Investor Fabian Westerheide: Kann KI auch VC? Ja, aber.
Unser Autor Fabian Westerheide hat schon in KI investiert, lange bevor das alle gemacht haben. Und: Er nutzt KI auch um zu investieren. Was Gründer dazu wissen müssen.
Fabian Westerheide ist Gründungspartner des KI-fokussierten Venture-Capital-Investors AI.FUND und investiert seit 2014 privat über Asgard Capital in KI-Unternehmen. Westerheide berät öffentliche und private Institutionen strategisch im Bereich KI und lädt jährlich zur KI-Konferenz Rise of AI nach Berlin ein. In diesem Artikel nimmt er die Szene unter die Lupe – und zeigt, wer wirklich etwas von KI versteht und wer nur so tut.
Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt derzeit jede Branche – auch die Welt des Venture Capital (VC). Doch wie stark verändert sie wirklich unser Geschäft? Und an welchen Punkten bleibt VC bemerkenswert analog?
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Ich bin seit über einem Jahrzehnt als Investor im Bereich KI unterwegs – zuerst bei Point Nine Capital, später mit Asgard Capital, heute beim AI.FUND. Wir haben KI schon frühzeitig nicht nur als „Trend“, sondern als Kerntechnologie ernst genommen. Entsprechend tief sind wir im Ökosystem verankert. Das gibt uns eine gute Perspektive auf die Frage: Was verändert KI im VC-Geschäft wirklich – und was nicht?
Fangen wir vorne an: beim Fundraising. Wer glaubt, dass man Fonds künftig wie Produkte verkaufen kann – mit AI-getriebenem LP-Scoring, automatisierten Pitches und Chatbot-Follow-ups – unterschätzt die Natur des Geschäfts.
Fundraising ist kein Funnel, sondern eine Beziehung. Es geht um Vertrauen, Glaubwürdigkeit, gemeinsame Erfahrungsräume – und das braucht Zeit. Wer einen institutionellen Investor gewinnen will, braucht Jahre, nicht Wochen. KI kann beim Datenraum, Reporting oder CRM helfen – aber der Abschluss findet auf menschlicher Ebene statt. Und das wird auch so bleiben.
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Ganz anders sieht es beim Dealflow aus. Inzwischen sind „AI“ und “KI” in fast jedem Pitch Deck präsent – was in unserem Fall kein Zufall ist: Als spezialisierter KI-Investor zieht man natürlich genau diese Unternehmen an. Das Volumen ist enorm. Um damit sinnvoll umzugehen, setzen wir intern auf eine breite Tool-Infrastruktur: Automatisierung, Scoring-Systeme, eigene GPTs für Analyse und Recherche.
Unsere Datenbank umfasst über 20.000 KI-Startups – mit Metadaten, Marktbeobachtungen, Investorenstruktur, Teamdaten. Und jede Woche kommen neue hinzu. Mit Hilfe von GPTs können unsere Analysten heute automatisiert clustern, vergleichen, Hypothesen prüfen und Themen identifizieren. Eine Person kann dadurch sechs Partnern gleichzeitig zuarbeiten – eine Effizienzsteigerung, die in der klassischen VC-Struktur undenkbar wäre. Der Dealflow ist heute datengetrieben – nicht als Ersatz, sondern als Beschleuniger menschlicher Entscheidungen.
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Und dann kommt das Portfolio – und der Rückfall in die Realität. Reporting ist immer noch Handarbeit. Jede Firma liefert ihre Zahlen anders: andere Metriken, andere Formate, andere Zyklen. Einheitliche Dashboards? Kaum. KI kann hier punktuell unterstützen – z. B. bei der Aufbereitung von KPIs, der Identifikation von Outliers oder der automatisierten Erstellung von Reports. Aber ohne vorherige Standardisierung bleibt es ein fragmentiertes Puzzle.
Gerade bei Early-Stage-Investments, wo es noch keine voll entwickelten Systeme gibt, bleibt das Portfolio-Management ein operatives, oft manuelles Geschäft. KI kann helfen – aber sie kann das Chaos nicht ordnen, solange es keine Datenordnung gibt.
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VCl ist kein Prozessgeschäft im klassischen Sinne. Es ist eine Mischung aus Intuition, Netzwerk, Analyse und Timing. KI hilft uns dabei, die Informationsflut zu strukturieren – vor allem im Dealflow. Aber sie ersetzt keine Beziehungen, keine Entscheidungen, kein Vertrauen.
Wer heute als VC erfolgreich sein will, braucht beides: technologische Exzellenz und menschliches Urteilsvermögen. KI kann beschleunigen, fokussieren und Muster sichtbar machen – aber sie bleibt ein Werkzeug. Kein Ersatz für das, was diesen Beruf am Ende ausmacht: den richtigen Riecher für die Ausnahme.
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businessinsider
