LONDON (IT BOLTWISE) – In den privaten Märkten gewinnt eine Strategie an Zugkraft, die bewusst weniger „asset-light“ setzt und stärker auf klassische, schwer zu substituierende Geschäftsmodelle. Familiennahe Investoren wie Equity Group Investments argumentieren, dass KI zwar Prozesse effizienter macht, aber die langfristige Planbarkeit in vielen Software- und Startup-Sektoren schwieriger bleibt. Gleichzeitig spielen steuerliche Effekte wie die beschleunigte Abschreibung eine wachsende Rolle für nach Steuern optimierte Renditen. Der Artikel ordnet ein, warum gerade Händler, Fischerei- und Landwirtschaftsassets sowie Franchise-gebundene Standorte zu „schützenden Häfen“ werden können.
Familieninvestoren und family offices suchen in unsicheren Kapitalmarktphasen verstärkt nach Investments, die sich nicht so schnell von KI-getriebenen Umbrüchen entwerten lassen. Als Leitbild dient dabei weniger ein kurzfristiger Trade, sondern eine lange Haltedauer, die Werttreiber wie Cashflow-Stabilität und physische beziehungsweise standortgebundene Strukturen in den Mittelpunkt rückt. In Berichten über Equity Group Investments (EGI) wird deutlich, dass Holdings wie ein John-Deere-Händler, eine Bluefin-Tuna-Fischerei sowie ein Infrastrukturprojekt an einem Flughafen-Korridor auf den ersten Blick wenig gemeinsam haben. Der gemeinsame Nenner ist die Erwartung, dass „Disruption“ durch Künstliche Intelligenz in manchen traditionellen Branchen zwar Effizienzgewinne bringt, aber die Geschäftsgrundlage weniger volatil macht als in vielen Software- oder Plattformmodellen.
Die technische Perspektive auf dieses Investment-Thema wirkt auf den ersten Blick ungewöhnlich: KI ist nicht nur ein Produkt, sondern verändert auch, wie Unternehmen Daten erfassen, Modelle betreiben und Prozesse automatisieren. Genau hier entstehen Risiken, die über reine Marktvolatilität hinausgehen. Software-nahen Unternehmen können KI-gestützte Workflows und Wettbewerber mit schnelleren Implementationszyklen die Kostenstrukturen und Nutzererwartungen binnen weniger Jahre verschieben. Asset-intensive Geschäftsmodelle dagegen sind stärker an reale Lieferketten, Werkstatt- und Servicekapazitäten, regulatorische Betriebsbedingungen sowie an konkrete Standorte gekoppelt. Das bedeutet nicht, dass KI irrelevant wäre, aber die Systemintegration bleibt häufig stärker in den bestehenden IT- und ERP-Landschaften verankert. In der Praxis ist die KI-Entscheidung dann eher „Wie automatisieren wir Services?“ statt „Wird das ganze Modell ersetzt?“
Marktseitig knüpft diese Haltung an eine im Finanzumfeld diskutierte Anti-KI-Rotation an, die als „HALO“ beschrieben wird: heavy assets, low obsolescence. Dass diese Idee ausgerechnet in den privaten Märkten an Gewicht gewinnt, überrascht wenig: Traditionelle Private-Equity-Ansätze haben oft einen engen Zeithorizont von drei bis sieben Jahren, während family-nahe Investoren auf mehrjährige bis jahrzehntelange Planung ausgelegt sind. In den Aussagen von EGI-Präsident Mark Sotir wird der Kern dieser Logik sichtbar: Kapital wird mit längerer Laufzeit eingesetzt und damit muss der „Horizont“ der Investition besser mit der Lebensdauer der Geschäftsmodelle zusammenpassen. Historisch ist das ein Zurückgreifen auf bewährte Muster aus Investitionen in Infrastruktur, Landwirtschaft und franchisestrukturierte Märkte, die bereits vor dem KI-Boom als „langsamere“ Renditequellen galten.
Ein weiterer Hebel kommt aus dem Steuerrecht. Im Kontext US-amerikanischer Gesetzesänderungen zur beschleunigten Abschreibung wird betont, dass Bonus Depreciation Eigentümer und Investoren besonders für Unternehmen mit hohem Investitionsbedarf entlasten kann, etwa für Maschinen, Fahrzeuge oder werksnahe Anlagen. Die Steuerberater-Perspektive, wie sie in Stellungnahmen von UBS-Experten anklingt, zielt dabei auf die nach Steuern berechnete Rendite: Familien würden Entscheidungen zunehmend nicht mehr nur über Bruttorenditen bewerten, sondern aktiv planen, wie Abschreibungen Einkommen aus anderen aktiven Investments reduzieren können. Das wirkt wie eine technische „Finanzoptimierungsschicht“ über der operativen Strategie. Während klassische Händler- und Teile-/Servicegeschäfte typischerweise resiliente Nachfrageprofile liefern, werden sie zusätzlich durch steuerliche Effekte in ihrer Investitionsattraktivität verstärkt.
Auch Wettbewerbsvergleiche verdeutlichen, warum der Ansatz für viele klassische Käufer unattraktiv wirken kann. Großinvestoren und wachstumsgetriebene Fonds jagen häufig „asset-light“-Profile, weil skalierbare Software, Plattformökonomie oder datenintensive Geschäftsmodelle theoretisch schnellere Multiples erlauben. Gerade in Phasen, in denen KI-gestützte Automatisierung neue Wettbewerbsbahnen öffnet, kann diese Suche jedoch zu einer höheren Bewertungs- und Implementationsunsicherheit führen. Für familiennahe Investoren ist der Kontrast eher ein Vorteil: Sie müssen nicht permanent kapitalmarktnah „exit-fähig“ sein, sondern können operativ verbessern, konsolidieren und in regionale Eintrittsbarrieren investieren. In den Aussagen zu EGI werden etwa geografische „Moats“ genannt, etwa durch Franchise-Bedingungen bei Händler-Netzwerken; bei der Fischerei werden Eintrittsbarrieren über Quoten betont, die Konkurrenz begrenzen.
Technisch bedeutet das in der Unternehmensrealität vor allem, dass Modernisierung eher inkrementell als disruptiv erfolgt. Ein Händlernetz oder ein Servicebetrieb nutzt KI-gestützte Tools typischerweise für Prognosen (Nachfrage, Teileverfügbarkeit), Werkstattdisposition, Betrugs- oder Garantieauswertungen sowie für kundennahe Prozesse wie Termin- und Ersatzteilkommunikation. Entscheidend ist jedoch, wie robust diese Systeme gegen Datenqualität, Integrationsrisiken und Sicherheitslücken sind. In Unternehmen mit viel physischen Asset-Flows ist die Datenbasis oft fragmentierter (Werkstattdaten, Logistik, Sensorik, Bestände), weshalb Governance, Berechtigungsmodelle und Auditierbarkeit besonders wichtig sind. Gerade damit rückt das Thema Regulierung und Security in den Vordergrund: Wenn KI Modelle in Produktions- oder Serviceketten integriert, müssen Datenschutzanforderungen und Schutz vor unbefugtem Datenzugriff stärker beachtet werden, auch wenn die KI nicht „das Produkt“ ersetzt.
Experten im Umfeld von Unternehmensfinanzierung argumentieren zudem, dass wirtschaftliche Unsicherheit paradoxerweise Kaufgelegenheiten schaffen kann. Wenn Verbraucher durch Inflation weniger Fahrzeuge oder Ausrüstung erwerben können, bleibt der After-Sales- und Servicebereich häufig resistenter, weil er als Notwendigkeit wahrgenommen wird. In den genannten Einschätzungen zu Autound Ausrüstungsdealern wird betont, dass Teile und Service Margen stützen und zugleich eine betrieblich planbare Nachfrage erzeugen. Gleichzeitig entstehen für Verkäufer unter Druck Angebote, die für langfristige Investoren „unter fairen Erwartungen“ liegen können. Dass EGI offenbar mehr Anfragen von Geschäftsinhabern erhält, die durch Zölle, Preissteigerungen und Makroeffekte herausgefordert sind, passt ins Bild: Risiko wird in diesem Modell in ein selektives „Aufgreifen“ transformiert, statt es nur zu vermeiden.
Ausblickend dürfte die Strategie noch stärker mit dem KI-Thema verknüpft werden, aber nicht im Sinne eines „Anti-KI“-Dogmas. Eher entsteht eine Zweiteilung: Während Software- und Plattformmärkte durch KI-Sprünge schneller neu sortiert werden, können asset-intensive Branchen KI als Effizienz- und Qualitätsinstrument nutzen, ohne dass das Grundgeschäft zwangsläufig obsolet wird. Für die nächsten Jahre ist deshalb plausibel, dass Investoren auf drei Dinge achten: erstens auf die Geschwindigkeit, mit der KI in bestehende Systeme eingebettet werden kann, zweitens auf den Schutz kritischer Betriebs- und Kundendaten (inklusive Rollen- und Zugriffskontrollen), und drittens auf die Steuer- und Cashflow-Struktur, die Renditen stabilisiert. Der wahrscheinlichste „nächste Schritt“ für Unternehmen in diesem Segment ist eine wachsende Automatisierung im Service-Backend, während gleichzeitig die physischen Eintrittsbarrieren und regionalen Franchise-Strukturen die Konkurrenz dämpfen.
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