BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Private-Equity- und Kreditinvestoren sehen durch generative KI ein echtes Risiko für Gewinne und Bewertungen im Rechts- und Rechnungswesen. Während Software-Übernahmen bereits unter Druck gerieten, warnen Manager nun vor „asset-light“ Beratungsmodellen mit Abrechnung nach Stunden. Auf dem SuperReturn-Kongress in Berlin diskutierten sie, wie Automatisierung bei Audits, Claim-Checks, Billing und Dokumentenarbeit Umsatzströme verändern könnte. Entscheidend wird aus ihrer Sicht, ob Firmen KI nur als Tool nutzen oder tragfähige neue Erlösmodelle daraus ableiten.
Generative KI trifft den Private-Equity-Markt nicht nur als Schlagzeile über neue Software-Produkte, sondern als Belastung für klassische Erlösmodelle professioneller Dienstleistungen. Auf dem SuperReturn-Kongress in Berlin machten führende Entscheider aus Buyouts und Credit darauf aufmerksam, dass gerade „asset-light“ Unternehmen – also Anbieter, deren Wert stärker aus Wissen und Prozessen als aus Kapitalbindung entsteht – schneller ins Visier geraten können. Besonders betroffen erscheinen Leistungen, die sich stark standardisieren lassen, etwa das Erstellen von Dokumenten, das Prüfen von Ansprüchen oder die Verwaltung wiederkehrender Workflows. Der Ton der Warnungen ist dabei klar: Nicht die Existenz von KI steht zur Debatte, sondern die Frage, wie lange bestehende Margen und Bewertungslogiken noch tragen.
Technisch betrachtet hängt das Risiko eng daran, wie stark Tätigkeiten in überprüfbare Text- und Datenflüsse zerlegt werden können. Bei generativen Modellen liegt der Hebel weniger im „magischen“ Ergebnis als in der Kombination aus Dokumentenverständnis, Extraktion strukturierter Informationen und Automatisierung von Entscheidungsvorbereitung. In der Praxis bedeutet das: AI-gestützte Systeme können Verträge vorstrukturieren, Inkonsistenzen in Angaben finden oder Rechnungs- und Abrechnungsdaten in ein Zielschema überführen. Unternehmen müssen dabei auf geeignete KI-Infrastruktur, saubere Datenpipelines und rollenbasierte Zugriffskontrollen setzen, weil personenbezogene und mandantenbezogene Informationen sonst unkontrolliert in Trainings- oder Prompt-Kontexte geraten können. Genau diese Umstellung erfordert aber Zeit – und beeinflusst kurzfristig die Planbarkeit der Umsätze.
Marktseitig verschiebt sich damit der Fokus bei Investoren, nachdem Software-Deals in der jüngeren Vergangenheit unter Druck gerieten, weil KI-Funktionen den Wertpropositionen vieler Zielunternehmen vermeintlich die Basis entziehen. Experten aus der Branche berichten, dass Private-Equity-Gruppen in Teilen professional services inzwischen vorsichtiger werden: Die Unsicherheit über langfristige Erlöse und Bewertungsannahmen sei zu groß, um wie früher auf lineare Wachstumspfadmodelle zu setzen. Ein Manager von Man Group etwa argumentierte sinngemäß, KI gehe über Software hinaus und könne Bereiche wie Claim-Auditing, Billing-Automatisierung, Proxy-Voting-Management oder juristische Dienstleistungen direkt beeinflussen. Gleichzeitig zeigte sich an Kursbewegungen großer Beratungsanbieter, dass der Markt die Frage nach KI-bedingtem Margendruck ernst nimmt.
Im Vergleich zu klassischen, stärker regulierten Prüf- und Audit-Märkten ist das „Regulierungs-Premium“ ein entscheidender historischer Faktor. Dort, wo Unabhängigkeit, Nachweise und Haftungsrahmen eng definiert sind, entsteht für Kunden ein struktureller Mehrwert durch die Sign-off-Komponente eines Abschlussprüfers, der sich nicht einfach in reine Textproduktion übersetzen lässt. In diesem Sinne sagten Investoren sinngemäß: Automatisierung kann Effizienz schaffen, aber die Qualitätssicherung und rechtliche Abstützung behalten einen eigenständigen Wert. Genau deshalb erwarten manche Akteure, dass Buchhaltungsdienstleister mit reiner Stundenabrechnung stärker unter Druck geraten könnten als Anbieter, die stärker in regulierte Prüfprozesse eingebettet sind. Für die Verhandlungspraxis bedeutet das: Due-Diligence muss künftig stärker nach „Automatisierbarkeit pro Prozessschritt“ fragen.
Die Wettbewerbsdynamik wird zusätzlich durch das bestehende Deal-Feld geprägt. In den vergangenen Jahren haben Investoren Milliarden in Professional Services gesteckt, unter anderem mit dem Ansatz, kleinere Gruppen zu konsolidieren („roll-up“). Wie aus der Branche bekannt ist, erwarb ein Blackstone-geführtes Konsortium zuletzt eine Mehrheitsbeteiligung an Citrin Cooperman für mehr als 2 Milliarden US-Dollar; weitere Akteure kauften Beteiligungen in verschiedenen Regionen, darunter an Armen großer Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaften. Auch im Legal-Bereich gab es konkrete Transaktionen, beispielsweise eine Privatisierung eines britischen Kanzleiportfolios durch einen Buyout-Player. Gleichzeitig entsteht in den USA zunehmend die Idee, Unternehmensstrukturen so zu gestalten, dass Kapitalgeber stärker einsteigen können, obwohl Kanzleien traditionell als Partnerschaften organisiert sind. KI verstärkt diesen Anpassungsdruck, weil sich Produktivität und Service-Granularität neu definieren.
Die regulatorische Dimension bleibt dabei nicht „nice to have“, sondern wird zum Geschäftsrisiko. KI-gestützte Arbeit berührt regelmäßig Mandantendaten, Vertraulichkeiten sowie – je nach Leistung – Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Aufbewahrung und Audit-Trails. Gerade wenn Dokumente, E-Mails oder Finanzinformationen in Systeme eingespeist werden, müssen Unternehmen klären, wie Daten gespeichert, verarbeitet und gelöscht werden. Auch Governance-Fragen wie Modellzugriff, Prompt-Logging, Rollenrechte und die Trennung von Mandantenumgebungen sind entscheidend. In der Praxis führt das dazu, dass Investoren im Rendite-Case nicht nur Produktivitätsgewinne modellieren, sondern auch Compliance-Kosten und Umbauaufwand für Informationssicherheit einkalkulieren. Wer hier zu spät reagiert, riskiert Verzögerungen im Rollout – und damit Bewertungsabschläge.
Für den Markt bedeutet die Debatte vor allem eine Neujustierung von Investitionskriterien. Mehrere Aussagen deuten darauf hin, dass manche Kredit-Entscheider „Software“ zwar als lautestes Thema sehen, aber das eigentliche Zielproblem in der Übertragbarkeit von KI auf Facharbeit liegt. Ein Kredit-Manager brachte die Skepsis pointiert auf den Punkt, indem er sinngemäß fragte, ob kleine Accounting-Roll-ups gegen etablierte Marktteilnehmer wie KPMG in der KI-Implementierung bestehen können. Zugleich widersprechen andere Buyout-Vertreter: Wer KI wirklich in Prozesse integriert, Qualitätsstandards digitalisiert und Erlösmodelle anpasst, könne sogar von der Branchenverschiebung profitieren. Entscheidend ist damit weniger „KI ja oder nein“, sondern die Fähigkeit, aus KI eine wiederholbare Produkt- und Servicekette zu bauen, die sich in unterschiedlichen Mandantenumfeldern wirtschaftlich betreiben lässt.
Der Ausblick für die nächsten Quartale ist klar: Investoren werden stärker zu „Halo Trade“-Logiken tendieren, also Sektoren bevorzugen, in denen Unternehmen erhebliche physische oder langfristige Vermögenswerte halten und technologische Obsoleszenz kurzfristig weniger wahrscheinlich ist. Gleichzeitig bleibt das Professional-Services-Segment nicht automatisch verloren, sondern differenziert sich in Gewinner und Spätanpasser. Für Unternehmen eröffnet sich eine Chance, die über Kostensenkung hinausgeht: Mehrstufige Angebote, bei denen KI die Dokumenten- und Vorbereitungsarbeit übernimmt und Menschen nur noch die finalen, haftungsrelevanten Entscheidungen treffen, können neue Preisarchitekturen ermöglichen. Wer das jetzt aufsetzt, kann bei Re-Dealings und Exit-Szenarien vorteilhafter verhandeln. Technisch wird dazu der Ausbau von MLOps- und Observability-Mechanismen gehören, damit Modellverhalten überwacht und Prozessqualität messbar bleibt.
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