Der Wettlauf der großen Labore um Partnerschaften mit Private-Equity-Firmen verschleiert den eigentlichen Kern der KI-Adoption. Private-Equity-Firmen haben begonnen, KI zur Steigerung der Produktivität ihrer Portfoliounternehmen einzusetzen, doch die meisten Implementierungen adressieren nur einen Teil der Wertschöpfungsgleichung.
Derzeit ist der dominierende Anwendungsfall von KI im PE-Bereich die operative Effizienz: die Automatisierung manueller Arbeit, Kostensenkung und damit die Ausweitung der EBITDA-Margen. Die Verbesserung der operativen Effizienz steigert direkt die PE-Renditen durch höhere Gewinne, aber zwei andere kritische Hebel bleiben in der Regel ungenutzt: der Exit-Multiple und die Haltedauer, über die der Wert realisiert wird.
Richtig eingesetzt, automatisiert KI nicht nur Arbeit; sie standardisiert, wie Arbeit erledigt wird. Dieser Standardisierungsprozess führt zu einem Portfoliounternehmen, das einfacher zu skalieren, zu verwalten und zu bewerten ist – eines, das früher und zu einem höheren Multiple veräußert werden kann. Daher betrachten führende PE-Firmen die KI-Transformation als einen Hebel für alle drei Renditetreiber und nicht nur als reine Workflow-Effizienzmaßnahme. Mit diesem Ansatz beginnt KI, die breiteren Treiber der PE-Renditen über die Marge hinaus zu beeinflussen.
KI in ein Portfolio integrieren
PE-KI-Transformationen sind durch ein begrenztes Zeitfenster von 5–7 Jahren zur Wertschöpfung eingeschränkt, was bedeutet, dass langsame Transformationen einen erheblichen Teil der KI-Chance ungenutzt lassen. Dieser Zeitdruck für Transformationen wird dadurch verschärft, dass die Firmen nicht in saubere Betriebsumgebungen, sondern in operative Wildwuchsstrukturen implementieren. Derselbe Workflow läuft beispielsweise in verschiedenen Regionen, Teams, Produkten/SKUs, Service-Linien und Systemen innerhalb eines Unternehmens unterschiedlich ab – was dutzende von Transformations-Workflows pro Abteilung in einem bestimmten Portfoliounternehmen schafft.
Über die Portfoliounternehmen einer PE-Firma aggregiert, summiert sich dies zu Hunderten von Prozessen, die einer KI-Transformation bedürfen. Abbildung 1 zeigt, wie ein einfaches PE-Portfolio mit nur 4 Portfoliounternehmen zu über 100 notwendigen KI-Implementierungen führt.
Wenn Workflow-Fragmentierung Hunderte unterschiedlicher Varianten über ein Portfolio hinweg erzeugt, stehen PE-Firmen vor einer Implementierungsherausforderung – jede Variante muss separat abgegrenzt, aufgebaut, gesteuert und auf ihren Wert hin validiert werden.
Angesichts dieser Fragmentierung können Firmen Workflows entweder sequenziell oder parallel transformieren. Genau das ist die Herausforderung, vor der PE-Firmen heute stehen.
Hunderte von KI-Transformationen sequenziell durchzuführen, ist für eine begrenzte PE-Haltedauer von 5–7 Jahren zu langsam.
Sie parallel durchzuführen, ist theoretisch schneller, setzt den Fonds jedoch dem Koordinationsrisiko und breiteren Kapazitätsengpässen aus, da er versucht, mehrere Anbieter, Implementierungen und Systemmigrationen zu managen.
In beiden Fällen wird das Portfolio Variante für Variante transformiert, anstatt durch eine kleinere Anzahl wiederholbarer Implementierungsmuster.
Varicks PE-KI-Transformationsstrategie
Bevor man versucht, KI in jeder einzelnen Variante zu implementieren, ist der effektivere Ansatz, eine zweistufige Konsolidierungsmethode anzuwenden: 1) Standardisierung der Workflows innerhalb jedes Unternehmens und 2) Identifizierung von Unternehmen im gesamten PE-Portfolio, die ähnliche Workflows teilen. Dies reduziert Hunderte von maßgeschneiderten Transformationsbemühungen auf eine kleinere Anzahl wiederholbarer Implementierungsmuster, die über das Portfolio skaliert werden können.
Wir betrachten den ersten Schritt als eine operative Konsolidierung. Diese Standardisierung reduziert die operative Komplexität innerhalb des Unternehmens, indem mehrere interne Workflow-Varianten in ein einheitliches Betriebsmodell umgewandelt werden. Abbildung 2 veranschaulicht dies am Beispiel eines Portfoliounternehmens mit 5 unterschiedlichen Kreditorenbuchhaltungsprozessen (AP-Prozessen).
Sobald jedes Portfoliounternehmen eine normalisierte Version seiner Prozesse hat, können PE-Firmen Unternehmen gruppieren, die dieselbe Workflow-Logik ausführen, und sie gemeinsam transformieren – wodurch Dutzende separater Implementierungen auf eine viel kleinere Anzahl wiederholbarer Transformationen komprimiert werden. Abbildung 3 zeigt ein Beispiel einer solchen Transformationskonsolidierung.
Sobald ein wiederverwendbares Transformationsmuster für Unternehmen mit derselben Betriebslogik erstellt wurde, können KI-Agenten gleichzeitig in diesem Cluster implementiert werden, anstatt Unternehmen für Unternehmen. Dieser zweistufige Ansatz reduziert die Anzahl der Transformationen in einem Portfolio von über hundert auf eine Handvoll. Abbildung 4 veranschaulicht den optimierten Transformationsansatz, der nur 3 wiederverwendbare AP-Agenten erfordert.
Wie Konsolidierung die PE-Renditen beeinflusst
Der Wert der KI-Konsolidierung im PE-Bereich liegt nicht allein in der Automatisierung. Er liegt darin, sowohl die Wirtschaftlichkeit der Arbeitserledigung innerhalb eines Unternehmens als auch die Geschwindigkeit zu verändern, mit der diese Transformation über ein Portfolio hinweg wiederholt werden kann.
Das Ergebnis zeigt sich an drei Stellen: EBITDA-Expansion auf Unternehmensebene, höhere Exit-Multiples beim Verkauf an einen wachstumsorientierten Käufer und kürzere Haltedauern auf Fonds-Ebene.
Zusammengenommen erhöhen diese 3 Effekte den Unternehmenswert, ermöglichen dessen frühere Realisierung und treiben somit die IRR-Steigerung:
1. EBITDA steigt, wenn Workflows schneller, günstiger und einfacher werden
Die operative Konsolidierung steigert das EBITDA, indem sie die Kosten, Reibungsverluste und den Koordinationsaufwand beseitigt, die durch fragmentierte Workflows entstehen. Wenn derselbe Prozess nicht mehr auf drei oder fünf verschiedene Arten über Regionen, Teams oder Systeme hinweg ausgeführt wird, können Unternehmen Doppelarbeit vermeiden, Übergaben reduzieren und den Software-Stack, der die Arbeit unterstützt, vereinfachen.
Die Auswirkung geht über FTE-Einsparungen hinaus: Standardisierte Workflows verkürzen Durchlaufzeiten, reduzieren SaaS-Ausgaben, verbessern die Kontrollqualität und erschließen Working-Capital-Vorteile, da Inkasso, Genehmigungen und Abstimmungen schneller und mit weniger Ausnahmen ablaufen.
2. Der Multiple steigt, wenn Wachstum leichter zu bewerten wird
Auf den ersten Blick könnte eine operative Bereinigung so aussehen, als würde sie das Upside-Potenzial des Käufers beseitigen: Wenn Vereinfachung Wert schafft, sollte ein Unternehmen mit weniger zu verbessernden Punkten für den nächsten Eigentümer weniger wert sein. Aber so wird Komplexität nicht bepreist.
Ein Käufer, der diesen Betrieb übernimmt, bepreist die Kosten, die Zeit und das Risiko der Behebung ein und behält den Wert, den die Behebung schafft. Deshalb ziehen PE-Firmen den Kostenhebel vor dem Exit selbst: Die Komplexität zu belassen, erhöht den Verkaufspreis nicht, sondern senkt ihn.
Die Konsolidierung wandelt diesen erschöpfbaren Kostenhebel in ein standardisiertes, skalierbares Betriebsmodell um. Dadurch ändert sich die Art des Käufers. Für einen kostenorientierten Käufer wird die Verbesserung vollständig über das EBITDA bepreist: derselbe Multiple, angewendet auf eine höhere Gewinnzahl. Der Exit-Preis steigt, aber der Multiple nicht.
Ein umsatzorientierter Käufer zahlt einen höheren Multiple, weil sauberere Abläufe Wachstum leichter bewertbar machen – Kunden werden schneller onboarded, Genehmigungen und Übergaben halten mit steigendem Volumen Schritt, und jeder zusätzliche Umsatzdollar fließt mit einer höheren inkrementellen Marge durch, weil der Betrieb unter einem Nachfrageanstieg nicht zusammenbricht.
In diesem Fall zahlt der Käufer nicht für ein günstigeres Unternehmen. Er zahlt für ein Unternehmen, in dem Wachstum wiederholbarer, skalierbarer und weniger wahrscheinlich in operativer Komplexität gefangen ist. Das ist es, was einen höheren Multiple rechtfertigt.
3. Haltedauern verkürzen sich, wenn Transformationen wiederholbar werden
Transformationskonsolidierung schafft Wert auf andere Weise. Ihr Haupteffekt liegt in der Geschwindigkeit, mit der die Transformation das Portfolio erreichen kann. Sobald Unternehmen nach gemeinsamer Betriebslogik gruppiert sind, muss der Fonds nicht mehr Dutzende oder Hunderte von einmaligen KI-Implementierungen verwalten.
Eine viel kleinere Anzahl wiederverwendbarer Transformationsmuster kann gleichzeitig in mehreren Unternehmen implementiert werden, wodurch die Zeit bis zur Wertschöpfung durch KI-Vorteile verkürzt wird. Diese Beschleunigung der Zeit bis zur Wertschöpfung unterstützt ein kürzeres Haltefenster, da das Unternehmen früher im Haltezeitraum operative Verbesserungen erzielen, die Gewinne schneller nachweisen und das Asset mit einem saubereren, skalierbareren Betriebsmodell auf den Markt bringen kann. Wenn Wert früher geschaffen wird, kann das Asset früher veräußert werden, und derselbe über einen kürzeren Zeitraum realisierte Wertbetrag führt zu einer höheren IRR.
Zusammen verändern diese drei Effekte die PE-KI-These von der Workflow-Automatisierung hin zur Schaffung von Unternehmenswert. Die Firmen, die ihre Abläufe vor der KI-Implementierung konsolidieren, werden Wert schneller realisieren und gleichzeitig die Grundlage für einen Exit mit saubereren, skalierbareren Assets schaffen.
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