AI-Wertschöpfung über das ganze Portfolio.
Ein Programm, das AI Transformation entlang des Deal-Lifecycle verankert – von der Due Diligence bis zum Exit.
Ausgangslage
Viele Funds haben eine KI-These im Value Creation Plan, aber keine wiederholbare Umsetzung über mehrere Portfoliounternehmen hinweg. Jedes Unternehmen startet bei null, Erkenntnisse gehen verloren, und der Operating Partner hat keinen Vergleich, welches Unternehmen tatsächlich vorankommt.
Wir bringen die Bausteine, die wir einzeln für ein Unternehmen anbieten – Due Diligence, 100-Tage-Plan, AI Transformation, Fractional CTO – in ein Programm, das über mehrere Portfoliounternehmen hinweg funktioniert: ein vergleichbares Bewertungsraster, wiederverwendbare Anwendungsfälle, und einen gemeinsamen Blick des Operating Partners auf den Fortschritt.
Jedes Portfoliounternehmen bekommt seinen eigenen, angepassten Plan. Der Operating Partner bekommt eine Übersicht, die über das gesamte Portfolio hinweg vergleichbar ist.
Lieferumfang
Portfolio-Assessment
Vergleichbare AI-Readiness-Bewertung über mehrere Portfoliounternehmen, mit einheitlichem Raster.
Priorisierung über das Portfolio
Einschätzung, welches Unternehmen den größten und schnellsten AI-Hebel bietet.
Wiederverwendbare Anwendungsfälle
Anwendungsfälle, die in einem Unternehmen erprobt und in ähnlichen Portfoliounternehmen wiederverwendet werden.
Begleitung je Unternehmen
Umsetzung vor Ort im jeweiligen Portfoliounternehmen, angepasst an dessen Reifegrad und Ressourcen.
Fortschrittsübersicht für den Operating Partner
Regelmäßiger, vergleichbarer Statusbericht über alle beteiligten Unternehmen.
So gehen wir vor
- 01
Portfolio sichten
Wir bewerten mit dem Operating Partner, welche Portfoliounternehmen für ein AI-Programm infrage kommen.
- 02
Erstes Unternehmen priorisieren
Wir starten mit dem Unternehmen mit dem größten oder am schnellsten realisierbaren Hebel.
- 03
Anwendungsfälle entwickeln und umsetzen
Wir entwickeln und implementieren AI-Anwendungsfälle im ersten Unternehmen.
- 04
Auf weitere Unternehmen übertragen
Wir prüfen, welche Anwendungsfälle sich auf andere Portfoliounternehmen übertragen lassen, und passen sie an.
- 05
Fortschritt konsolidieren
Wir berichten dem Operating Partner regelmäßig über den Stand im gesamten Programm.
Für wen
| Situation | Unser Ansatz |
|---|---|
| Value Creation Plan mit KI-These, aber ohne Umsetzungsprogramm | Ein wiederholbares Programm statt Einzelprojekten je Unternehmen |
| Mehrere Portfoliounternehmen mit ähnlichem Geschäftsmodell | Wiederverwendung von Anwendungsfällen spart Zeit und Kosten |
| Operating Partner braucht vergleichbaren Überblick | Einheitliches Bewertungsraster über das gesamte Portfolio |
Unser Ansatz: Ein wiederholbares Programm statt Einzelprojekten je Unternehmen
Unser Ansatz: Wiederverwendung von Anwendungsfällen spart Zeit und Kosten
Unser Ansatz: Einheitliches Bewertungsraster über das gesamte Portfolio
Außerhalb unseres Auftrags
Wir rollen keine Standardlösung über alle Portfoliounternehmen aus, ohne die jeweilige Ausgangslage zu prüfen. Jedes Unternehmen hat eigene Daten, Systeme und Teams, das Programm passt Anwendungsfälle entsprechend an, statt sie unverändert zu kopieren.
Häufige Fragen
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| EdTech-Unternehmen, PE-finanziert | PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar. | Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation. | Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten. |
| EdTech-Unternehmen, Content-Produktion | Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen. | n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen. | Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten. |
| EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation | Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow. | Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung. | Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen. |
EdTech-Unternehmen, PE-finanziert
Ausgangslage
PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.
Umsetzung
Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.
Ergebnis
Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.
EdTech-Unternehmen, Content-Produktion
Ausgangslage
Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen.
Umsetzung
n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen.
Ergebnis
Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten.
EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation
Ausgangslage
Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow.
Umsetzung
Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung.
Ergebnis
Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen.
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir besprechen, wie ein AI-Wertschöpfungsprogramm für Ihr Portfolio aussehen könnte.