KI und Private Equity

An drei Fragen, die Daniel Szabo in jeder Prüfung stellt: Wofür zahlt der Kunde, für das Ergebnis oder für die Zeit? Welche Aufgaben im Kerngeschäft kann eine Maschine heute übernehmen, und wer behält die Ersparnis? Kann der Wettbewerber mit demselben Werkzeug morgen dasselbe anbieten? Kauft der Kunde Zeit und wird die Ersparnis durchgereicht, steht das Unternehmen auf der Zahlerseite. Mehr dazu

Dieselbe Branche, derselbe Umsatz, zwei verschiedene Preise. Ein Unternehmen, das Stunden verkauft und die Ersparnis an den Kunden durchreicht, wird bewertet wie eines mit sinkender Marge, auch wenn die Marge heute stabil ist. Ein Unternehmen, das Ergebnisse verkauft und die Differenz behält, wird bewertet wie eines mit Wachstumsoption. Jeder Käufer, der die KI-Frage stellt, rechnet den Preisdruck ein. Mehr dazu

Das Unternehmen auf die Anbieterseite bringen, beginnend mit der Preisliste. Wo heute Stunden abgerechnet werden, wird das Ergebnis angeboten. Wo ein Mitarbeiter jeden Vorgang von Hand prüft, wird der Prozess umgebaut: Die Maschine übernimmt den Standardfall, der Mensch entscheidet den Sonderfall. Daniel Szabo: Das dauert nicht Jahre, und es entscheidet mehr über den Wert als jede Zahl in der GuV. Mehr dazu

40 Prozent Marge plus 20 Prozent jährliches Wachstum. Das Modell, das General Catalyst mit Marc Bhargava geprägt hat, zielt auf diese Kennzahl bei Dienstleistern, die gekauft und mit KI umgebaut werden. Der Weg dorthin führt über Effizienzgewinne von 10 bis 20 Prozent im Betrieb. Daniel Szabo nennt das eine Richtung, keine Garantie: Der Wert entsteht, wenn Arbeitsstunden durch Ergebnisse ersetzt werden und die Ersparnis im Haus bleibt. Mehr dazu