07.04.2023

Crypto Weekly #97: Warum Ethereum jetzt auf den höchsten Stand seit August gestiegen ist

Diese Woche: Während sich der Bitcoin-Kurs nur wenig bewegt hat, ist ETH erstmals seit vergangenem Sommer wieder über die Marke von 1.900 Dollar gestiegen.
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a coin with the logo of Ethereum
Foto: Unsplash/Kanchanara

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Die Kurstafel:

📊 Wenig Bewegung beim Bitcoin-Kurs…

Wie üblich starten wir mit einem Blick auf die Marktentwicklung. Der März ist ja durchaus turbulent gewesen: Bankpleiten in den USA haben die traditionellen Finanzmärkte ebenso wie den Kryptomarkt in Mitleidenschaft gezogen. Neben der Silicon Valley Bank waren mit Silvergate und der Signature Bank unter anderem auch zwei sehr krypto-affine Banken betroffen. Bitcoin fiel vorübergehend unter 20.000 US-Dollar. 

Dann aber kündigten die US-Behörden an, dass die Bankeinlagen der Silicon Valley Bank gesichert seien – und die Notenbank Federal Reserve (Fed) stellte Finanzinstituten umfassende Liquiditätshilfen zur Verfügung. Das stabilisierte den Markt rasch. Und es ging wieder aufwärts. 

Auch am Kryptomarkt: Hier stieg beispielsweise der Bitcoin-Kurs zwischenzeitlich auf über 29.000 Dollar. Das war der höchste Stand seit Sommer 2022.

Diese Woche ist nun wieder etwas Ruhe eingekehrt. Zumindest vorerst. Die Themen auf der Makroebene – Inflation, Zinserhöhungen, Banken – sind alles andere als beigelegt. Sie könnten sich jederzeit wieder auf den Kryptomarkt auswirken. Und auch das Thema Regulierung in den USA bleibt akut. Aber dennoch: Im Zeitraum seit vergangenem Freitag sind größere Kursausschläge ausgeblieben. Bitcoin bewegte sich in einer vergleichsweise engen Bandbreite zwischen rund 27.200 Dollar und 28.800 Dollar. 

📈 …aber Ethereum steigt erstmals seit August wieder über 1.900-Dollar-Marke

Etwas anders ist die Situation bei Ethereum: Der Ether-Kurs (ETH) verzeichnete auf 7-Tages-Sicht nicht nur eine klar positive Performance. Er überschritt zwischenzeitlich auch erstmals seit August 2022 wieder die Marke von 1.900 Dollar.

Das große Thema im Ethereum-Ökosystem derzeit: Die Upgrades Shanghai und Capella. Diese sollen in der kommenden Woche live gehen. Die wichtigste Funktionalität, die sie mit sich bringen: Ether-Token, die zum Staking hinterlegt wurden, können dann wieder abgezogen werden. 

Der Hintergrund: Ethereum hat im Vorjahr seinen Konsensmechanismus verändert. Klingt sperrig, aber konkret ging es dabei um Folgendes: Wer Blocks zur Ethereum-Blockchain hinzufügen will, musste bis dahin Mining betreiben. Ethereum verwendete, ebenso wie Bitcoin weiterhin, einen “Proof of Work”-Ansatz. Im September 2022 stieg Ethereum auf den “Proof of Stake”-Mechanismus um – was seit Jahren angekündigt war und sich immer wieder verzögert hatte. 

Bei “Proof of Stake” gibt’s kein Mining mehr – sondern eben Staking. Validatoren, die Blocks zur Chain hinzufügen wollen, müssen eine bestimmte Anzahl an Token in einem Smart Contract hinterlegen. Sie erhalten dann dafür zinsähnliche Erträge – die Staking Rewards. 

Ethereums Umstieg auf “Proof of Stake”, auch bekannt als “Merge”, war eines der größten Themen des Kryptojahres 2022. Und dass er reibungslos abgelaufen ist, war eine der wenigen Erfolgsmeldungen in einem Jahr, in dem ein eiskalter Kryptowinter geherrscht hat. Warum der Umstieg als “Merge” bezeichnet wird: Weil dabei die schon länger bestehende “Proof of Stake”-Chain mit dem Ethereum-Mainnet verschmolzen wurde.

Und da sind wir jetzt langsam beim Thema. Denn: Diese “Proof of Stake”-Chain namens Beacon Chain ging bereits im Dezember 2020 live. Für das Ethereum-Mainnet spielte sie zunächst aber keine große Rolle. Dieses lief ja noch auf “Proof of Work”. Über die Beacon Chain war es aber bereits möglich zu staken: Man konnte also ETH hinterlegen und dafür Staking-Rewards erhalten.

Allerdings: Auszahlungen waren keine möglich – und sind es bis heute nicht. Diese Funktionalität existiert technisch schlicht nicht. Staker:innen mussten sich also darauf verlassen, dass sie zu einem späteren Zeitpunkt eingeführt werden würde. Dies war zwar von Anfang an geplant. Aber ob und wann es tatsächlich dazu kommen würde, war lange Zeit etwas unsicher. 

Nun dürfte es aber demnächst soweit sein. Mit den Upgrades Shanghai und Capella, manchmal auch kombiniert als “Shapella” bezeichnet, sollen nun Auszahlungen möglich werden. Und das schon in der kommenden Woche.

🧐 Die Hintergründe des aktuellen Kursanstiegs von Ethereum

Viele Anleger:innen stellen sich nun die Frage: Wie werden sich die Updates auf den Kurs auswirken? Grundsätzlich haben sie das Potenzial, für enormen Verkaufsdruck zu sorgen. Immerhin geht es hier um 17,5 Mio. Ether, die potenziell ausgezahlt werden könnten – mit einem Gegenwert von aktuell rund 32 Mrd. Dollar. Kämen die nun alle auf den Markt, könnte das den Preis ordentlich drücken. 

Andererseits sind erfolgreiche Upgrades grundsätzlich gute Nachrichten für ein Blockchain-Ökosystem. Und solche wirken sich üblicherweise auch positiv auf den Kurs aus. Meist übrigens bereits im Vorfeld: Im August 2021 stieg der Ether-Kurs beispielsweise vor dem “London”-Upgrade deutlich. Auch vor dem “Merge” im September 2022 ging es bereits im Sommer stark nach oben.

In eine ähnliche Kategorie dürfte der aktuelle Fall einzuordnen sein: Die Upgrades scheinen auf Schiene zu sein, es gab keine weitere Verschiebung. Das wird am Markt positiv aufgenommen. Gleichzeitig gilt jedoch: Das ist einfach die übliche Preisspekulation, die sich an Marktstimmungen orientiert. 

Davon zu trennen sind die fundamentalen Auswirkungen der Upgrades – konkret eben die Möglichkeit, dass ziemlich viele Ether auf den Markt geworfen werden könnten. Dies hätte über den normalen Mechanismus von Angebot und Nachfrage potenziell große Auswirkungen auf den Kurs.

Hier gilt es aber zu betonen: Wie viele der gestakten Ether wirklich auf den Markt kommen, ist völlig unklar. Es liegt nahe, dass viele Staker:innen Gewinne ausgezahlt haben wollen – insbesondere, wenn sie ihre Token schon länger gestakt haben. 

Dazu kommt noch: Mit den gestiegenen Zinsen in den USA und anderswo gibt es mittlerweile auch wieder Alternativen. Ein Staking-Yield von beispielsweise vier Prozent klingt viel, wenn die Zinsen bei null liegen. Wenn aber zehnjährige US-Staatsanleihen etwa dreieinhalb Prozent Zinsen abwerfen, relativiert sich dies wieder. 

Andererseits haben viele große Staking-Akteure ein größeres Interesse an einem gut laufenden Ethereum-Ökosystem und schielen nicht unbedingt auf die schnellstmöglichen Gewinnmitnahmen. Und es gibt auch technische Gründe, die die Auswirkungen der Upgrades auf den Preis dämpfen: Denn auch mit den beiden Updates wird es künftig Einschränkungen geben, wie viele Ether ausgezahlt werden können. Nach Berechnungen des US-Magazins Protos würde es 18 Monate dauern, bis sämtliche aktuell gestakten ETH ausgezahlt und verkauft wären. 

Wohlgemerkt: Das ist ein rein hypothetisches Extrem-Szenario. Die tatsächlichen Auswirkungen der Upgrades – sowohl unmittelbar als auch langfristig – werden sich erst zeigen müssen.


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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