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27.01.2023

Crypto Weekly #88: Bitcoin am höchsten Stand seit August – wie geht es weiter?

Diese Woche: Bitcoin stieg bis auf 23.700 US-Dollar und damit auf den höchsten Stand seit Sommer 2022 - eine weitere Bärenmarktrally oder ein dauerhafter Stimmungsumschwung? Außerdem: Ethereum nimmt den nächsten Schritt in Richtung Staking-Auszahlungen - welche Marktauswirkungen sind zu erwarten?

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Die Kurstafel:

Bitcoin (BTC): 22.974 US-Dollar (+9 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
Ethereum (ETH): 1.580 Dollar (+2 %)
BNB: 305 Dollar (+4 %)
Dogecoin (DOGE): 0,09 Dollar (+5 %)
Solana (SOL): 24 Dollar (+11 %)

? Bitcoin erreicht höchsten Stand seit August, Ethereum seit September

Werfen wir zu Beginn einen Blick auf die Kursentwicklung. Wie schon in Crypto Weekly #87 und Crypto Weekly #86 berichtet, haben wir grob mit Jahreswechsel einen Stimmungsumschwung am Kryptomarkt erlebt. Die Kurse von Bitcoin und Ether, aber auch den meisten übrigen großen Krypto-Assets, sind deutlich gestiegen.

Hintergrund des Kursanstiegs: Vor allem der gestiegene Risikoappetit über alle Assetklassen hinweg. Dieser betrifft auch die traditionellen Finanzmärkte – und der Kryptomarkt schwimmt mit.

Genau diese Entwicklung setzte sich diese Woche fort. Kursgewinne an den US-Aktienmärkten – und Kursgewinne auch am Kryptomarkt. In der Vorwoche hatte der Bitcoin-Kurs wieder das Niveau von vor der FTX-Pleite im November erreicht. Am darauffolgenden Wochenende knackte er dann das erste Mal seit Sommer wieder die Marke von 23.000 US-Dollar.

Diese Woche ging es weiter aufwärts. Sehen wir uns die Entwicklung an:

Am Mittwoch stieg Bitcoin bis auf über 23.700 Dollar
dies war der höchste Stand seit Mitte August 2022
für das bisherige Jahr 2023 ergab sich damit eine Performance von plus 43 Prozent
vom Tiefstand nach der FTX-Pleite im November ist der Kurs sogar um mehr als 50 Prozent gestiegen

Bei anderen Krypto-Assets ergibt sich ein ähnliches Bild. Nehmen wir Ethereum:

der Ether-Kurs stieg diese Woche bis auf 1.670 Dollar
höher war ETH zuletzt im September gehandelt worden
für 2023 ergab sich damit ein Plus von rund 39 Prozent
und wenn man hier den Tiefstand nach der FTX-Pleite im November heranzieht, kommt man auf eine Performance von plus 54 Prozent

Andere große Kryptowährungen – etwa Cardanos ADA, Dogecoin, Solanas SOL-Token oder auch Polygon (MATIC) liegen dagegen weiterhin unter ihren Kursniveaus vom November. Gleichzeitig haben jedoch auch sie in den vergangenen drei Wochen starke Kursgewinne verzeichnet.

?? Bärenmarktrally oder dauerhafter Stimmungsumschwung?

Die große Frage lautet nun: Handelt es sich dabei um eine weitere Bärenmarktrally, also eine Phase kurzfristig steigender Kurse in einem langfristig weiter fallenden Markt? Oder ist der Stimmungsumschwung dauerhaft? Gleich vorweg: Wer meint, dies mit Sicherheit beurteilen zu können, ist ein Scharlatan.

Aber um die Risikofaktoren für einen möglichen Kurseinbruch einschätzen zu können, sind die Gründe für die aktuelle Rally entscheidend. Und die liegen auf der Makro-Ebene. Nach der FTX-Pleite gab es eine Phase, in der sich Krypto-Assets und der US-Aktienmarkt vorübergehend etwas entkoppelt hatten. Mittlerweile bewegen sie sich wieder überwiegend im Gleichklang.

Der Kryptomarkt hängt also am US-Aktienmarkt – insbesondere an der techlastigen Börse Nasdaq. Und der US-Aktienmarkt wiederum hängt derzeit stark an der Geldpolitik der Notenbank Fed. Diese hat im vergangenen Jahr die Zinsen stark erhöht – um die hohe Inflation zu bekämpfen. Mit den höheren Zinsen wurden weniger riskante Anlageformen wieder attraktiver. Aktien- und Kryptomarkt litten.

Jetzt sinkt aber die Inflation in den USA seit Monaten. Und am Markt setzt man darauf, dass die Fed es künftig etwas langsamer angehen wird. Dass die Fed den Kampf gegen die Inflation schon fast gewonnen hat. Dieses Szenario wird gerade eingepreist.

Ob dies dann auch tatsächlich eintreten wird, muss sich klarerweise erst weisen. 2022 haben die Märkte mehrfach einen Kurswechsel der Fed eingepreist. Nur um dann von Notenbank-Chef Jerome Powell wieder auf den Boden der Realität zurückgeholt zu werden: Nope, der Kampf ist noch nicht gewonnen, hatte Powell wiederholt signalisiert.

Warum Powell in dieser Hinsicht so zurückhaltend ist: Bei der Fed hat man die 1970er noch sehr gut in Erinnerung. Sie waren eine Phase der hohen Inflation. Zwischen 1974 und 1976 sank die Inflationsrate jedoch von über 12 auf unter 5 Prozent. Allerdings: Der Sieg über die Inflation war nicht von Dauer. Schon 1979 stand sie wieder bei über 13 Prozent. Ein solches Szenario will Powell unter allen Umständen vermeiden.

Und das sollte man im Hinterkopf behalten. Gleichzeitig gilt jedoch: Im Gegensatz zu 2022 ist die US-Inflationsrate nun tatsächlich mehrere Monate gesunken. Die Hoffnung auf ein Ende der Zinserhöhungen ist daher deutlich stärker fundamental begründet als im Vorjahr.

Kryptospezifische Risikofaktoren gibt es natürlich zusätzlich. Die FTX-Pleite ist mittlerweile verdaut. Auch Folgepleiten wie zuletzt Genesis sind weitgehend eingepreist. Es müsste schon ein wirklich großer Akteur ins Wanken kommen – etwa Tether oder Binance.

Ein weiterer Risikofaktor, der immer besteht, ist das Regulierungs-Thema – vor allem in den USA. Größere Gesetzesänderungen sind in näherer Zukunft zwar nicht zu erwarten. Aber von der US-Börsenaufsicht können potenziell jederzeit Aktionen kommen, die sich auf den Markt niederschlagen.

? “Shanghai”: Wie wirkt sich das kommende Ethereum-Upgrade auf den Kurs aus?

Interessant wird sicherlich auch die Marktauswirkung des nächsten großen Updates bei Ethereum. Das “Shanghai”-Upgrade könnte nach aktuellem Stand noch im ersten Quartal 2023 über die Bühne gehen. Seit dem “Merge” im vergangenen Jahr ist Ethereum von einem mining-basierten “Proof of Work”-Konsensusmechanismus auf einen “Proof of Stake”-Ansatz umgestiegen. Mining wurde damit Geschichte.

Validatoren, die neue Blocks hinzufügen wollen, müssen Ether-Token in einem Smart Contract hinterlegen. Dies können sie bereits seit 2020. Damals war Ethereums “Proof of Stake”-Chain, die Beacon Chain, gestartet. Vergangenen Sommer wurde die Beacon Chain mit dem Ethereum-Mainnet verschmolzen (daher auch der Name “Merge”).

Was Validatoren derzeit aber nicht können: Ihre Token wieder abziehen. Ohne Auszahlungsfunktion ist Staking langfristig witzlos. Dass auch nach dem “Merge” lange unklar war, wann die Funktion kommen würde, sorgte häufig für Kritik. Die Ethereum-Entwickler:innen priorisierten die Funktion daher zuletzt. Und nach aktuellem Stand könnte sie, als Teil des “Shanghai”-Upgrades, im März umgesetzt werden.

Diese Woche wurde der erste sogenannte Shadow Fork finalisiert und damit der nächste Schritt in Richtung Staking-Auszahlungen genommen. Was dies bedeutet und wie es jetzt weitergeht, behandeln wir in diesem Artikel.

Interessant ist dabei jedoch auch folgende Frage: Wie wird sich das Upgrade auf den Ether-Kurs auswirken? Und eindeutig zu beantworten ist diese nicht. Können gestakte ETH künftig ausbezahlt werden – und damit auf den Markt geworfen werden – kann dies natürlich für Verkaufsdruck sorgen. Es ist durchaus naheliegend, dass Staker:innen auch einmal ihre Gewinne realisieren wollen.

Gleichzeitig ist ein erfolgreiches großes Upgrade aber natürlich ein positives Signal für eine Blockchain. Was aber nicht heißt, dass auf ein erfolgreiches Upgrade Gewinne folgen müssen. Häufig werden diese bereits vorweggenommen. Im August 2021 legte der Ether-Kurs bereits in den beiden Wochen vor dem “London”-Upgrade stark zu.

Und beim “Merge” im September zog Ether in Erwartung des Upgrades schon über den Sommer ordentlich an. Nach dem erfolgreichen “Merge” sank der Kurs in weiterer Folge dann sogar wieder (die konkreten Hintergründe dazu wurden in Crypto Weekly #71 behandelt).

Das “Shanghai”-Upgrade soll in den nächsten Wochen zunächst auf Ethereum-Testnetzwerken live gehen. Zumindest beim “Merge” im Vorjahr erwiesen sich die erfolgreichen Implementierungen auf den verschiedenen Test-Netzwerken über Wochen als Kurstreiber.

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Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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