Wie KI die Wertschöpfung in Private Equity nachhaltig verändert

KI im Private-Equity-Kontext: Einordnung und Beobachtungen aus der Praxis

Die zunehmende Integration von KI in die Organisationen von GPs stellt eine der bedeutendsten Transformationen innerhalb der Branche dar. Durch die Anwendung von KI-Technologien in internen Prozessen können GPs ihre operative Effizienz und Effektivität substanziell steigern. Im Folgenden erläutern wir den Einsatz von KI, den wir im Markt und bei unseren Kunden beobachten.

KI als Enabler: Potenziale und Handlungsfelder in der GP-Organisation

KI gewinnt für GPs zunehmend an Bedeutung, da sie dazu beiträgt, Geschäftsprozesse effizienter und effektiver zu gestalten. Dabei steht nicht die technische Innovation im Vordergrund, sondern der pragmatische Einsatz von KI als Werkzeug zur Optimierung bestehender Abläufe. KI automatisiert manuelle Tätigkeiten wie Datenverarbeitung, Reportanalyse oder Dokumentenerstellung und ermöglicht so signifikante Effizienzsteigerungen. Darüber hinaus unterstützt KI die datenbasierte Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen und die Bereitstellung relevanter Erkenntnisse in Echtzeit. Die Implementierung von KI erfolgt dabei schrittweise und baut auf bestehenden Prozessen auf, um diese gezielt zu verbessern. Ziel ist es, pragmatische Lösungen zu etablieren, die kurzfristig Mehrwert schaffen und langfristig flexibel an neue Anforderungen angepasst werden können. Im folgenden Abschnitt werden die zentralen Anwendungsbereiche von KI bei GPs detailliert dargestellt und durch praxisnahe Beispiele ergänzt.

Marktbeispiele für KI-Nutzung in PE-Firmen

KI verändert zentrale GP-Aufgaben grundlegend. Von der effizienten Betreuung bestehender LPs über präzisere Fundraising-Prognosen bis hin zu Reporting, Talentgewinnung und Due Diligence – intelligente Anwendungen steigern Geschwindigkeit, Genauigkeit und strategische Schlagkraft im Private-Equity-Alltag spürbar.

Das Management bestehender LPs gehört zu den Kernaufgaben von GPs. KI analysiert Präferenzen, Informationsbedarfe und Kommunikationshistorien und steuert so die Interaktion gezielt. Sie automatisiert und personalisiert Berichterstattung, Quarterly Reporting, Update Calls, Kommunikationsschreiben und Announcements. Ardian nutzt hierfür ein eigenes KI-basiertes Tool, das individualisierte Statusberichte erstellt, Fragen zur Portfolioentwicklung automatisiert beantwortet und den Dialog mit LPs deutlich effizienter und konsistenter gestaltet.²

Im Fundraising-Kontext setzen GPs zunehmend auf KI-gestützte Prognosemodelle, um die Effizienz und Planungssicherheit zu erhöhen. Machine-Learning-Modelle (ML-Modelle) analysieren historische Fundraising-Daten, Marktindikatoren und Investorenverhalten, um die Wahrscheinlichkeit von Kapitalzusagen zu prognostizieren. Dies ermöglicht eine gezieltere Ressourcenallokation und fundierte Szenarioanalysen. Ein Beispiel liefert Blackstone: Seit spätestens 2021 setzt das Unternehmen ML-Modelle zur Simulation von Fundraising-Quoten und zur Berechnung von Commitment Probabilities ein.³ So lassen sich Prozesse im Fundraising strategisch besser steuern und auf erwartbare Entwicklungen ausrichten.

Die Finanzabteilungen von GPs stehen unter hohem Druck, präzise und zeitnahe Berichte für Investoren und Aufsichtsgremien zu liefern. KI erleichtert diese Aufgabe erheblich. So nutzt EQT seit 2022 ein KI-basiertes Cashflow-Prognosemodell für das Liquiditätsmanagement. Dynamische KPI-Dashboards ermöglichen in Echtzeit die Darstellung wichtiger Kennzahlen wie IRR, Multiple, EBITDA-Entwicklung oder Bewertungsveränderungen. Ein nordamerikanischer Mid-Cap-Fonds konnte durch solche KI-Dashboards die Reporting-Zeit von vier Personentagen auf unter eine Stunde senken. Zudem kommen generative KI-Tools wie GPT-4 zum Einsatz, um standardisierte und individuelle Berichte mit kommentierenden Analysen automatisch zu erstellen. C Partners nutzt beispielsweise die Plattform iLEVEL zur teilautomatisierten Erstellung von Portfolio-Reviews und Dashboard-Berichten.

Der Zugang zu erfahrenen Management-Talenten bleibt entscheidend für den Erfolg von Portfoliounternehmen. KI schafft hier echten Mehrwert: Sie ermöglicht ein zielgerichtetes Matching von Talenten auf die Anforderungen der Beteiligungen. Für andere HR-Themen wie die Bewertung von Teamdynamiken, die Erkennung von Entwicklungspotenzial und die Ableitung gezielter Maßnahmen kommen KI-basierte Anwendungen zum Einsatz. Anbieter wie CultureAmp bieten automatisierte Feedback-Auswertungen zur objektiven Beurteilung der Teamleistung in Unternehmen an. Darüber hinaus profitieren PEs bei Onboarding-Prozessen und im Bereich Wissensmanagement von KI-Anwendungen: LLM-basierte Assistenten unterstützen beispielsweise New Hires mit kontextrelevanten Informationen und automatisieren Standard- und Routineanfragen.

Damit reicht der Einsatz von KI im PE-Sektor weit über Prozessautomatisierung hinaus. Entscheidend bleibt, wie gezielt KI-Lösungen integriert und weiterentwickelt werden. Nur so lassen sich nachhaltige Effizienz, bessere Investitionsentscheidungen und eine starke Positionierung gegenüber LPs erzielen. Ohne klare strategische Verankerung bleibt jedoch viel Potenzial unausgeschöpft – der Wettbewerbsvorteil entsteht erst durch das Zusammenspiel von Technologie, Organisation und Kompetenz.

KI in Portfoliounternehmen: Transformation zentraler Funktionen und Geschäftsmodelle

KI entfaltet in Portfoliounternehmen zunehmend strategische Wirkung. GPs sollten systematisch Potenziale identifizieren und in zentralen Funktionen einsetzen:

• Finance: Automatisierte Analysen verbessern Planung und Reporting
• HR: KI-gestützte Tools beschleunigen Recruiting und Matching
• Einkauf und Supply Chain: Datenbasierte Modelle steigern Effizienz und Transparenz
• Legal und Compliance: Contract Analytics automatisieren Routineaufgaben
• Customer Support: KI senkt Kosten durch intelligente Automatisierung
• IT: Harmonisierung und Cybersecurity durch KI-Lösungen

Vorreiter wie Vista Equity setzen auf bereichsübergreifende KI-Systeme – ein Modell, das zunehmend zum Standard wird.

Geschäftsmodell-Disruption: KI verändert Wertschöpfung

KI stellt nicht nur Prozesse, sondern ganze Geschäftsmodelle infrage. Disruptionen erfolgen entlang dreier Dimensionen:

1. Produktlogik: KI ersetzt kreative und manuelle Leistungen – zum Beispiel die Vertragsprüfung durch Legal Tech
2. Erlösmodelle: Plattform- und Abo-Modelle verdrängen klassische Content-Angebote
3. Wertschöpfungskette: KI automatisiert kognitive Arbeit – zum Beispiel voll digitale Versicherungsprozesse

Neue KI-native Wettbewerber agieren mit Plattformlogik, niedrigen Grenzkosten und hoher Skalierbarkeit. Klassische Marktanalysen reichen nicht mehr – GPs benötigen Adjacency Scans, Open Source Monitoring und Tech Radars.

Strategische Leitfragen für Portfoliounternehmen:

  a)  Welche wertstiftenden Prozesse sind durch KI unterstütz- oder substituierbar?
  b)  Wo entsteht neue Zahlungsbereitschaft?
  c)  Welche Rolle spielt mein Unternehmen in der KI-Wertschöpfungskette?
  d)  Welche Angebote lassen sich durch KI skalieren?
  e)  Wie sieht mein defensives Szenario aus?

Risiken, Gefahren und Herausforderungen durch KI – und wie GPs ihnen begegnen können

Die Integration von KI in PE bringt nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch komplexe Risiken mit sich – von algorithmischen Verzerrungen und mangelnder Transparenz über Wissensverlust bis hin zu Datenschutz- und Systemrisiken. GPs begegnen diesen Herausforderungen durch vielfältige Datenquellen, erklärbare KI, gezielte Weiterbildung, robuste Sicherheitsmaßnahmen und klare Governance-Strukturen.

Fazit

KI ist längst ein strategischer Pfeiler im Private-Equity-Bereich geworden. Unternehmen, die sie nicht nur als Tool, sondern als integralen Bestandteil ihres Geschäftsmodells verstehen, können Chancen frühzeitig erkennen, Risiken aktiv steuern und nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern. Um Wert zu schaffen, gilt es die Technologie zu beherrschen.