22.03.2021

Krypto-Experte: Darum ist die „Supercycle“-Theorie zu Bitcoin gefährlich

Manche sehen bei Bitcoin einen Superzyklus gekommen, in dem es keine größere Korrekturen mehr gibt. Christopher Obereder von Coin Stats warnt jedoch davor.
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Christopher Obereder ist CMO bei Coin Stats.
Christopher Obereder ist Serial Entrepreneur und CMO bei Coin Stats. | © Christopher Obereder

Erst Mitte März hatte Bitcoin erneut einen Rekordstand erreicht und zwischenzeitlich das erste Mal in der Geschichte die 60.000-Dollar-Marke überschritten. Der nun schon mehrere Monate andauernde Preisanstieg setzte sich damit fort – im Februar hatte die Kryptowährung erstmals die 50.000-Dollar-Grenze geschafft, im Jänner die 40.000 Dollar. So mancher sieht daher bereits einen „Superzyklus“ gekommen – so etwa Dan Held von der Krypto-Börse Kraken, der einen Bitcoin-Preis von 1 Million Dollar prognostiziert.

Doch was verbirgt sich hinter diesem Begriff? Kurz: Die Idee, dass Bitcoin ein völlig neues Stadium erreicht hat – in dem die herkömlichen Zyklen aus Anstieg und Rückgang obsolet geworden sind. Die Annahme: Durch den verstärkten Einstieg von institutionellen Investoren wie großen Fonds und Vermögensverwaltern bleibt die Bitcoin-Nachfrage so hoch, dass die größeren Preisschwankungen der Vergangenheit angehören.

Neues Branding für größeren Aufschwung

Aber stimmt das auch? Wie schon kürzlich zu den Auswirkungen des US-Konjunkturpakets haben wir wieder mit Serial Entrepreneur und Coins-Stats-CMO Christopher Obereder gesprochen – und ihn zum „Supercycle“ befragt. „Der Begriff ist neues Branding für einen Aufschwung, der noch größer sein wird als die vorherigen“, sagt Obereder. „Man findet Argumente, warum es dieses Mal anders ist“.

Worum geht es konkret? In den bisherigen Bitcoin-Zyklen folgten auf starke Aufschwünge irgendwann scharfe Korrekturen mit Preisrückgängen von rund 80 Prozent – so war es etwa 2012/13, aber auch 2017/18, als Bitcoin erstmals den Mainstream erreichte. In herkömmlichen Zyklen folgt auf die Korrekten eine Phase der Seitwärtsbewegung, bevor dann der nächste „Bull Run“ mit anhaltendend steigenden Preisen losgeht. Dies geht auch einher mit den „Halvings“ – die Zeitpunkte, an denen die Belohnung, die ein Bitcoin-Miner für eine geschürfte Coin erhält, halbiert wird.

„Supercycle“-Theorie erwartet massiven Preisanstieg bei Bitcoin

Ein beliebtes Modell zur Prognose von Preisen bei Kryptowährungen, aber auch bei Rohstoffen, ist das Stock-to-Flow-Modell. Es setzt die vorhandenen Einheiten – etwa von Bitcoin – in Relation zu jenen, die neu geschaffen werden. „Das Stock-to-Flow-Modell prognostiziert, dass wir bis Ende des Jahres bei ungefähr 87.000 Dollar liegen werden. Aber bis zum nächsten Halving 2024 ist dann nicht mehr so viel Spielraum“, erklärt Obereder.

Hier kommt aber der Superzyklus ins Spiel: Vertreter dieses Konzepts gehen davon aus, dass der Preis viel stärker steigen wird – eben, weil es sich um keinen herkömmlichen Zyklus mehr handelt. „Es gibt teilweise Vorhersagen, dass uns dieser Superzyklus bis auf 800.000 oder 1.000.000 Dollar bringen wird“, sagt Obereder.

Keine Korrekturen mehr?

Und in einem solchen „Supercycle“ wären – so die Annahme – massive Preisrückgänge keine Gefahr mehr: „Der Superzyklus wird so beschrieben, dass er diese mehr als 80-prozentigen Korrekturen nicht mehr mit sich bringt, weil nun institutionelle Investoren an Bord sind und die langfristig orientiert sind“.

Obereder warnt jedoch vor dieser Annahme: „Natürlich sind diesmal andere Player dabei, sonst würden auch nicht diese Marktkapitalisierung sehen. Aber das heißt nicht, dass es keine Korrekturen geben wird. Es wird sie geben und sie werden in Summe auch 50 bis 90 Prozent betragen“. Diese Korrekturen würden auch nicht von heute auf morgen kommen, sondern sich über ein halbes oder ganzes Jahr ziehen.

Gefahr für Privatanleger

Dass institutionelle Investoren am Kryptomarkt aktiv sind, heißt nach Einschätzung Obereders nicht notwendigerweise, dass die Preise stabiler werden müssten: „Es kann in beide Richtungen gehen, denn wenn die Großen abverkaufen, gibt es stärkeren Druck nach unten“, warnt der Coin-Stats-CMO.

Für Privatanleger ist es laut Obereder sogar gefährlich, von einem Superzyklus auszugehen: „Das führt nur dazu, dass die Leute ‚all in‘ sind und niemals Gewinne mitnehmen“, sagt Obereder. „Die größte Lektion, die man am Kryptomarkt aber lernen soll, ist immer, dass man Gewinne mitnehmen muss, denn jeden Tag könnte es in die andere Richtung gehen und der Bullenmarkt ist vorbei“.

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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