Analyse

AI soll dafür sorgen, dass Investoren das nächste Unicorn nicht verpassen

Einhorn aus Lego. © Photo by Inês Pimentel on Unsplash
Einhorn aus Lego. © Photo by Inês Pimentel on Unsplash

Gute VCs, die seit vielen Jahren im Geschäft sind, haben den Ruf, einen verdammt guten Riecher zu haben, wenn es darum geht, das nächste Instagram oder WhatsApp zu erkennen. Doch es nicht nicht nur ihr Gespür alleine, dass ihnen bei der Auswahl der besten Investments hilft. Denn wie etwa der deutsche VC Earlybird jetzt dem Handelsblatt verraten hat, kommen bei der Suche nach den nächsten Unicorns auf einige technische Hilfsmittel zum Einsatz.

So hat Earlybird (u.a. investiert in N26, UIPath oder Mostly AI) bereits vor dreieinhalb Jahren einen gewissen Andre Retterath angestellt. Dabei handelt es sich um einen 28 Jahre jungen KI-Experten von der TU München, der sich mit Vorhersagemodellen für die Venture-Capital-Industrie beschäftigt. Für Earlybird wertet er Startup-Datenbanken wie Angellist, CB-Insights, Crunchbase, Dealroom, Pitchbook, Preqin, Tracxn und VentureSource aus, um jene Startups auszuwählen, die das größte Potenzial aufweisen. Das soll verhindern, dass der Investor einen guten Deal übersieht oder sich ein Startup von einem anderen Geldgeber wegschnappen lässt.

Treffsicherer als der Mensch

In einem Test hat Retterath bereits gezeigt, dass AI bei der Bewertung des künftigen Wachstums eines Unternehmens besser als der Mensch sein kann. Er hat 111 Investoren darum gebeten, anonymisierte Datenprofile zu bewerten und deren Erfolgsaussichten in den nächsten vier Jahren zu benennen. Das Ergebnis: die KI lag mit 80 Prozent Trefferwahrscheinlichkeit deutlich besser als seine menschlichen Kollegen (57 Prozent).

Earlybird ist nicht der einzige Investor, der auf eine ordentliche Datenanalyse setzt. Auch von den VCs e.ventures und EQT Ventures weiß man, dass sie viel Geld investiert haben, um KI-Plattformen zur Datenauswertung aufzubauen.

Ebenfalls ein spannendes Ergebnis von Retteraths Arbeit: Die Startup-Datenbanken, von denen der Daten bezieht, sind von sehr unterschiedlicher Qualität und bieten oft untershciedliche Angaben zu den gleichen Startups. Laut dem AI-Forscher liefern VentureSource, Pitchbook und Crunchbase die vollständigsten und genauesten Daten, haben aber auch wiederum jeweils Stärken und Schwächen. Nur durch die Meta-Analyse und die Kombination der Quellen seien aussagekräftige Ergebnisse bei der Analyse möglich.

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