Algorithmen als Co-Pilot: Wie Venture-Capital-Investoren KI in ihren Arbeitsalltag integrieren
Künstliche Intelligenz prägt zunehmend den Arbeitsalltag im Venture Capital: Sie optimiert Betriebsabläufe, die Bewertung neuer Investments und die Vorbereitung von Gründergesprächen.
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Venture-Capital-Investoren, die seit Jahren nach den nächsten großen KI-Unternehmen suchen, setzen die Technologie nun auch im eigenen Alltag ein. Das US-Wirtschaftsmagazin Business Insider hat führende Frühphaseninvestoren zu diesem Wandel befragt. KI dient dabei längst nicht mehr nur der schnellen Recherche, sondern ist fest in tägliche Arbeitsprozesse eingebettet.
Die Systeme bereiten Termine vor, werten Gesprächsnotizen aus, erschließen interne Datenbestände, ordnen Märkte ein und prüfen Investmentthesen. Diese Entwicklung vollzieht sich in einem Umfeld, in dem KI erhebliche Kapitalmengen anzieht. Laut der Datenplattform Crunchbase entfielen im ersten Quartal 2026 mehr als 50 Prozent der europäischen Venture-Finanzierung auf KI-Start-ups - bei gleichzeitig um 40 Prozent gesunkener Transaktionszahl. KPMG spricht von einer Konsolidierung auf volumenstarke Finanzierungsrunden.
Automatisierung im Backoffice
Besonders spürbar ist der Wandel bei den Arbeitsschritten, die einer Investitionsentscheidung vorausgehen. Software sichtet, sortiert und bündelt Daten, die zuvor auf mehrere Personen und Einzeltools verteilt waren.
Mehrere Fondsmanager berichten, wie tief KI in ihre internen Abläufe eingreift. Salil Deshpande von Uncorrelated Ventures lässt einen Software-Agenten große Teile des Backoffice übernehmen - von der Terminplanung bis zur Kontaktpflege. Janet Bannister von Staircase Ventures nutzt automatisch erstellte Tagesbriefings. Shan-Lyn Ma vom Technologieunternehmen Zola arbeitet mit einem personalisierten System für Portfolio-Nachrichten.
Datenbasierte Investmentauswahl
Deutlich verändert hat sich auch die Suche nach neuen Investments. Anne Dwane von Village Global setzt auf autonome KI-Prozesse, um relevante Netzwerke schneller zu erfassen. Alex Bard von Redpoint Ventures nutzt interne Systeme zur Auswertung früher Indikatoren bei jungen Unternehmen. Sarah Smith filtert eingehende Opportunitäten mithilfe eines 100-Punkte-Modells.
Der Bedarf an solchen Werkzeugen wächst mit der Marktverengung. Der Finanzdienstleister Carta beschreibt für 2025 ein gespaltenes Umfeld: Kapital konzentriert sich auf weniger, größere und häufig KI-getriebene Runden, während die Gesamtzahl der Finanzierungen auf ein Sechsjahrestief sank. In der späten Wachstumsphase entfielen 58 Prozent des eingesetzten Kapitals auf KI-Start-ups.
Von der These zum Prototyp
Ein Teil der Investoren nutzt KI, um Ideen unmittelbar praktisch zu erproben. Jeff Fluhr von Craft Ventures überführt Produktideen täglich mithilfe der Technologie in Prototypen. Henry McNamara von Great Oaks Venture Capital prüft damit Argumente für und gegen ein Investment. Sara Deshpande analysiert mit der KI-Suchmaschine Perplexity Märkte und bereitet Gründergespräche vor.
Die frühe Prüfphase verändert sich dadurch grundlegend: Eine These bleibt kein Gedanke im Memo, sondern wird zügig in eine testbare Form überführt - der Weg zwischen Annahme und Überprüfung wird kürzer.
Regulierung und Grenzen
Mit der wachsenden Verbreitung steigt auch der Bedarf an Kontrolle. Die OECD weist darauf hin, dass KI im Finanzsektor Risiken verstärken kann. Vollständig automatisierte End-to-End-Prozesse ohne menschliches Eingreifen befinden sich noch in der Entwicklung. Die US-Börsenaufsicht SEC hat das Thema im März 2025 in einem Fachforum zu Governance-Fragen aufgegriffen.
Für europäische Marktteilnehmer gilt zudem der neue regulatorische Rahmen des AI Act: Die Pflichten für Anbieter sogenannter General-Purpose-AI-Modelle sind seit dem 2. August 2025 in Kraft; die Durchsetzungsbefugnisse der Europäischen Kommission greifen ab dem 2. August 2026. Relevant ist dies für Fonds, die in solche Anbieter investieren oder deren Modelle operativ einsetzen.
Julie Lein vom Urban Innovation Fund bringt es auf den Punkt: KI habe ihr Team für den Wert persönlicher Begegnungen neu sensibilisiert. Wenn Algorithmen die Vorarbeit strukturieren, gewinnen nicht-standardisierbare Faktoren an Gewicht - menschliches Urteil, Vertrauen und die persönliche Einschätzung im Gespräch bleiben unverzichtbar.