PE-Fonds mit Beiräten, partnergeführt
Wir haben KI-Aussagen mit Investoren geprüft
Das Investment-Team eines partnergeführten PE-Fonds wollte gemeinsam mit Beiräten technische KI-Aussagen in Beteiligungen und potenziellen Investments besser beurteilen.
| Branche | Finanzdienstleister |
|---|---|
| Leistungen | AI Workshops, Technical Due Diligence |
KI-Versprechen ließen Betrieb und Aufwand offen
In Pitch Decks und Berichten der Beteiligungen tauchten zunehmend KI-Funktionen auf. Demonstrationen zeigten gelungene Ergebnisse, erklärten aber selten den zugrunde liegenden Arbeitsablauf. Für das Investment-Team blieb unklar, wie viel manuelle Vorbereitung nötig war und wer fehlerhafte Ergebnisse korrigierte.
Auch in Beiratssitzungen fehlte häufig ein gemeinsamer Maßstab. Technische Begriffe wurden unterschiedlich verwendet. Eine Modellanbindung konnte als eigene Technologie erscheinen, während vorhandenes Prozesswissen kaum beschrieben wurde. Die Teilnehmer wollten wirtschaftliche Annahmen gezielt prüfen können, ohne jede technische Einzelheit selbst bewerten zu müssen.
Der Workshop sollte prüfbare Nachfragen ermöglichen
Wir sollten Investment-Team und Beiräte an konkreten Unterlagen durch die Bewertung von KI-Aussagen führen. Ziel war ein gemeinsames Prüfraster für Gespräche mit Managementteams und technische Due Diligence. Die Teilnehmer sollten erkennen, welche Aussagen bereits belegt waren, welche Nachweise fehlten und wann eine fachliche Vertiefung beauftragt werden musste.
Aus Produktbehauptungen wurden konkrete Prüfaufträge
Ein Prüfraster trennte Funktion und Betriebsnachweis
Die Teilnehmer erfassten, was eine KI-Funktion leisten soll, wer sie nutzt und welche Belege für den produktiven Einsatz vorliegen.
Die Fragen verbanden Technik mit Wirtschaftlichkeit
Wir ergänzten Fragen zu Datenrechten, Integrationen, manueller Nacharbeit und laufenden Kosten. Jede Frage bezog sich auf eine Annahme im Geschäftsmodell.
Warnsignale erhielten passende Nachweise
Für ausgewählte Demonstrationen ohne Fehlerfälle oder unklare Abhängigkeiten formulierten wir konkrete Folgefragen. Ein Warnsignal blieb Anlass zur Prüfung, ohne das Ergebnis vorwegzunehmen.
DD-Prüfaufträge wurden verständlich formuliert
Das Team hielt fest, welche fachliche Frage eine technische Prüfung beantworten soll und welche Entscheidung davon abhängt. So ließ sich der Auftrag gezielt eingrenzen.
Die Teilnehmer prüften Aussagen in wechselnden Rollen
Vor dem Workshop sammelten wir bereinigte Ausschnitte aus typischen Pitch Decks und Managementunterlagen. Im Termin übernahmen Teilnehmer abwechselnd die Rolle des Managements und der prüfenden Seite. Das zwang beide Seiten, Aussagen über Daten, Qualität und Betrieb verständlich zu erklären.
Wir ließen eine überzeugende Demonstration zunächst für sich stehen und ergänzten anschließend einen fehlerhaften Fall. Daran wurde sichtbar, welche Angaben im ersten Eindruck gefehlt hatten. Die Gruppe fragte nach Übergaben an Mitarbeiter, dem Umfang notwendiger Korrekturen und der Aktualisierung des zugrunde liegenden Wissens.
Bei der Diskussion eigener Technologie trennten wir Modellzugang, Datenbasis, Integration und Prozesswissen. Diese Unterscheidung half den Teilnehmern, gezielter nach Abhängigkeiten und Wiederverwendbarkeit zu fragen. Eine Modellanbindung wurde weder pauschal abgewertet noch ohne weitere Prüfung als technischer Vorsprung übernommen.
Zum Abschluss bearbeiteten Investment-Team und Beiräte jeweils einen vollständigen Prüfauftrag. Wir strichen Fragen, deren Antwort keine Entscheidung verändert hätte, und präzisierten die übrigen. Die Verantwortlichen übernahmen das Raster in ihre vorhandenen Vorlagen für Managementgespräche und DD-Vorbereitung.
Die Gremien konnten fehlende Nachweise gezielt benennen
Investment-Team und Beiräte verfügten über gemeinsame Begriffe und konkrete Fragen für KI-Aussagen. In der Vorbereitung von Gesprächen konnten sie Behauptung, Beleg und offene Prüfung auseinanderhalten. Technische Vertiefungen ließen sich anhand einer wirtschaftlich relevanten Frage beauftragen. Der Workshop lieferte damit ein verwendbares Raster für weitere Bewertungen.
Nachfragen brauchen einen Bezug zur Investmentthese
Lassen Sie den Fehlerfall erklären
Die Reaktion auf ein falsches Ergebnis zeigt, welche manuelle Arbeit und welche Verantwortung im Betrieb verbleiben.
Fragen Sie nach den verwendeten Datenrechten
Eine funktionierende Demonstration belegt noch nicht, dass die benötigten Daten dauerhaft für den vorgesehenen Zweck genutzt werden können.
Beauftragen Sie entscheidungsrelevante Prüfung
Formulieren Sie, welche Annahme der Investmentthese bestätigt oder widerlegt werden muss, bevor technische Details gesammelt werden.
Ein Erstgespräch dauert 30 Minuten.
Wir besprechen, welche KI-Aussagen Ihr Investment-Team und Ihre Beiräte künftig genauer prüfen wollen.