Wie Künstliche Intelligenz Private-Equity-Firmen
auf das nächste Level bringen kann

Künstliche Intelligenz und ihre Unterschiede zu herkömmlichen Technologien

In den letzten Jahren haben Unternehmen maschinelles Lernen (ML) und analytische Künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich eingesetzt. Doch wie unterscheidet sich die neue Generation der KI von diesen Technologien? Laut einem Experteninterview übernimmt analytische KI Aufgaben wie die Klassifizierung großer Datenmengen, das Vorhersagen von Clustern und deren Bewertung – und das schneller und genauer als Menschen. Diese Technologien sind ideal für Aufgaben wie Kundensegmentierung, Stimmungsanalyse und Verkaufsprognosen.

Künstliche Intelligenz hingegen geht einen Schritt weiter und kann Inhalte erstellen, die von Texten und Bildern bis hin zu Videos reichen – fast so, als hätte ein Mensch daran mitgearbeitet. Diese Fähigkeit macht Künstliche Intelligenz besonders wertvoll in Bereichen wie Marketing, technischer Dokumentation, aber auch in der Medikamentenforschung und Effizienzsteigerung von Portfoliounternehmen.

Die aktuellen Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz

Derzeit lassen sich vier große Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz identifizieren:

1. Code-Generierung: Hierzu zählen Werkzeuge und Assistenten, die Entwicklern helfen, besseren Code zu schreiben, Qualitätsprüfungen durchzuführen und genügend synthetische Daten zu generieren. Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von GitHub Copilot, einem KI-gestützten Assistenten, der Entwicklern Vorschläge für Codezeilen macht und dadurch die Produktivität erheblich steigern kann.
2. Content-Generierung: Dies umfasst die Erstellung von Marketingmaterialien und technischen Handbüchern, wobei der heilige Gral die hyperpersonalisierte Kommunikation darstellt. Ein praktisches Beispiel ist die Verwendung von Künstlicher Intelligenz zur Erstellung personalisierter E-Mail-Kampagnen, die auf die individuellen Vorlieben und das Verhalten der Kunden abgestimmt sind, was zu höheren Öffnungs- und Klickraten führt.
3. Menschliche Interaktion: Bots oder Agenten können neue Erlebnisse im Kundenservice, Vertriebsunterstützung oder bei der Betreuung von Mitarbeitern schaffen. Unternehmen wie IBM nutzen Künstliche Intelligenz, um Chatbots zu entwickeln, die Kundenanfragen effektiv beantworten und somit den Kundenservice verbessern.
4. Virtuelle Wissensarbeiter: Diese können große Informationsmengen zusammenfassen und Einblicke aus unstrukturierten Datenquellen extrahieren. Beispielsweise kann ein virtueller Assistent in einem Forschungsunternehmen dabei helfen, relevante wissenschaftliche Artikel und Studien zu durchsuchen und zusammenzufassen, wodurch Forscher wertvolle Zeit sparen.

Die Akzeptanz und Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen

Ein kürzlich durchgeführtes Forum mit etwa 65 Private-Equity-Partnern zeigte, dass rund 60 % der Teilnehmer Portfoliounternehmen haben, die Künstliche Intelligenz einsetzen. Dennoch gaben nur etwa 5 % an, dass diese Unternehmen Künstliche Intelligenz bereits in großem Maßstab produktiv nutzen. Dies spiegelt eine typische Herausforderung wider: Viele Unternehmen scheitern an der Umsetzung fortschrittlicher Analytik oder KI-Transformationen, da diese komplex sind und eine sorgfältige Veränderungsmanagement-Strategie erfordern.

Lernpotential für die Private-Equity-Branche

Private-Equity-Firmen können von anderen Branchen lernen, wie sie Künstliche Intelligenz effektiv einsetzen können. Wichtige Fragen, die dabei immer wieder auftauchen, sind:

• Was machen andere Unternehmen? Hierbei ist es oft hilfreich, über den eigenen Sektor hinauszuschauen und zu sehen, wie andere Branchen Künstliche Intelligenz nutzen. Zum Beispiel könnte eine Private-Equity-Firma, die in die Automobilindustrie investiert, von den Anwendungen in der Luft- und Raumfahrt lernen, wo Künstliche Intelligenz zur Entwicklung von digitalen Zwillingen und Simulationswerkzeugen verwendet wird.
• Wie kann man anfangen? Die Experten empfehlen, mit kleinen Anwendungsfällen zu beginnen und gleichzeitig strategische Workflows zu identifizieren, die grundlegend für das Unternehmen sind. Ein Beispiel hierfür wäre ein Industrieunternehmen, das eine Künstliche Intelligenz-Lösung zur Verbesserung seines Kundenservices entwickelt. Statt den gesamten Produktionsprozess zu überarbeiten, könnte das Unternehmen zunächst eine KI-gestützte Anwendung entwickeln, die Technikern vor Ort hilft, schneller die richtigen Teile zu finden und Reparaturen durchzuführen.
• Wie misst man den Fortschritt? Es ist wichtig, eine Ausgangsbasis zu setzen und die erzielten Verbesserungen genau zu beobachten. Eine Private-Equity-Firma könnte beispielsweise eine Baseline der aktuellen Effizienzmetriken erstellen und dann überwachen, wie sich diese Metriken nach der Implementierung von Künstlicher Intelligenz-Lösungen verbessern.

Finanzierung und Kosten von KI-Projekten

Obwohl die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz allgemein anerkannt wird, ist die Abstimmung zwischen Portfoliomanagement, CEOs und Deal-Teams oft eine Herausforderung. Dennoch ist die Finanzierung solcher Projekte relativ überschaubar. Schätzungen zufolge könnten etwa 1,0 bis 1,5 % des aktuellen IT-Budgets ausreichen, um die Kosten für die Einführung von Künstlicher Intelligenz zu decken. Beispielsweise könnte ein mittelgroßes Unternehmen, das jährlich 10 Millionen Euro für IT ausgibt, mit einer zusätzlichen Investition von 100.000 bis 150.000 Euro erhebliche Fortschritte bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz erzielen.

Einfluss von KI auf Due Diligence und Dealmaking

Künstliche Intelligenz hat auch das Potenzial, die Due-Diligence-Prozesse in der Private-Equity-Branche zu revolutionieren. Ähnlich wie bei der Cybersicherheit, die von einer einzelnen Frage zu einem umfassenden Kapitel in Due-Diligence-Berichten wurde, könnte auch Künstliche Intelligenz bald einen zentralen Platz einnehmen. Dabei geht es nicht nur um Produktivitätsgewinne, sondern auch um Chancen zur Umsatzsteigerung und strategischen Veränderungen. Zum Beispiel könnte eine Private-Equity-Firma bei der Bewertung eines potenziellen Akquisitionsziels prüfen, wie dieses Unternehmen Künstliche Intelligenz nutzen könnte, um neue Produkte zu entwickeln oder bestehende Dienstleistungen zu verbessern.

Praktische Überlegungen für den Einstieg in KI

Ein häufiges Anliegen von Private-Equity-Firmen ist, dass ihre Daten nicht gut genug für Künstliche Intelligenz geeignet sind. Doch Künstliche Intelligenz kann selbst dabei helfen, diese Daten zu bereinigen und nutzbar zu machen. Der Einstieg erfordert eine organisierte Vorgehensweise, die neben technischer Infrastruktur auch die Psychologie und das Veränderungsmanagement berücksichtigt. Bildung und Schulung auf allen Ebenen des Unternehmens sind dabei entscheidend. Ein Beispiel hierfür wäre die Durchführung eines „Künstliche Intelligenz-Tages“, an dem CEOs, CIOs und CTOs der Portfoliounternehmen zusammenkommen, um Erfahrungen auszutauschen und von Experten zu lernen.

Viel Potential für die PE-Branche

Die Zukunft von Künstlicher Intelligenz in der Private-Equity-Branche ist vielversprechend. Trotz der Herausforderungen bietet Künstliche Intelligenz enorme Potenziale zur Effizienzsteigerung, Umsatzsteigerung und strategischen Transformation. Unternehmen, die diese Technologie frühzeitig und geschickt einsetzen, können sich einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Durch das Lernen von anderen Branchen und das schrittweise Implementieren von Künstlicher Intelligenz können Private-Equity-Firmen ihre Portfoliounternehmen auf das nächste Level heben und langfristigen Erfolg sicherstellen.

Für weitere detaillierte Strategien und Praxisbeispiele kontaktieren Sie uns direkt für eine persönliche Beratung.

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