{"id":1090939,"date":"2025-12-07T10:43:06","date_gmt":"2025-12-07T10:43:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=1090939"},"modified":"2026-02-19T09:01:22","modified_gmt":"2026-02-19T09:01:22","slug":"how-ai-is-reshaping-the-private-equity-operating-model","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/how-ai-is-reshaping-the-private-equity-operating-model\/","title":{"rendered":"Wie AI das Gesch\u00e4ftsmodell von Private-Equity-Gesellschaften neu gestaltet"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center;\"><iframe title=\"YouTube-Video-Player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/8aM-1Klu40k?si=OLEOmWuK_r0vVSoU\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<div class=\"fusion-button-wrapper fusion-aligncenter\"><a class=\"fusion-button button-flat fusion-button-default-size button-default fusion-button-default button-1 fusion-button-default-span fusion-button-default-type\" target=\"_self\" href=\"https:\/\/thebridge.artefact.com\/\" rel=\"noopener\"><span class=\"fusion-button-text awb-button__text awb-button__text--default\">Besuchen Sie thebridge.artefact.com<\/span><\/a><\/div>\n<p>Private Equity tritt in eine neue \u00c4ra der beschleunigten Transformation ein, die durch KI angetrieben wird. In diesem Gespr\u00e4ch f\u00fcr <em>Die Br\u00fccke<\/em>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/elina-ashkinazi-ildis-754660\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Elina Ashkinazi-Ildis<\/a>, Partner &amp; Lead Private Equity, und <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jeromepetitstrategy\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">J\u00e9r\u00f4me Petit<\/a>, Managing Partner, erfahren Sie, wie KI die Wertsch\u00f6pfung von Portfolios, Fondsoperationen und Anlagestrategien neu definiert.<\/p>\n<p>Elina Ashkinazi-Ildis begann ihre Karriere in der Strategieberatung und spezialisierte sich auf die Unterst\u00fctzung von Transaktionen, bevor sie zu <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/industries\/data-ai-for-financial-services\/\">Die Private-Equity-Praxis von Artefact<\/a>, wo sie sich auf Due Diligence, data und KI-Transformation bei Fonds und deren Portfolios konzentriert.<\/p>\n<p>J\u00e9r\u00f4me Petit ist seit \u00fcber 25 Jahren f\u00fcr globale Private-Equity-Unternehmen t\u00e4tig und leitet <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/\">Artefact<\/a>\u2019Arbeit mit hochkar\u00e4tigen Fonds weltweit.<\/p>\n<h2>Skalierung von KI \u00fcber den gesamten Lebenszyklus von Investitionen<\/h2>\n<p>Private Equity-Firmen betrachten KI nicht als experimentelle Technologie, sondern als eine <strong>struktureller Hebel f\u00fcr die Wettbewerbsf\u00e4higkeit<\/strong>. Die Industrie data best\u00e4tigt das Tempo des Wandels: <strong>drei Viertel der Private-Equity-Firmen haben bereits erheblich in die digitale Transformation investiert<\/strong>, wobei KI die Mehrheit dieser Investitionen ausmacht. Die Dynamik ist eindeutig, aber viele Fonds haben immer noch Schwierigkeiten, ihre Ambitionen in die Tat umzusetzen.<\/p>\n<p>Die Chance erstreckt sich \u00fcber den gesamten Lebenszyklus von Investitionen. Bevor Gesch\u00e4fte unterzeichnet werden, <strong>KI erleichtert Sourcing und Screening<\/strong> indem wir relevante Akquisitionsziele identifizieren und sie mit vergleichbaren Verm\u00f6genswerten vergleichen. <strong>KI deckt auch Marktsignale schneller auf<\/strong> als traditionelle Forschungsmethoden.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend der Due Diligence beschleunigen umfangreiche Sprachmodelle die Analyse komplexer Unterlagen, automatisieren die Extraktion von data und verbessern das finanzielle und operative Benchmarking. Dies verk\u00fcrzt die Transaktionszeit und verbessert gleichzeitig die Analysetiefe.<\/p>\n<p><strong>Sobald Assets in das Portfolio aufgenommen werden, schafft AI weiterhin Wert<\/strong>. ESG-Teams nutzen es, um Performance-Indikatoren zu verfolgen, Investment-Teams verlassen sich auf es f\u00fcr die Marktbeobachtung und das Scouting von Add-on-Akquisitionen, und Investor Relations-Funktionen nutzen es, um schneller und pr\u00e4ziser auf Anfragen von LPs zu reagieren.<\/p>\n<p>Das Ergebnis ist nicht ein einzelner Anwendungsfall, sondern eine integrierte Intelligenzschicht, die die Entscheidungsfindung im gesamten Fonds unterst\u00fctzt.<\/p>\n<h2>Sicherung der KI im Kern des Fonds<\/h2>\n<p>Der Einsatz von KI im Bereich Private Equity erfordert das Navigieren in einem einzigartig sensiblen Umfeld. Fonds verwalten h\u00f6chst vertrauliche data, von der Portfolio-Performance, Deal-Pipelines und propriet\u00e4ren Betriebskennzahlen bis hin zur Berichterstattung f\u00fcr Investoren. <strong>Sicherheit, R\u00fcckverfolgbarkeit und Governance werden daher zu grundlegenden Anforderungen und nicht zu technischen Zus\u00e4tzen.<\/strong>.<\/p>\n<p>Elina verdeutlicht dieses Gleichgewicht am Beispiel von <a href=\"https:\/\/www.ardian.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ardian<\/a>, wo sichere generative KI-Funktionen innerhalb der fondseigenen cloud-Infrastruktur eingesetzt wurden.<\/p>\n<blockquote><p><em>\u201cSicherheit ist das A und O in dieser Branche\u201d.\u201d<\/em> erkl\u00e4rt sie. <em>\u201cWir setzen L\u00f6sungen innerhalb der Umgebung des Kunden ein, um die volle Kontrolle \u00fcber data, den Zugriff und die R\u00fcckverfolgbarkeit zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Benutzerdefinierte Architekturen erm\u00f6glichen auch Leistungssteigerungen. <strong>Fortschrittliche Abfrage-Frameworks stellen sicher, dass die Modelle pr\u00e4zise, \u00fcberpr\u00fcfbare Antworten liefern und nicht nur generische Ausgaben.<\/strong>. Kostenoptimierung ist ein weiterer Faktor: Ma\u00dfgeschneiderte Implementierungen k\u00f6nnen die KI-Betriebskosten im Vergleich zu Standardlizenzmodellen um das Vier- bis Zehnfache senken, je nach Nutzungsintensit\u00e4t.<\/p>\n<p>Das Ergebnis ist eine kontrollierte und dennoch skalierbare KI-Umgebung, die eher auf institutionelle Strenge als auf Experimente ausgelegt ist.<\/p>\n<h2>Mehr als nur Werkzeuge: Die Funktionsweise von Fonds umgestalten<\/h2>\n<p>W\u00e4hrend dem Technologieeinsatz viel Aufmerksamkeit geschenkt wird, liegt der tiefgreifende Wandel woanders. Die Einf\u00fchrung von KI legt unweigerlich strukturelle Ineffizienzen in bestehenden Arbeitsabl\u00e4ufen offen: manuelle Berichtsketten, fragmentierter data-Zugang und doppelte Analysen werden zu Engp\u00e4ssen, sobald die Automatisierung eingef\u00fchrt wird.<\/p>\n<blockquote><p>Wie J\u00e9r\u00f4me erkl\u00e4rt, <em>\u201cDie Technologie ist nicht mehr der schwierigste Teil. Die eigentliche Arbeit besteht darin, die Prozesse von Grund auf zu \u00fcberdenken, um KI vollst\u00e4ndig zu nutzen.\u201d<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Aus diesem Grund konzentrieren sich viele Transformationsprogramme sowohl auf die Neugestaltung des Betriebsmodells als auch auf die technische Bef\u00e4higung. Die Initiativen erstrecken sich auf Deal-Teams, ESG, Investor Relations, Fondsverwaltung und Marketingfunktionen und richten sie auf KI-gest\u00fctzte Arbeitsabl\u00e4ufe aus.<\/p>\n<p>Die Auswirkungen k\u00f6nnen schnell sein. In manchen F\u00e4llen, <strong>eine umfassende Neugestaltung des Betriebsmodells kann innerhalb von drei Monaten umgesetzt werden<\/strong>, Die Art und Weise, wie allgemeine Partner auf Erkenntnisse zugreifen, zusammenarbeiten und Entscheidungen treffen, wird dadurch grundlegend ver\u00e4ndert. Auf diese Weise, <strong>KI wird zum Katalysator f\u00fcr organisatorische Neuerungen<\/strong>, nicht nur Produktivit\u00e4tsgewinne.<\/p>\n<h2>Aktivieren von Werten in Portfoliounternehmen<\/h2>\n<p>Wenn KI das Fondsgesch\u00e4ft verbessert, <strong>sein gr\u00f6\u00dftes Potenzial zur Wertsch\u00f6pfung in den Portfoliounternehmen selbst liegt<\/strong>. Private-Equity-Firmen betrachten den Reifegrad von KI zunehmend als einen Treiber f\u00fcr die Bewertung. In der Vergangenheit konzentrierten sich die fortschrittlichen Analysef\u00e4higkeiten jedoch auf gro\u00dfe Unternehmen mit umfangreichen technischen Ressourcen. Dieses Paradigma verschiebt sich.<\/p>\n<blockquote><p><em>\u201cKI wurde fr\u00fcher als ein Luxus angesehen, der gro\u00dfen Unternehmen vorbehalten war. Heute k\u00f6nnen auch mittelst\u00e4ndische Unternehmen gezielte, hochwirksame Anwendungsf\u00e4lle einsetzen\u201d.\u201d<\/em> bemerkt Elina.<\/p><\/blockquote>\n<p>Der erste Schritt ist die Diagnose: <strong>Bewertung der data- und KI-Reife jedes Unternehmens, des Risikos einer St\u00f6rung und des Wertsch\u00f6pfungspotenzials<\/strong>. Diese Bewertung ber\u00fccksichtigt in der Regel:<\/p>\n<ul>\n<li>Betriebliche und kommerzielle Verf\u00fcgbarkeit des data<\/li>\n<li>Wettbewerb durch KI-Disruption<\/li>\n<li>Interne digitale F\u00e4higkeiten<\/li>\n<li>Strategische Wachstumspriorit\u00e4ten<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dann, <strong>Priorisierte Anwendungsf\u00e4lle werden auf der Grundlage von Machbarkeit und Gesch\u00e4ftsauswirkungen identifiziert<\/strong>. Zu den \u00fcblichen portfolio\u00fcbergreifenden M\u00f6glichkeiten geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li>Interne GenAI-Copiloten zur Automatisierung von Berichten, E-Mails und CRM-Aktualisierungen<\/li>\n<li>Lead-Generierung und B2B-Marketing-Intelligenz<\/li>\n<li>Beschleunigung von RFP und Ausschreibungsantworten<\/li>\n<li>Wissensmanagement im Vertrieb und Ausarbeitung von Angeboten<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese werden h\u00e4ufig durch sektorspezifische Initiativen erg\u00e4nzt, die auf das verarbeitende Gewerbe, das Gesundheitswesen, den Dienstleistungssektor oder den industriellen Kontext zugeschnitten sind. <strong>Geschwindigkeit ist entscheidend<\/strong>. Erste Reifepr\u00fcfungen k\u00f6nnen in weniger als einem Monat durchgef\u00fchrt werden, und Pilotprojekte werden kurz darauf gestartet. Dieses schnelle Aktivierungsmodell erm\u00f6glicht es den Fonds, Hypothesen zur Wertsch\u00f6pfung zu testen, bevor sie sich zu gro\u00df angelegten Investitionen verpflichten.<\/p>\n<h2>Bau des data foundations<\/h2>\n<p>Sowohl auf Fonds- als auch auf Portfolioebene gibt es eine gemeinsame Voraussetzung f\u00fcr KI: <strong>einheitlich, zug\u00e4nglich data<\/strong>. Wie J\u00e9r\u00f4me es ausdr\u00fcckt, <em>\u201cKein data, keine KI.\u201d<\/em><\/p>\n<p>Viele Fonds investieren daher in <strong>zentralisierte data platforms, die Informationen von Portfoliounternehmen, Drittanbietern und internen Berichtssystemen konsolidieren<\/strong>. Dies wurde bei Ardian durch die Entwicklung eines cloud-basierten analytischen data platform umgesetzt, der f\u00fcr:<\/p>\n<ul>\n<li>Aggregierte finanzielle und operative data<\/li>\n<li>Automatisieren Sie Ihre Berichtsabl\u00e4ufe<\/li>\n<li>Verbessern Sie Berechnungsgeschwindigkeit und Latenzzeit<\/li>\n<li>Verbessern Sie data Genauigkeit und Kontrolle<\/li>\n<\/ul>\n<p>Solche Plattformen funktionieren wie lebende \u00d6kosysteme. Neue data-Sets, Tools und Anwendungen werden nach und nach integriert und erm\u00f6glichen so eine kontinuierliche Erweiterung der analytischen F\u00e4higkeiten. Data-Marktpl\u00e4tze beschleunigen die Akzeptanz weiter, indem sie den direkten Zugang zu externen Informationsquellen ohne komplexe API-Integrationen erm\u00f6glichen. F\u00fcr Fonds bedeutet dies <strong>Die Infrastruktur wird zum R\u00fcckgrat der KI-Skalierbarkeit und stellt sicher, dass die Erkenntnisse nicht isoliert, sondern gemeinsam genutzt werden.<\/strong> zwischen Investment- und operativen Teams.<\/p>\n<h2>Von der Erprobung zur allt\u00e4glichen Anwendung<\/h2>\n<p>Eine der auff\u00e4lligsten Entwicklungen bei der Einf\u00fchrung von KI bei Private Equity ist eher kultureller als technischer Natur: <strong>Was als beratungsgest\u00fctztes Experiment begann, wird zur teamgef\u00fchrten Innovation<\/strong>.<\/p>\n<p>Sobald sichere KI-Umgebungen eingerichtet sind, finden Deal-Teams, ESG-Spezialisten und Investor Relations-Fachleute schnell neue Anwendungen, die ihren t\u00e4glichen Herausforderungen entsprechen.<\/p>\n<blockquote><p>Wie Elina bemerkt, <em>\u201cKI ist nicht l\u00e4nger eine Spielerei. Sie wird Teil der t\u00e4glichen Arbeit. Die Teams selbst finden neue Wege, sie zu nutzen, die wir nicht vorhergesehen haben.\u201d<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Diese \u00dcbernahme von unten nach oben spiegelt einen breiteren Wandel wider: KI entwickelt sich von einer spezialisierten F\u00e4higkeit zu einem institutionellen Reflex, <strong>eingebettet in die Art und Weise, wie Fonds arbeiten, analysieren und kommunizieren<\/strong>.<\/p>\n<h2>Schlussfolgerung: Ein neuer strategischer Imperativ f\u00fcr Private Equity<\/h2>\n<p>Die Auswirkungen der KI auf Private Equity sind nicht mehr nur theoretisch. Sie ist <strong>operativ, messbar und beschleunigend<\/strong>. Fonds, die KI nutzen, verbessern nicht nur ihre Effizienz, sondern ver\u00e4ndern auch die Wertsch\u00f6pfung \u00fcber den gesamten Lebenszyklus von Investitionen. Von der Beschaffung und Pr\u00fcfung bis hin zum Portfoliowachstum und der Bereitschaft zum Ausstieg - KI wird zu einem Multiplikator f\u00fcr Geschwindigkeit und Erkenntnis.<\/p>\n<p>Die Unternehmen, die diesen Wandel anf\u00fchren werden, sind diejenigen, die den <strong>KI als Infrastruktur, nicht als Toolset<\/strong>. Durch Investitionen in sicheres data foundations, die Neugestaltung von Betriebsmodellen und die Skalierung von Kapazit\u00e4ten in ihren Portfolios definieren sie die Mechanismen der Wertsch\u00f6pfung neu.<\/p>\n<p>In einer Branche, in der das Timing die Rendite bestimmt, ist die F\u00e4higkeit, die <strong>Intelligenz in gro\u00dfem Ma\u00dfstab operationalisieren<\/strong> k\u00f6nnte die n\u00e4chste Grenze des Wettbewerbsvorteils werden.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Private-Equity-Branche tritt in eine neue \u00c4ra des beschleunigten Wandels ein, der von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. 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