BOSTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf einem Panel im Rahmen der Startup Boston Week 2026 wurde deutlich, dass KI die Vorbereitung auf Venture-Deals verbessern kann, aber nicht das menschliche Urteil ersetzt. Venture-Capital-Investoren und Gründer empfehlen vor allem KI für Selbstkritik und für Recherche zu potenziellen Geldgebern. Gleichzeitig betonten die Teilnehmenden, dass der Weg zur Finanzierung weiterhin stark über Beziehungen läuft. Für die Praxis heißt das: KI wird zum Werkzeug im Prozess, nicht zum Ersatz der Entscheidung.
Die Diskussion rund um Künstliche Intelligenz im Venture-Capital war auf dem Panel in Boston weniger eine Debatte über „künstliche“ Entscheidungen als über Prozessdisziplin. Veranstaltungsort war das One Financial Center im Kontext der Startup Boston Week 2026; dort saßen Gründer und Investoren mit unterschiedlichen Rollen zusammen. Konkret ging es darum, wie KI-Tools sowohl bei der Fundraising-Vorbereitung als auch auf Investorenseite sinnvoll eingesetzt werden können, ohne die zentrale Variable zu verlieren, die bei frühen Finanzierungsrunden fast immer entscheidet: das menschliche Urteil. Die Botschaft fiel damit überraschend pragmatisch aus – nicht „KI ja oder nein“, sondern „wo genau sitzt KI im Workflow“.
Für den praktischen Start ins Funding nannten die Teilnehmenden vor allem zwei Anwendungsfälle: Selbstkritik und Recherche. Gründer können KI für ein strukturiertes Feedback auf Pitch-Decks, Annahmen und Hypothesen nutzen – also für den Abgleich zwischen eigener Story und plausibler Markterzählung. Auch die Investor-Research wurde als klare Aufgabe beschrieben: KI kann beispielsweise Positionierungen, veröffentlichte Investment-Interessen oder Portfolio-Muster schneller auffindbar machen, sodass sich Gründer gezielter auf Gespräche vorbereiten. Dennoch blieb die Linie konstant: Der „Pfad zu Funding“ verläuft weiterhin über Beziehungen, nicht über Algorithmen, weil Vertrauen, Timing und ein echtes Verständnis der Teamdynamik zu schwer greifbar sind, um vollständig in Software zu überführen.
Technisch betrachtet ist diese Abgrenzung gut nachvollziehbar. KI-Systeme können aus Texten und Daten Muster extrahieren, Wahrscheinlichkeiten schätzen und Zusammenfassungen erzeugen – aber sie arbeiten mit Eingabeverständnis, das im Frühstadium der Unternehmen oft unvollständig ist. Gerade bei Seed- und Pre-Seed-Phasen sind viele entscheidungsrelevante Signale nicht sauber messbar: Wie souverän reagiert ein Gründer auf berechtigte Zweifel? Wie konsistent sind die Antworten unter Druck? Wie stimmig ist die Lernkurve des Teams, wenn Annahmen revidiert werden müssen? Solche Faktoren lassen sich nur indirekt erfassen, und selbst wenn ein Modell Indikatoren ableitet, bleibt die abschließende Bewertung ein menschlicher Akt, der auch soziale Informationen, Kontext und Risikotoleranz einbezieht.
Auf Investorenseite spiegelt sich diese Logik in der typischen Arbeitsweise wider: Venture-Teams kombinieren in der Praxis viele Quellen – Term Sheets, Marktbeobachtung, Referenzen und Gespräche – zu einem Gesamtbild. KI kann hier als Beschleuniger dienen, etwa indem sie Dokumente schneller durchsuchbar macht oder widersprüchliche Aussagen im Material auffindbar macht. Aber die Panel-Teilnehmenden hielten fest, dass sich am Ende ein Urteil formt, das nicht nur aus Informationen besteht, sondern aus Interpretation. Dass Aline Oliveira, Mitgründerin und CEO von Blyoum, sowie Allison Byers, Gründerin und CEO von Scroobious, diesen Punkt gemeinsam mit den Investorenrollen einordneten, zeigt: Selbst wenn KI Recherche und Erstverarbeitung übernimmt, bleibt die Entscheidung über das „Warum genau wir mit diesem Team“ emotional und strategisch geprägt.
Auch die Zusammensetzung der Runde verweist auf die Schnittstelle zwischen Technologie und Finanzierung: Nishkam Prabodh von Venture Guides, David Berlin als Head of Partnerships bei C10 Labs und die beiden Gründerinnen brachten unterschiedliche Perspektiven ein – Beratung, Partnerschaften und operative Produktrealität. In der Konsequenz lässt sich aus der Veranstaltung ableiten, wie sich Fundraising-Budgets und -Routinen verschieben könnten: KI ersetzt nicht die Beziehungsebene, aber sie kann die Qualität der Vorbereitung erhöhen und damit die Wahrscheinlichkeit verbessern, dass ein Gespräch überhaupt in die nächste Runde geht. Wer KI nutzt, um Schwachstellen im eigenen Pitch zu erkennen, und gleichzeitig mit sauberer Investor-Research auftritt, wirkt besser vorbereitet – und genau das kann den Einstieg erleichtern, ohne die Entscheidung selbst zu automatisieren.
Für Unternehmen und Startups folgt daraus ein konkreter Handlungsrahmen: KI sollte dort eingesetzt werden, wo sie heute zuverlässig Mehrwert liefert – bei der Formulierung, beim Strukturieren von Argumenten, beim Auffinden relevanter Informationen und beim Erkennen von blinden Flecken. Der „entscheidende Moment“ bleibt jedoch eine soziale Prüfung: in persönlichen Gesprächen, in Follow-ups, in der Frage, ob die Teamleistung die gemachten Annahmen in der Realität trägt. Wenn sich dieser Befund im Markt weiter verankert, könnte KI künftig stärker als Modewort für Effizienz verschwinden und zu einem stillen Standard im Fundraising-Alltag werden – mit dem Menschen als finalem Filter. In Boston wurde diese Position jedenfalls deutlich formuliert: Künstliche Intelligenz unterstützt, aber sie entscheidet nicht.
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