LONDON (IT BOLTWISE) – Visionaries richtet sich mit Blick auf den nächsten Fonds stärker an einem „GP-led“-Ansatz aus und reduziert dafür sein Investmentteam. Rob Lacher wird gemeinsam mit Venkat Kondragunta als federführendes Duo investieren, während andere Partnerrollen neu verteilt werden. Gleichzeitig beschreibt der General Partner, wie Künstliche Intelligenz bei der Vorprüfung und Bewertung den klassischen VC-Workflow verändert. Für den Markt ist entscheidend, ob das „concentration model“ in schnellerem Deal-Sourcing und besserer Mustererkennung mündet.
Visionaries Club stellt kurz vor dem erwarteten Start des nächsten Fonds sein Operating Model auf den Kopf: Die Firma will das Investment künftig stärker „GP-led“ ausrichten und dafür das Team um zwei Lead-Partner herum konzentrieren. Laut Ankündigung von General Partner Rob Lacher übernimmt er gemeinsam mit Partner Venkat Kondragunta die federführende Rolle für Investitionsentscheidungen. Im gleichen Schritt rückt Judith Dada zwar weiter als Senior Partner in den Hintergrund des Investmentbetriebs, wechselt jedoch zugleich als Co-CEO zum Portfolio-Unternehmen Langdock. Damit verschiebt sich nicht nur die Zahl der aktiven Entscheidungsträger, sondern auch die interne Aufgabentrennung zwischen Deal-Origination, Analyse und Umsetzung.
Technisch betrachtet ist diese Personal- und Rollenkomprimierung eng mit dem verbunden, was Lacher in seinem Blogbeitrag als „concentration model“ beschreibt: In der KI-Ära optimieren Startups ihre Geschwindigkeit, ihre Reichweite und ihre operativen Zugänge, was wiederum den Druck auf VC-Firmen erhöht, schneller und enger am Deal zu arbeiten. Lacher formuliert den Kernpunkt zugespitzt: Künstliche Intelligenz erledige mittlerweile Teile der „Standard“-Due-Diligence-Arbeit, die früher Teams mit umfangreicher, teils manueller Analyse und analytischem Vorsprung aufgebaut hätten. Genau an dieser Stelle setzt das neue Modell an, denn wenn der Routine-Teil der Prüfung automatisierbarer wird, lohnt es sich weniger, dass große Teile des Teams parallel in Recherche, Datenaufbereitung und ersten Plausibilitätschecks gebunden sind. Die verbleibenden Köpfe müssen dann stärker das „Frontier“-Segment abdecken: also Einschätzung von Betreiberkompetenz, Validierung von Wachstumsannahmen und die Fähigkeit, Wissen über Compute, Policy-Realitäten und internationale Netzwerke in konkrete Investitionsentscheidungen zu übersetzen.
Für die Marktpositionierung liefert der Fall auch eine zweite Spur: Visionaries ist nicht allein. Wie aus Brancheneinschätzungen zu hören ist, hat auch die österreichische VC-Firma Speedinvest in diesem Jahr Personal reduziert, um „lean and effective“ zu werden, und dabei ausdrücklich angeführt, dass die interne Investition in KI wichtiger werde als zuvor. Oliver Holle wird in diesem Zusammenhang mit der Beobachtung zitiert, dass im Backoffice eines Fonds weiterhin sehr viel manuelle Arbeit anfällt. Diese Kombination ist branchenweit relevant, weil sie zwei Problemräume adressiert: Erstens entstehen für VCs entlang des Deals viele „Papier“-Schichten, zweitens steigt mit KI-Modellen der Wettbewerbsdruck um die besten Zugänge. Wer schneller selektiert, schneller reagiert und präzisere Signale aus heterogenen Datenquellen zieht, gewinnt Zeit im Verhandlungsfenster. Und genau deshalb nutzen immer mehr Fonds KI-gestützte Verfahren, um schneller zu filtern und zugleich die Tiefe in denjenigen Bereichen zu erhöhen, die sich nicht vollständig automatisieren lassen.
Ein besonders markantes Beispiel aus der Branche ist QuantumLight, eine auf KI basierende VC-Firma des Revolut-Gründers Nik Storonsky. QuantumLight wirbt damit, der „weltweit erste systematische VC“ zu sein, und hat nach Angaben des Unternehmens ein eigenes, proprietäres Modell aufgebaut, das 700k VC-finanzierte Unternehmen verfolgt. Für den Vergleich ist das weniger die Marketingbehauptung, sondern die Konsequenz für den Investmentprozess: Wenn Datenerfassung, Segmentierung und Ranking stärker systematisiert werden, entsteht ein anderer Taktgeber für Deals. Visionaries reagiert mit dem „concentration model“ auf eine ähnliche Verschiebung, nur mit anderer Philosophie: nicht primär „mehr Automatisierung“, sondern gezielte Konzentration auf die Rolle von General Partnern als Entscheidungshub. Das kann die Reaktionsgeschwindigkeit im Tagesgeschäft erhöhen, führt aber auch zu neuen Engpässen, etwa wenn die Partnerzahl sinkt und gleichzeitig immer mehr Datenquellen ausgewertet werden müssen.
Offen bleibt bei Visionaries allerdings, wie viele weitere Partner oder Junior-Investoren im vollen Investmentmodus für den neuen Fonds arbeiten. Auf der Teamseite werden neben den aktuellen Verantwortlichen unter anderem Johann Butting, Sahar Meghani, Sandra Tur Mayor und Isabella Yamamoto als Partner oder Junior-Investoren geführt. Lacher reagierte nicht auf konkrete Rückfragen zur künftigen Rolle der übrigen Beteiligten; auch zu eventuellen neuen „entrepreneurial roles“ der abziehenden Vollzeitpartner gibt es noch keine klare Aufgabenbeschreibung. Damit steht der Firma zwar die in Aussicht gestellte „AI-native“ Ausrichtung grundsätzlich zur Verfügung, die operative Umsetzung hängt jedoch am Übergang: Wie genau werden Research-Workflows aufgeteilt, welche Teile der Analyse werden automatisiert, und welche Entscheidungen laufen weiterhin über Partner-Händedruck statt über standardisierte Reports?
Für Entscheider in Unternehmen, die mit VCs zusammenarbeiten, verschiebt sich dadurch vor allem die Erwartungshaltung an Deal-Geschwindigkeit und Bewertungsqualität. Wenn Künstliche Intelligenz die „Standard“-Due-Diligence-Grundlagen liefert, werden sich Gespräche stärker auf „Warum jetzt?“ und „Warum dieses Team?“ konzentrieren, während breit angelegte Such- und Datenaufbereitungsaufgaben weniger Zeit fressen sollten. Gleichzeitig steigt die Bedeutung von Transparenz über Datenflüsse: Welche Systeme erzeugen die ersten Signale, wie werden Annahmen überprüft, und wie verhindert man, dass ein Modell nur bereits bekannte Muster verstärkt? Genau hier zeigt sich der praktische Nutzen eines GP-led Modells: Wenn weniger Personen entscheiden, müssen die verbleibenden Partner belastbare Qualitätskontrollen aufsetzen. Andernfalls kann sich aus der Effizienzgewinnen schnell ein Risiko ergeben, weil sich Fehler in automatisierten Vorprüfungen mit größerer Signalintensität durch den Prozess ziehen.
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