Kurz gesagt: Die Private-Equity-Branche hat KI schneller eingeführt, als sich deren Rentabilität bereits bewiesen hat. Rund zwei Drittel der europäischen Fonds setzen KI mittlerweile zur Wertschöpfung ein, während etwa 8% von wesentlichen Auswirkungen auf das Ergebnis vor Zinsen, Steuern und Abschreibungen (EBITDA) oder den Veräußerungswert berichten. Die Sponsoren, die KI zur Steigerung der Rendite nutzen, werden sie auf die operativen Hebel ausrichten, die derzeit den größten Teil der Rendite ausmachen, und sie werden bereits vor dem Abschluss damit beginnen.
Die Einführung schritt schneller voran als die wissenschaftlichen Erkenntnisse
Innerhalb nur eines Jahres hat sich künstliche Intelligenz (KI) vom Randbereich des Private-Equity-Sektors in den Mittelpunkt der Debatte über Wertschöpfung gerückt. In der fünften jährlichen europäischen Umfrage von Alvarez & Marsal, 63% Fonds setzen mittlerweile KI ein im Rahmen ihrer Wertschöpfungsaktivitäten – ein Anstieg gegenüber 41% im Vorjahr. Rund 39% geben an, diese in verschiedenen Funktionsbereichen ihrer Portfoliounternehmen einzusetzen und damit messbaren Mehrwert zu erzielen.
Der Optimismus ist weit verbreitet. Eine separate Umfrage unter 100 Führungskräften aus der Private-Equity-Branche, die im Mai durchgeführt und von PitchBook veröffentlicht wurde, ergab, dass 73% der Führungskräfte gehen davon aus, dass KI den Wert ihres Portfolios steigern wird in den nächsten zwölf Monaten. Die Zahlen bleiben hinter der Begeisterung zurück. Nur bescheidene 81 TP3T bezeichnen sich selbst als führend, was bedeutet, dass KI das EBITDA maßgeblich beeinflusst oder die Exit-Strategie wesentlich neu gestaltet.
Wo sich KI tatsächlich auf das Ergebnis auswirkt
Die gängigen Anwendungsfälle konzentrieren sich auf die Bereiche Analyse und Backoffice. Die Datenanalyse und die Gewinnung von Erkenntnissen stehen im Mittelpunkt bei 69% der Befragten, gefolgt von den Bereichen betriebliche Effizienz mit 60% und Finanzaufgaben mit 55%. Unter den von PitchBook befragten Unternehmen ist die mit Abstand häufigste Anwendung Finanzplanung und -analyse, die am stärksten im Backoffice angesiedelte Funktion auf der Liste.
Diese Unterscheidung ist entscheidend für die gesamte Argumentation. Wie Anil Kumar von A&M es formuliert, ist KI heute “eine Frage der Effizienz”. Christy Carter von BCG zieht eine noch schärfere Grenze: Einen Chatbot einzusetzen, um einem Analysten die Arbeit zu erleichtern, und KI zu nutzen, um Forderungen schneller einzutreiben und Betriebskapital freizusetzen, sind zwei ganz unterschiedliche Dinge. Ersteres steigert die persönliche Produktivität. Eine Lösung zur Forderungsbearbeitung wirkt sich hingegen direkt auf die Gewinn- und Verlustrechnung aus.
Der Abstand zwischen dem Piloten und der Gewinn- und Verlustrechnung
Der Großteil der Branche befindet sich noch in der Experimentierphase. Kosten und ungewisse Renditen gelten als die größten Hindernisse, die von 60% an Mitteln, dicht gefolgt von Datenqualität und -verfügbarkeit mit 45%. Die Zahl der Pilotprojekte steigt, die Dashboards werden immer besser, und die Gewinnentwicklung verläuft in ihrem eigenen Tempo.
Die Umsetzungsdaten zeichnen ein ähnliches Bild. Die Fonds konzentrieren ihre Anstrengungen auf die Anfangsphase: 58% setzen Ressourcen zur Wertschöpfung bereits innerhalb der ersten 100 Tage ein – doppelt so viele wie im Vorjahr. Dennoch räumen 65% ein, dass sie weniger als die Hälfte des in den Plänen der letzten zwei Jahre angestrebten Werts realisiert haben. Der Ehrgeiz ist echt. Die Umsetzungsquoten haben noch Luft nach oben.
Warum dies den Mittelstand am stärksten trifft
Hier ist der strukturelle Aspekt, über den man sich Gedanken machen sollte. Die Rendite wird nun durch operative Verbesserungen erzielt. Die Analyse von A&M zu den Rückzügen aus Europa zeigt, dass Die Verbesserung der EBITDA-Marge machte 51% aus des EBITDA-Wachstums bei den im Jahr 2025 verkauften Unternehmen, gegenüber 21,51 TP3T vor 2023. Der Beitrag des Umsatzwachstums sank im gleichen Zeitraum von 78,51 TP3T auf 491 TP3T.
Wenn die Marge die Hauptlast trägt, macht sich KI dort bezahlt, wo sie die Marge beeinflusst: Preisgestaltung, Beschaffung, Nachfrageprognosen, Automatisierung der Finanzprozesse. Für mittelständische Unternehmen in der Schweiz, Westeuropa und den Vereinigten Staaten ist dies sowohl der Einstieg als auch die Bewährungsprobe. Kleinere Portfoliounternehmen verfügen über schlankere Datenbestände und kleinere Technologieteams, sodass die Hürde des Kosten-Nutzen-Verhältnisses höher liegt. Der Lohn liegt jedoch auf der anderen Seite dieser Hürde. Ein einziger gezielter Anwendungsfall – sei es eine Preisberechnungs-Engine oder ein automatisierter Monatsabschluss – kann die Marge eines Unternehmens mit einem Umsatz von über 100 Millionen Euro so verbessern, dass sich dies beim Exit bemerkbar macht.
Die Disziplin, die KI in vielfältige Möglichkeiten verwandelt
Die Fonds, die sich von der Masse abheben, gehen operativ vor. Sie legen den Hebel für die Ertragssteigerung fest, bevor sie das Tool anschaffen, schaffen die für den Anwendungsfall erforderliche Datenbasis und messen das Ergebnis in Basispunkten der Marge – der Einheit, die beim Ausstieg zum Tragen kommt. Bob Rajan von A&M bringt denselben Gedanken auf den Punkt: Die effektivsten Anwendungsfälle konzentrieren sich auf Preisgestaltung, Beschaffung, Prognosen und die Automatisierung von Finanzprozessen – Bereiche, in denen bessere Daten direkt zu einer höheren Marge und schnelleren Entscheidungen führen.
Für Käufer und Verkäufer im Mittelstand bedeutet dies eine Neuausrichtung der Due Diligence. Eine KI-Roadmap wirkt glaubwürdig, wenn sie konkrete Hebel für Cashflow und Margen abbildet, die jeweils mit einer Basislinie und einem Verantwortlichen versehen sind. Sie wirkt wie ein Pilotprojekt, wenn sie lediglich Tools und Zielvorstellungen auflistet. Genau die Lücke, die das 8%-Modell vom Rest unterscheidet, wird zunehmend auch den Unterschied zwischen den Vermögenswerten ausmachen, für die ein Aufschlag gezahlt wird, und denen, die mit einem Abschlag verkauft werden. Der Beweis wird in der Gewinn- und Verlustrechnung zu finden sein, und der Markt hat bereits begonnen, diesen Unterschied einzupreisen.
Referenzen
- Alvarez & Marsal. Private-Equity-Gesellschaften konzentrieren sich auf die operative Wertschöpfung, da geopolitische Schocks die Erholung des Transaktionsmarktes bremsen (Bericht zur Wertschöpfung durch Private Equity in Europa 2026), 19. Mai 2026. https://www.alvarezandmarsal.com/press-release/private-equity-firms-turn-to-operational-value-creation-as-geopolitical-shocks-derail-deal-recovery
- PitchBook. PE muss den Investoren seine KI-Investitionen erst noch unter Beweis stellen, Juni 2026. https://pitchbook.com/news/articles/pe-has-yet-to-prove-its-ai-bets-to-investors
