KI-Einsatz im Venture Capital

Einleitung

Durch den rasanten Aufstieg generativer KI entstehen ständig neue Startups, was es zunehmend schwierig macht, den Überblick über alle zu behalten. Gleichzeitig nutzen diese Startups generative KI, um immer mehr Aufgaben zu automatisieren – sei es das Verfassen von Blogbeiträgen oder die Entwicklung neuer Produkte. Das sorgt dafür, dass die Menge an Aktivitäten stetig wächst und es eine immer größere Herausforderung wird, sämtliche aktuellen Entwicklungen und Projekte im Blick zu behalten.

Laut Umfragen nutzen 82% der PE/VC-Firmen bereits AI, jedoch geben fast 60 % an, dass sie KI nur minimal einsetzen. Dieser Beitrag analysiert wie KI Venture Capital transformiert, welche Anwendungsfälle und Hürden es gibt.

Use Cases von KI im Venture Capital

Grundsätzlich kann KI in verschiedenen Bereichen helfen. Als die stärksten Bereiche haben sich Research, Analyse und Workflow-Automatisierung herauskristallisiert. Spätestens seit ChatGPT und Co. ist klar, dass Sie Im Research unterstützen können (auch die klassischen GPT-Möglichkeiten im VC/PE-Bereich oftmals nicht geeignet sind). Immer mehr zeigt sich auch der Einsatz im Analyse-Bereich und - insbesondere durch Agentic AI - in der Automatisierung ganzer Aufgaben – ein gutes Beispiel dafür ist das Red Flag Scanning, bei dem wichtige Warnhinweise oder Risiken automatisch erkannt werden.

Am besten lassen sich die Use Cases von KI im Venture Capital entlang eines typischen VC-Flow demonstrieren:

• Deal Sourcing
• Due Diligence: bspw. der Analyse von Business Plänen oder Go-To-Market-Strategien mit speziellen Due Diligence Tools
• Automatisierung operativer Aufgaben wie bspw. der Erstellung von Präsentationen
• Portfolio-Monitoring
• Market- und Competitive Intelligence: bspw. der Erkennung von Trends, Marktanalysen oder Wettbewerbsanalysen

Deal Sourcing und Screening mit KI

Beim Deal Sourcing und Screening verlassen sich viele Venture-Capital-Firmen traditionell auf klassische Datenquellen wie Crunchbase, Dealroom oder PitchBook, in denen Informationen über Start-ups, Finanzierungsrunden und Gründerteams gesammelt werden. Darüber hinaus werden häufig persönliche Netzwerke, Branchenveranstaltungen sowie Analystenberichte genutzt, um Zugang zu potenziellen Investmentmöglichkeiten zu erhalten.

Obwohl diese Plattformen einen sehr guten Ausgangspunkt für das Deal Sourcing bieten, stoßen sie bei spezialisierten Venture-Capital-Firmen und insbesondere bei tiefergehender Due Diligence schnell an ihre Grenzen, insbesonderen durch den rasanten Anstieg an Startups.

• Zeitverzögerung: Daten auf diesen Plattformen sind häufig nicht in Echtzeit verfügbar. Relevante Entwicklungen, wie neue Gründungen, Finanzierungsrunden oder personelle Wechsel, erscheinen meist erst mit deutlicher Verzögerung. Für das Sourcing von frühphasigen und besonders dynamischen Startups kann dieser Zeitversatz entscheidend sein.

• Fehlende Spezialisierung: Allgemeine Plattformen liefern meist standardisierte Informationen, die die branchenspezifischen Besonderheiten jedoch nicht ausreichend berücksichtigen. Während bei FinTech-Startups beispielsweise regulatorische Lizenzen, technische Integrationen oder Transaktionsdaten relevant sind, spielen bei Lifestyle- oder Beauty-Startups Faktoren wie Markenkooperationen oder Community-Building eine wichtigere Rolle.

Mit Researchly adressieren wir diese Limitationen gezielt. Beispielsweise können wir direkt auf das Firmenbuch zugreifen, um tagesaktuelle Informationen zu neuen Gründungen, Veränderungen im Gesellschafterkreis oder Managementwechseln zu erhalten. Zusätzlich ermöglicht uns unsere Partnerschaft mit startupdetector, Startups bereits in dem Moment zu identifizieren, in dem sie im Handelsregister oder Firmenbuch erscheinen. So bleibt unser Screening nicht nur stets aktuell, sondern auch datenbasiert und individuell auf spezifische Branchenerfordernisse zugeschnitten.

Die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz im Bereich der Mustererkennung gehen deutlich über das reine Screening hinaus. Moderne Technologien sind mittlerweile in der Lage, vielfältige Datenquellen zu analysieren—darunter beispielsweise Patentdaten, Branchennews, Firmenbücher oder Social-Media-Trends. Auf diese Weise können frühzeitig Unternehmen identifiziert werden, die sich noch unterhalb des allgemeinen Radars bewegen.

Ein zentrales Konzept bei der Analyse solcher heterogenen Datenströme ist der sogenannte Kontextgraph. Hierbei werden verschiedene Informationsquellen in einer dynamischen, vernetzten Struktur zusammengeführt. Die Plattform aggregiert Daten aus den unterschiedlichen Streams in einem Kontextgraphen, der es ermöglicht, Entscheidungen in Echtzeit und zunehmend autonom zu treffen. Das sorgt dafür, dass verschiedene Perspektiven, die zuvor von getrennten Teams mit unterschiedlichen Werkzeugen bearbeitet wurden, in einer Gesamtansicht dargestellt werden. Dies führt dazu, dass Entscheidungsprozesse nicht nur beschleunigt, sondern auch präziser gestaltet werden können.

Auch bei der Bewertung von Marktdynamiken spielen diese technischen Neuerungen eine wichtige Rolle. Moderne AI-Lösungen analysieren etwa Wettbewerberaktivitäten, regulatorische Veränderungen oder neue Markteintritte. Durch die Kombination dieser Erkenntnisse entstehen fundierte Entscheidungsgrundlagen für die Identifizierung von Branchen mit besonderem Wachstumspotenzial. Speziell im Bereich Venture Capital und Private Equity ermöglicht diese Vorgehensweise, vielversprechende, noch wenig bekannte Start-ups zu erkennen und Bewertungsprozesse substanziell zu verbessern.

Hierzu sind auch eine Vielzahl an Frameworks entscheidend und nicht nur Prompt Engineering (Prompting) oder Context Engineering.

Ein besonderer Vorteil dieser Herangehensweise liegt in der Möglichkeit, Analysen individuell an die Bedürfnisse und Strategien jeder einzelnen Investmentfirma anzupassen. Während Investmentteams früher häufig auf sogenannte „Black-Box“-Indikatoren und Momentum-Scores von externen Datenanbietern angewiesen waren, verschafft der gezielte Einsatz von KI-basierter Analyse nun mehr Kontrolle und Transparenz.

Dies bedeutet, dass Venture Capital- und Private-Equity-Firmen ihre eigenen Bewertungskriterien direkt in die Analysewerkzeuge integrieren können. Relevante Faktoren und Datenströme werden so ausgewählt und gewichtet, dass sie den eigenen Investitionshypothesen und Risikoprofilen entsprechen. Auf diese Weise entsteht ein individuelles Bewertungsmodell, das flexibler auf neue Marktentwicklungen reagieren kann und spezifische Unternehmensziele berücksichtigt.

Die Möglichkeit, eigene, dynamische Kontextgraphen zu nutzen und laufend zu verfeinern, führt zu einer nachhaltigen Verbesserung der Entscheidungsprozesse. Statt auf externe, wenig transparente Scoring-Modelle angewiesen zu sein, schaffen sich Investmentfirmen damit eine datengetriebene Grundlage, die sie selbst steuern und weiterentwickeln können. So werden nicht nur relevante Märkte und Zielunternehmen genauer identifiziert, sondern auch die Nachvollziehbarkeit und Qualität der eigenen Analysen deutlich erhöht.

Fortgeschrittene Prognosemodelle auf Basis künstlicher Intelligenz können beispielsweise erkennen, wann ein Startup mit hoher Wahrscheinlichkeit eine nächste Finanzierungsrunde plant. Indikatoren hierfür sind unter anderem spezifische Patentanmeldungen, verstärkte PR-Aktivitäten oder gezieltes Recruiting für bestimmte Entwicklungsbereiche, die automatisiert erfasst und ausgewertet werden.

Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass diese Prognosemodelle keine absolut belastbaren Wahrscheinlichkeiten liefern können. Vielmehr identifiziert die KI Muster und Zusammenhänge in den Daten, die typisch für bevorstehende Finanzierungsrunden sind. Was dargestellt wird, sind Wahrscheinlichkeitsmuster – nicht definitive Vorhersagen. Die Analyse liefert also Hinweise und unterstützt Hypothesenbildung, ersetzt jedoch nicht das individuelle Urteilsvermögen oder die Notwendigkeit einer eigenen Bewertung. Diese Einsichten dienen als zusätzliche Entscheidungsgrundlage und sollten immer im Kontext weiterer Analysen betrachtet werden.

Ein wesentlicher Fortschritt durch den Einsatz von KI liegt darin, dass sie nicht nur bestehende Daten aggregiert, sondern auch neue Informationen durch sogenannte „First-Level-Analysen“ generieren kann. Im Anwendungsfall der Trendanalyse im Bereich Fintech bedeutet das beispielsweise: Anstatt lediglich alle verfügbaren Artikel und Nachrichtenbeiträge zu Trends im Fintech-Sektor zusammenzufassen, ist die KI in der Lage, eigenständig sämtliche Fintech-Startups zu identifizieren und deren aktuelle Aktivitäten systematisch auszuwerten.

Dabei analysiert die KI zum Beispiel, welche Produktinnovationen angekündigt werden, welche Technologien gerade im Fokus stehen, wie sich die Geschäftsmodelle und Kooperationsnetzwerke entwickeln und in welchen Märkten Expansionen stattfinden. Zusätzlich werden firmenbezogene Ereignisse – wie neue Finanzierungsrunden, strategische Partnerschaften oder Personalzugänge – direkt integriert. Auf Basis dieser granularen Auswertungen entstehen neue, weiterführende Erkenntnisse über Marktbewegungen und sich abzeichnende Trends, die über die reine Zusammenfassung bestehender Berichterstattung weit hinausgehen. Dadurch ermöglicht KI eine deutlich tiefere, datengetriebene Sicht auf die Dynamik eines Sektors und liefert Entscheidungsträgern substanzielle, neu generierte Analyseergebnisse.