med en målbar vei til kommersialisering.

Et godt eksempel på en slik database som er nyttig for AI, er RELX, en global leverandør av informasjonsbasert analyse og beslutningsverktøy for profesjonelle og bedriftskunder. De 37 000 ansatte betjener kunder i mer enn 180 land. Selskapet het tidligere Reed Elsevier og er en stor publiserer av vitenskapelige tidsskrifter. I løpet av 1990‑årene til 2010‑årene foretok selskapet en lang rekke oppkjøp for å utvide sin datavirksomhet innen forsyningskjeder, nett‑ID‑er, regulatorisk risiko, anti‑hvitvasking, rettshåndhevelse osv.

Kjernvirksomheten i selskapet er delt inn i fire ulike segmenter.

Den første er risiko, ved å bruke offentlig og bransjespesifikt innhold med avansert teknologi og algoritmer for å vurdere og forutsi risiko.

Kilde: RELX

Et annet segment er selskapets historiske kjerne innen publisering: scientific, technical & medical data and publications, hvor den mest prestisjefylte publikasjonen sannsynligvis er medisinsk tidsskrift The Lancet.

Det tredje segmentet er juridiske data og rådgivning, gjennom LexisNexis Legal & Professional‑avdelingen.

“Vi hjelper advokater med å vinne saker, administrere arbeidet sitt mer effektivt, betjene klientene sine bedre og utvikle praksisene sine ved å bruke avansert analyse og den nyeste, banebrytende teknologien, inkludert kunstig intelligens. Vi bistår selskaper med å forstå markedene sine bedre og overvåke relevante nyheter.”

Det siste segmentet er exhibitions, hvor RELX bruker «ansikt‑til‑ansikt‑arrangementer og digitale verktøy for å muliggjøre innovasjon og støtte den økonomiske utviklingen i lokale markeder og nasjonale økonomier rundt om i verden». Dette segmentet støttes av det omfattende nettverket og omdømmet til selskapets øvrige avdelinger.

Alt i alt er RELX ikke bare de enkelte underseksjonene av virksomheten, men et data‑først selskap bygget over mer enn et århundre med fokus på nøyaktig, vitenskapelig og profesjonell informasjon.

Dette gjør det til et godt eksempel på den typen virksomhet som kan blomstre i en datadrevet æra, hvor AI‑selskaper stadig leter etter flere kilder til førsteklasses data.

For investorer er den viktige historien at dette proprietære datamoatet nå utnyttes av selskapets egen generative og agentbaserte AI for å levere pålitelige tjenester innen juridisk, risikoprediksjon og vitenskapelige aktiviteter.

Siste nyheter og utviklinger for RELX PLC (REL) aksjer

Referert studie

^{1. Ankur Arora and Rajiv Sabherwal. Påvirker offentlige meninger om etikk, oppsigelser og ansettelser aksjemarkedets reaksjoner på kunngjøringer om AI‑investeringer? Innsikt fra 2010‑2023. The Journal of Strategic Information Systems. Volume 35, Issue 4, desember 2026, 101997. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2026.101997}