SAN DIEGO / LONDON (IT BOLTWISE) – Während KI-Innovationen in vielen Branchen rasant Taktzeiten verkürzen, verschiebt sich bei vermögenden Familien die Risikostrategie: Statt auf stark softwaregetriebene Wetten setzen einige Investoren zunehmend auf „Old-Economy“-Assets mit langsamer Obsoleszenz. Ein Beispiel zeigt sich in einem diversifizierten Portfolio aus Händlergruppen, Fischerei- und Aquakulturprojekten sowie physischen Infrastrukturen. Im Kern geht es um längeren Anlagehorizont, planbare Cashflows und steuerliche Effekte wie Bonusabschreibungen. Das Ergebnis ist ein Ansatz, der KI nicht bekämpft, sondern die Verwundbarkeit gegenüber Technologiewechseln gezielt reduziert.
Vermögende Familien investieren immer öfter so, als müssten sie sich nicht nur gegen Marktzyklen, sondern auch gegen den „Software-Faktor“ absichern: KI und Automatisierung verändern Geschäftsmodelle schneller, als klassische Bewertungsmodelle von Private Markets oft abbilden. In den USA beobachtet man deshalb eine Gegenbewegung, in der „Old-Economy“-Unternehmen mit hoher Substanz bevorzugt werden. Der Gedanke dahinter lautet: Wenn sich Technik zwar verbessert, aber nicht automatisch den Bedarf an physischen Produkten, Serviceketten und regulatorisch geschützten Kapazitäten ersetzt, lässt sich das Risiko von plötzlicher Disruption reduzieren. Für Family Offices bedeutet das meist: langfristig denken, Cashflow priorisieren und die Frage „Wo steht dieses Geschäft in zehn Jahren?“ konsequent in die Auswahl einpreisen.
Ein prägnantes Beispiel liefert Equity Group Investments (EGI), das über die Familie des verstorbenen Milliardärs Sam Zell verbunden ist. Obwohl die Beteiligungen auf den ersten Blick heterogen wirken—ein John-Deere-Dealership, eine Bluefin-Tuna-Fischerei sowie eine Fußgängerbrücke zwischen San Diego und dem internationalen Flughafen Tijuana—verbindet sie ein gemeinsamer Fokus. Wie aus Gesprächen mit dem Management hervorgeht, setzt EGI auf Branchen, die zwar von Technik beeinflusst werden können, aber weniger anfällig für einen kompletten Austausch durch Software sind. Der Präsident Mark Sotir betont dabei den langen Anlagehorizont und erklärt die Zurückhaltung gegenüber bestimmten Tech- und Startup-Wetten damit, dass sich der Weg „in zehn Jahren“ für Software nicht verlässlich genug abschätzen lässt.
Diese Haltung passt zu einem Trend, der an der Wall Street bereits an Schwung gewonnen hat und unter der Abkürzung „HALO“ diskutiert wird—„heavy assets, low obsolescence“. Marktteilnehmer vergleichen dabei asset-basierte Geschäftsmodelle mit „asset-light“-Plattformen: Händler, Werks- und Servicebetriebe oder aquakultur- und quotenabhängige Erzeuger haben meist längere Nutzungsdauern, klare regulatorische Hürden und einen stärkeren Bezug zu geografischen Märkten. Technisch betrachtet heißt das nicht, dass KI keine Rolle spielt, sondern dass KI eher als Effizienzhebel genutzt wird (z. B. Bestands- und Wartungsplanung, Logistikoptimierung, Qualitätskontrolle), während das zugrunde liegende Angebot—Maschinenhandel, Teile- und Werkstattnetz oder Fang- und Zuteilungsrechte—nicht über Nacht „digital wegdefiniert“ werden kann. Genau diese Robustheit wird zur Investment-These.
Ein wichtiger Treiber ist zudem die Struktur traditioneller Private-Equity-Modelle: Viele Fonds sind darauf ausgerichtet, innerhalb von drei bis sieben Jahren zu kaufen und wieder zu verkaufen. Für asset-heavy Geschäftsmodelle kann das unattraktiv sein, weil Wertschöpfung dort häufig über längere Zyklen entsteht—etwa durch Franchise-Positionen, Standortvorteile oder Kapazitäts- und Ertragsstabilisierung in Landwirtschaft und Fischerei. Family Offices hingegen investieren oft über Generationen und können Bewertungen und Liquiditätsspielräume flexibler managen. Laut Sotir führt das dazu, dass Family Offices teilweise Vergünstigungen nutzen können, wenn klassische PE-Ansätze weniger wettbewerbsfähig sind. Als Vergleich: Unternehmen wie Blackstone oder KKR sind zwar nicht pauschal „gegen Assets“ positioniert, verfolgen jedoch in vielen Strategien einen deutlich stärker getakteten Exit-Fokus als langlaufende Familienmandate.
Entscheidend für die operative Attraktivität ist außerdem der Steuerhebel, der in der Gesetzeslandschaft eine Rolle spielt: Das „eine große, schöne Gesetz“-Paket erneuerte Bonusabschreibungen und erlaubt es Unternehmen, bestimmte Investitionen wie Maschinen oder Fahrzeuge im ersten Nutzungsjahr vollständig abzuziehen, sofern sie die Kriterien erfüllen. In Gesprächen wird dieser Punkt als „materiell“ beschrieben, weil er die steuerliche Rendite spürbar verändern kann. Für Family-Office-Clients, so argumentiert ein Steuerexperte von UBS’ Advanced Planning Group, wird Investitionsentscheidungen zunehmend nach „After-Tax Return“ gemessen—also nach dem Ergebnis nach Steuern, nicht nur nach Bruttowerten. Gerade bei Portfolios mit stark angestiegenen Wertpapieren kann Abschreibungspotenzial sogar über Einkommenspositionen hinweg Wirkung entfalten.
Dass dieser Mechanismus im Händlersegment besonders greifbar ist, erklären Investment-Banker, die sich auf Dealership-Investitionen spezialisiert haben. Autohändler und Ausrüster- beziehungsweise Equipment-Vertreiber gelten demnach als Kandidaten, um Bonusabschreibungen mit einem stabilen Service- und Ersatzteilgeschäft zu kombinieren. Selbst wenn Konsumenten durch Inflation oder wirtschaftliche Unsicherheit beim Kauf von Neufahrzeugen zögern, bleibt die Nachfrage nach Wartung, Teilen und Instandhaltung oft resilient. Außerdem kann sich die Margenstruktur aus dem Aftermarket-Geschäft vergleichsweise robust zeigen. In der Logik der Family-Office-Strategie ist das nicht „nice to have“, sondern ein planbarer Einkommensstrom. Technisch betrachtet profitieren solche Betriebe häufig von KI-gestützter Teilezuordnung, Prognose von Ausfällen und Optimierung von Werkstattkapazitäten—ohne dass damit die grundlegende Wertschöpfungskette verschwindet.
Geografische Moats spielen wiederum eine weitere Rolle: Auch Old-Economy ist nicht immun gegen Disruption, aber die Eintrittshürden können hoch sein. Sotir verweist etwa auf Franchise-Bedingungen bei Händlergruppen wie John Deere und Kenworth, die den Wettbewerb durch identische Marken in unmittelbarer Nähe begrenzen. Bei Fischerei- und Aquakulturinvestments in Baja California nennt er außerdem Quoten als Barriere—also ein regulatorisches „Knappheitssystem“, das neue Anbieter bremst und damit Wertstabilität unterstützt. Damit wird Disruption eher zu einer Frage der operativen Anpassung als zu einem existenziellen Bedrohungsszenario. Für Investoren heißt das: KI kann Prozesse verbessern, aber Eigentumsrechte, Lizenzen und Kapazitätszugänge bleiben zentrale wirtschaftliche Verteidigungsgräben.
Auch auf Investorenseite wirkt die Makrolage wie ein Katalysator für genau diese Strategie. Wenn Unternehmen unter Druck geraten—etwa durch Zölle, Preissteigerungen oder Lohn- und Energiekosten—steigt zwar das Risiko, zugleich aber wächst das Angebot an verhandelbaren Beteiligungen. EGI argumentiert, dass die Unsicherheit, die andere abschreckt, für sie ein Vorteil sein kann, weil sich Probleme mit Zeit und Kapital bearbeiten lassen. Anders als klassische PE-Fonds steht das Unternehmen demnach nicht unter dem Zwang, schnell Kapital einzusammeln oder kurzfristig zu exitten. Die Strategie umfasst auch Landwirtschaftsvorhaben, die derzeit unter Kostenbelastung wie steigenden Dünger- und Treibstoffpreisen leiden—aber bei ausreichender Haltedauer wieder in einen tragfähigen Ertragskorridor gelangen könnten.
Für die Zukunft lässt sich daraus eine klare Implikation ableiten: Family Offices werden den Wettbewerb zwischen „KI-Tempo“ und „Asset-Langlebigkeit“ systematischer bewerten. Statt KI als reines Risiko zu behandeln, dürfte sich der Ansatz weiter professionalisieren—beispielsweise durch bessere Modellierung von Effizienzgewinnen in physischen Betrieben, während gleichzeitig das Disruptionsrisiko über Franchise-, Quoten- und Standortvorteile begrenzt wird. Gleichzeitig öffnet sich hier ein spannender Markt für Entwickler und Integratoren: KI-Lösungen für Asset-Tracking, Instandhaltung (Predictive Maintenance), Qualitätsmessung in der Produktion oder bessere Distributionsplanung sind besonders anschlussfähig, wenn die Wertschöpfungskette nicht vollständig digital ersetzt werden muss. Regulatorisch bleibt jedoch die wichtigste Leitplanke, dass Daten- und Sicherheitsanforderungen in vernetzten Werkstätten, Logistiknetzen und Farm-Umgebungen sorgfältig eingehalten werden—denn mit mehr Sensorik steigt auch die Angriffsfläche. Unterm Strich könnte „HALO“ damit weniger ein Anti-KI-Mantra sein, sondern ein Rahmen, KI pragmatisch einzusetzen und zugleich die Planbarkeit der Vermögensallokation zu stärken.
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