14.05.2019

20 Mio. Dollar-Trading-Verlust: Kann man eine KI verklagen?

Der Supercomputer K1 des Unternehmens 42.cx des oberösterreichischen Serial Entrepreneurs Daniel Mattes wird zum Gegenstand eines außergewöhnlichen Gerichtsprozesses, wie Bloomberg berichtet. Mattes ist selbst in Prozess nicht involviert.
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(c) fotolia/sdecoret

Es sei der erste bekannte Fall, in dem jemand wegen durch eine künstliche Intelligenz verursachte Investment-Verluste vor Gericht zieht, schreibt Bloomberg. Der Kläger ist der Hong Konger Milliardär Samathur Li Kin-kan. Der Angeklagte ist der Italiener Raffaele Costa, Chef des Investment-Dienstleisters Tyndaris. Eingeklagt werden dabei rund 23 Millionen US-Dollar. Eine der Hauptrollen im Prozess spielt der Supercomputer K1 von 42.cx, einem Startup des oberösterreichischen Serial Entrepreneurs Daniel Mattes.

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Supercomputer K1 ermittelt Stimmung am Aktienmarkt

Denn Costa hatte mit Tyndaris Li Kin-kan im Jahr 2017 davon überzeugt, Kapital von K1 managen zu lassen. Dazu hatte er den Supercomputer Simulationen am Aktienmarkt durchführen lassen, die massive Gewinne versprechen ließen. K1 screent dabei Online-Quellen wie News-Beiträge und Social Media-Postings, um die Stimmung der Anleger zu messen und dadurch Vorhersagen zu treffen. Der selbstlernende Algorithmus sendete dann, nach Vorgaben von Tyndaris, Kaufs- bzw. Verkaufs-Anweisungen an Broker.

Mehr als 20 Millionen US-Dollar Verlust am Valentinstag 2018

Satte 2,5 Milliarden US-Dollar ließ Li Kin-kan von K1 verwalten – 250 Millionen von seinem eigenen Vermögen, den Rest von der Citigroup. Nachdem der Vorgang Ende 2017 gestartet war, folgte am 14. Februar 2018 die Ernüchterung für den Hong Konger Tycoon. An nur einem Tag fuhr der Supercomputer mehr als 20 Millionen US-Dollar Verluste ein. Dahinter stand ein Fehler, der der künstlichen Intelligenz nicht passieren hätte dürfen, so die Argumentation von Li Kin-kans Anwälten.

Automatisierte Stop-Loss-Order führte zu Verlusten

K1 hatte nämlich morgens aufgrund positiver Stimmungs-Signale den Kauf von S&P 500 Futures im Gesamtwert von rund 1,5 Milliarden US-Dollar veranlasst. Allerdings sank der Index, nachdem laut aktuellen Daten die US-Inflationsrate stärker gestiegen war als erwartet. Dies aktivierte die Stop-Loss-Order von K1 (eine Verkaufsorder, die bei plötzlichen Kursverlusten vor größerem Schaden schützen soll), wodurch der Fonds 20,5 Millionen US-Dollar verlor. Wenige Stunden später erholte sich der Kurs – doch da war es bereits zu spät.

Wenn der Algorithmus tatsächlich so gefinkelt wäre, wie von Costa versprochen, wäre das nicht passiert und K1 hätte die Stop-Loss-Order ignoriert, argumentieren nun Li Kin-kans Anwälte. Tyndaris argumentiert freilich, dass es – wie üblich – keine Gewinngarantie gegeben habe und das Risiko daher beim Anleger verlieben sei.

Mattes: „Ich kann Stimmungen ermitteln. Ich bin aber kein Trader“

Daniel Mattes, der selbst nicht in diesen Gerichtsprozess involviert ist, sieht gegenüber Bloomberg bei 42.cx in diesem Fall kein Verschulden. K1 ermittle nur zwei Typen von Signalen zur Stimmung bei einzelnen Wertpapieren, deren Verwertung in diesem Fall in der Verantwortung von Tyndaris gelegen habe.

„Diese Signale haben ein starkes wissenschaftliches Fundament. Ich denke, wir haben einen ziemlich guten Job gemacht. Ich kann Stimmungen ermitteln. Ich bin aber kein Trader“, sagt Mattes gegenüber Bloomberg. Für die Entscheidung über Stop-Loss-Orders sei K1 nicht gemacht.

⇒ Page von 42.cx

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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