Die Private-Equity-Branche steht vor einer neuen Ära des beschleunigten Wandels, der von AI vorangetrieben wird. In diesem Gespräch für „The Bridge“ erörtern Elina Ashkinazi-Ildis, Partnerin und Leiterin des Bereichs Private Equity, sowie Jérôme Petit, geschäftsführender Gesellschafter, wie AI die Wertschöpfung im Portfolio, den Fondsbetrieb und die Anlagestrategien AI .

Elina Ashkinazi-Ildis begann ihre Karriere in der Strategieberatung mit dem Schwerpunkt Transaktionsbegleitung, bevor sie zu ArtefactPrivate-Equity-Praxis wechselte, wo sie sich auf Due Diligence, data und AI bei Fonds und deren Portfolios konzentriert.

Jérôme Petit ist seit über 25 Jahren für internationale Private-Equity-Gesellschaften tätig und leitet Artefactdie Zusammenarbeit mit erstklassigen Fonds weltweit.

Einsatz von AI den gesamten Investitionszyklus AI

Private-Equity-Gesellschaften betrachten AI nicht AI experimentelle Technologie, sondern als strukturellen Hebel für die Wettbewerbsfähigkeit. data das Tempo des Wandels: Drei Viertel der Private-Equity-Gesellschaften haben bereits erheblich in die digitale Transformation investiert, wobei der Großteil dieser Investitionen AI . Die Dynamik ist offensichtlich, doch viele Fonds haben nach wie vor Schwierigkeiten, ihre Ambitionen in die Tat umzusetzen.

Diese Möglichkeit erstreckt sich über den gesamten Investitionszyklus. Noch bevor Verträge unterzeichnet werden, AI die Suche und Prüfung potenzieller Objekte, indem sie relevante Akquisitionsziele identifiziert und diese mit vergleichbaren Objekten abgleicht. AI erkenntAI Marktsignale schneller als herkömmliche Recherchemethoden.

Im Rahmen der Due Diligence beschleunigen große Sprachmodelle die Analyse komplexer Unterlagen, automatisieren data und verbessern das finanzielle und operative Benchmarking. Dies verkürzt die Transaktionsdauer und erhöht gleichzeitig die analytische Tiefe.

Sobald Vermögenswerte in das Portfolio aufgenommen wurden, schafft AI Mehrwert. ESG-Teams nutzen sie zur Verfolgung von Leistungsindikatoren, Investmentteams stützen sich auf sie bei der Marktbeobachtung und der Suche nach Akquisitionsmöglichkeiten, und die Investor-Relations-Abteilungen setzen sie ein, um schneller und präziser auf Anfragen von LP zu reagieren.

Das Ergebnis ist nicht ein einzelner Anwendungsfall, sondern eine integrierte Analyseebene, die die Entscheidungsfindung im gesamten Fonds unterstützt.

AI Kernstück des Fonds

Der Einsatz von AI Private-Equity AI erfordert den Umgang mit einem besonders sensiblen Umfeld. Fonds verwalten streng vertrauliche data, die von der Portfolio-Performance über Deal-Pipelines und unternehmensinterne Betriebskennzahlen bis hin zur Berichterstattung an die Investoren reichen. Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Governance sind daher grundlegende Anforderungen und nicht nur technische Zusatzfunktionen.

Elina verdeutlicht dieses Gleichgewicht am Beispiel von Ardian, wo sichere generative AI innerhalb der fondsinternen cloud eingesetzt wurden.

„Sicherheit ist in dieser Branche von entscheidender Bedeutung“, erklärt sie. „Wir implementieren Lösungen direkt in der Umgebung des Kunden, um die vollständige Kontrolle über data, Zugriff und Nachverfolgbarkeit zu gewährleisten.“

Maßgeschneiderte Architekturen ermöglichen zudem Leistungssteigerungen. Fortschrittliche Retrieval-Frameworks stellen sicher, dass Modelle präzise, überprüfbare Antworten liefern, anstatt nur allgemeine Ergebnisse. Die Kostenoptimierung ist ein weiterer Faktor: Maßgeschneiderte Implementierungen können die AI im Vergleich zu Standard-Lizenzmodellen je nach Nutzungsintensität um das Vier- bis Zehnfache senken.

Das Ergebnis ist eine kontrollierte und dennoch skalierbare AI , die eher auf institutionelle Genauigkeit als auf Experimentierfreudigkeit ausgelegt ist.

Mehr als nur Werkzeuge: Die Arbeitsweise von Fonds neu gestalten

Während dem Einsatz von Technologie viel Aufmerksamkeit geschenkt wird, liegt der tiefgreifende Wandel woanders. AI deckt unweigerlich strukturelle Ineffizienzen in bestehenden Arbeitsabläufen auf: Manuelle Berichtsketten, fragmentierter data und doppelte Analysen werden zu Engpässen, sobald Automatisierung eingeführt wird.

Wie Jérôme erklärt: „Die Technologie ist nicht mehr der schwierigste Teil. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die Prozesse von Anfang bis Ende neu zu überdenken, um das Potenzial AI voll auszuschöpfen.“

Aus diesem Grund legen viele Transformationsprogramme ebenso großen Wert auf die Neugestaltung des Betriebsmodells wie auf die technische Umsetzung. Die Initiativen erstrecken sich auf die Bereiche Transaktionsteams, ESG, Investor Relations, Fondsverwaltung und Marketing und richten diese auf AI Arbeitsabläufe aus.

Die Auswirkungen können sich schnell einstellen. In manchen Fällen lässt sich eine umfassende Neugestaltung des Betriebsmodells innerhalb von drei Monaten umsetzen, wodurch sich die Art und Weise, wie die geschäftsführenden Gesellschafter auf Erkenntnisse zugreifen, zusammenarbeiten und Entscheidungen treffen, grundlegend verändert. Auf diese Weise AI einem Katalysator für die Neugestaltung der Organisation und nicht nur für Produktivitätssteigerungen.

Wertsteigerung in den Portfoliounternehmen

Zwar AI die Fondsabläufe, doch liegt ihr größtes Potenzial zur Wertschöpfung in den Portfoliounternehmen selbst. Private-Equity-Gesellschaften betrachten AI zunehmend als einen Faktor, der die Unternehmensbewertung beeinflusst. In der Vergangenheit waren fortschrittliche Analysefähigkeiten jedoch vor allem in großen Unternehmen mit umfangreichen technischen Ressourcen zu finden. Dieses Paradigma verschiebt sich derzeit.

AI einst als Luxus, der großen Unternehmen vorbehalten war. Heute können auch mittelständische Unternehmen gezielte, wirkungsvolle Anwendungsfälle umsetzen“, bemerkt Elina.

Der erste Schritt ist diagnostischer Natur: Dabei werden AI data AI jedes Unternehmens, seine Anfälligkeit für disruptive Veränderungen sowie sein Wertschöpfungspotenzial bewertet. Bei dieser Bewertung werden in der Regel folgende Aspekte berücksichtigt:

  • data von Betriebs- und data
  • Wettbewerbsbezogene Auswirkungen der AI
  • Interne digitale Kompetenzen
  • Strategische Wachstumsschwerpunkte

Anschließend werden priorisierte Anwendungsfälle auf der Grundlage ihrer Machbarkeit und ihrer geschäftlichen Auswirkungen ermittelt. Zu den gängigen portfoliübergreifenden Möglichkeiten gehören:

  • Interne GenAI-Copiloten zur Automatisierung von Berichten, E-Mails und CRM-Aktualisierungen
  • Lead-Generierung und B2B-Marketing-Intelligence
  • Beschleunigung von Ausschreibungen und Angebotserstellung
  • Wissensmanagement im Vertrieb und Angebotserstellung

Diese werden häufig durch branchenspezifische Initiativen ergänzt, die auf die Fertigungsindustrie, das Gesundheitswesen, den Dienstleistungssektor oder industrielle Kontexte zugeschnitten sind. Schnelligkeit ist entscheidend. Erste Reifegradbewertungen können in weniger als einem Monat durchgeführt werden, und kurz darauf können Pilotprojekte gestartet werden. Dieses Modell der schnellen Umsetzung ermöglicht es Fonds, Hypothesen zur Wertschöpfung zu testen, bevor sie sich zu groß angelegten Investitionen verpflichten.

Schaffung der data

Sowohl AI auf Fondsebene als auch AI auf Portfolioebene AI eine gemeinsame Voraussetzung zugrunde: einheitliche, zugängliche data. Wie Jérôme es ausdrückt: „Keine data, keine AI.“

Viele Fonds investieren daher in zentralisierte data , die Informationen von Portfoliounternehmen, Drittanbietern und internen Berichtssystemen zusammenführen. Bei Ardian wurde dies durch die Einrichtung einer cloud data umgesetzt, die folgende Ziele verfolgt:

  • Finanz- und data zusammenfassen
  • Berichts-Pipelines automatisieren
  • Verbesserung der Rechengeschwindigkeit und der Latenz
  • Verbesserung data und -verwaltung

Solche Plattformen funktionieren wie lebendige Ökosysteme. Neue Datensätze, Tools und Anwendungen werden schrittweise integriert, was eine kontinuierliche Erweiterung der Analysefähigkeiten ermöglicht. Data beschleunigen die Einführung zusätzlich, indem sie den direkten Zugriff auf externe Informationsquellen ohne komplexe API-Integrationen ermöglichen. Für Fonds wird diese Infrastruktur zum Rückgrat AI und stellt sicher, dass Erkenntnisse nicht isoliert bleiben, sondern zwischen Anlage- und Betriebsteams ausgetauscht werden.

Vom Experiment bis zur alltäglichen Anwendung

Eine der auffälligsten Entwicklungen bei AI im Private-Equity-Bereich ist eher kultureller als technischer Natur: Was als von Beratern vorangetriebenes Experimentieren begann, entwickelt sich nun zu einer von Teams geleiteten Innovation.

Sobald sichere AI eingerichtet sind, finden Transaktionsteams, ESG-Spezialisten und Investor-Relations-Experten schnell neue Anwendungsmöglichkeiten, die auf ihre täglichen Herausforderungen zugeschnitten sind.

Wie Elina bemerkt: AI längst keine Spielerei mehr. Sie wird zu einem festen Bestandteil der täglichen Arbeit. Die Teams selbst finden neue Anwendungsmöglichkeiten, mit denen wir nicht gerechnet hatten.“

Diese Bottom-up-Einführung spiegelt einen umfassenderen Wandel wider: AI von einer spezialisierten Funktion zu einem institutionellen Reflex, der fest in der Arbeitsweise, der Analyse und der Kommunikation von Fonds verankert ist.

Fazit: Eine neue strategische Notwendigkeit für Private-Equity-Unternehmen

Die Auswirkungen AIauf den Private-Equity-Sektor sind längst keine Theorie mehr. Sie sind bereits in der Praxis spürbar, messbar und nehmen immer mehr Fahrt auf. Fonds, die AI nutzen AI nicht nur ihre Effizienz, sondern gestalten auch die Wertschöpfung über den gesamten Investitionszyklus hinweg neu. Von der Akquise und Due Diligence bis hin zum Portfoliowachstum und der Exit-Bereitschaft – AI Multiplikator sowohl für die Geschwindigkeit als auch für die Erkenntnisse AI .

Die Unternehmen, die diesen Wandel anführen werden , sind diejenigen, die AI Infrastruktur und nichtAI bloßes Instrumentarium betrachten. Indem sie in sichere data investieren, ihre Betriebsmodelle neu gestalten und ihre Fähigkeiten über ihr gesamtes Portfolio hinweg ausbauen, definieren sie die Mechanismen der Wertschöpfung neu.

In einer Branche, in der das richtige Timing über den Erfolg entscheidet, könnte die Fähigkeit, Informationen in großem Maßstab zu nutzen, durchaus zur nächsten Quelle für Wettbewerbsvorteile werden.