McKinsey steht vor einer KI-Herausforderung, aber nicht sofort

Navin Chaddha, Geschäftsführer der 55 Jahre alten Silicon-Valley-Venture-Capital-Firma Mayfield, setzt stark auf das Potenzial der KI, personalintensive Branchen wie Beratung, Recht und Buchhaltung zu transformieren. Der erfahrene Investor, der bereits Erfolge wie Lyft, Poshmark und HashiCorp unterstützt hat, erklärte kürzlich bei einer TechCrunch StrictlyVC-Veranstaltung in Menlo Park, warum er glaubt, dass „KI-Teammitglieder” in traditionell arbeitsintensiven Bereichen eine softwareähnliche Rentabilität erzielen können. Er diskutierte auch, warum Startups eher auf unterversorgte Märkte abzielen sollten, anstatt direkt mit Giganten wie Accenture zu konkurrieren – obwohl er einräumte, dass die Disruption von Branchen, die auf Beziehungen und Vertrauen basieren, schwieriger sein kann, als das Silicon Valley erwartet. Dieses Gespräch wurde aus Gründen der Länge und Verständlichkeit bearbeitet.

Sie argumentieren, dass Anwaltskanzleien, Beratungsunternehmen und Buchhaltungsdienstleister – ein Markt mit einem Gesamtvolumen von 5 Billionen US-Dollar – durch AI-first-Unternehmen, die mit softwareähnlichen Margen arbeiten, völlig neu definiert werden. Wie begründen Sie das? Welche Belege haben Sie über konzeptionelle Präsentationen hinaus gesehen?

Ein Vorteil eines Unternehmens, das seit über 50 Jahren tätig ist, besteht darin, dass es alle wichtigen Trends miterlebt hat, von Mainframes und Minicomputern über PCs, das Internet, Mobilgeräte, Cloud und soziale Medien bis hin zur heutigen KI. Denken Sie an das Konzept des E-Business Ende der 90er Jahre: Physische Geschäfte erkannten, dass sie allein mit ihren Ladengeschäften nicht überleben konnten; sie brauchten eine digitale Präsenz. Dann wurden Outsourcing und Offshoring zu massiven Trends – man konnte kein Software-Dienstleistungsunternehmen aufbauen, ohne in Indien oder einem anderen Schwellenmarkt präsent zu sein. Der gleiche Wandel vollzog sich in den Lieferketten und in der Fertigung mit dem Aufstieg Chinas und Taiwans. Was also definiert diese neue KI-Ära? KI ist eine 100-fache Kraft, die die menschlichen Fähigkeiten erweitert, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Ich glaube, dass sie die Wirtschaft grundlegend verändern wird.

KI wird viele sich wiederholende Aufgaben übernehmen ... und es werden sich zwei Wachstumsmodelle herausbilden. Das eine ist organisches Wachstum. Das zweite ist anorganisches Wachstum.

Können Sie ein konkretes Beispiel dafür nennen, wie das funktionieren wird?

Was kann ein LLM oder eine KI tatsächlich leisten? Nehmen wir zum Beispiel die Implementierung von Salesforce. Wer möchte diese manuelle Arbeit übernehmen? Ein menschlicher Projektmanager könnte die Anforderungen wie folgt formulieren: „Sie müssen Salesforce implementieren.“ Das ist ein standardisierter Prozess. Verwenden Sie KI als primäre Engine, um ihn auszuführen, und ziehen Sie nur für Aufgaben, die KI nicht bewältigen kann, einen Menschen hinzu.

Auf diese Weise sind Sie plötzlich weniger auf menschliche Arbeitskraft und mehr auf KI angewiesen, und die Kunden zahlen nur für die KI-Ressourcen, die sie tatsächlich nutzen.

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Die Markteintrittsstrategie sollte nicht darin bestehen, Giganten wie Accenture, Infosys oder TCS frontal herauszufordern. Richten Sie sich stattdessen an die unterversorgte Mehrheit. In den USA gibt es 30 Millionen kleine Unternehmen und weltweit 100 Millionen, die sich traditionelle Wissensarbeiter nicht leisten können. Bieten Sie ihnen Software-as-a-Service-Lösungen an. Diese Unternehmen sagen: „Ich brauche eine virtuelle Empfangsmitarbeiterin, eine Terminplanungsassistentin, jemanden, der meine Website erstellt ...“ KI kann zur Automatisierung von Aufgaben wie der Vorbereitung von Startkapital-Dokumenten eingesetzt werden, wobei die Verhandlungen weiterhin von Menschen übernommen werden. Konkurrieren Sie nicht mit den Accentures dieser Welt. Konzentrieren Sie sich auf fragmentierte Märkte, in denen Sie pro Ereignis oder Ergebnis abrechnen und nicht nach Stunden oder monatlichen Vertragskosten.

Es handelt sich also um eine ergebnisorientierte Preisgestaltung anstelle einer zeitbasierten Abrechnung.

Genau, es ist ergebnisbasiert. Denken Sie an Cloud-Abrechnungen oder Strom – Sie zahlen für das, was Sie verbrauchen. Wenn KI 80 % der Arbeit übernimmt, kann sie 80 % bis 90 % Bruttomarge erzielen. Von Menschen erbrachte Dienstleistungen erzielen möglicherweise Margen von 30 % bis 40 %. Dies führt zu einer gemischten Marge von 60 % bis 70 % und einem Nettogewinn von 20 % bis 30 %. Und denken Sie daran, dass die meisten Dienstleistungsunternehmen profitabel sind. Viele Technologieunternehmen sind es nicht; sie sind auf Risikokapital und öffentliche Marktfinanzierung angewiesen.

Sie haben kürzlich die Serie-A-Finanzierung für ein KI-Tech-Consulting-Startup namens Gruve geleitet. Was haben Sie in den ersten Kundenpilotprojekten beobachtet?

Dies zeigt die Mischung aus anorganischem und organischem Wachstum. Gruve wurde von erfolgreichen Unternehmern gegründet, die zuvor zwei Dienstleistungsunternehmen mit einem Umsatz von jeweils 500 Millionen Dollar und einem Gewinn von 50 bis 100 Millionen Dollar aufgebaut hatten. Dieses Mal nutzten sie ihr Fachwissen im Bereich Sicherheit. Sie erwarben ein Unternehmen für Managed Security Services im Wert von 5 Millionen Dollar und beschlossen, dass das gesamte zukünftige Wachstum durch KI vorangetrieben werden sollte. Sie skalierten dieses Geschäft in nur sechs Monaten von 5 Millionen Dollar auf 15 Millionen Dollar Umsatz und erzielten mit einem ergebnisorientierten Modell eine Bruttomarge von 80 %. Kunden wie Cisco sind begeistert. Anstatt eine feste monatliche Gebühr von 10.000 Dollar für das Outsourcing der Sicherheit zu zahlen, zahlen sie Gruve nichts, es sei denn, es tritt ein tatsächliches Sicherheitsereignis ein, das Gruve bearbeitet.

Könnten Unternehmen wie McKinsey diese KI-Fähigkeiten nicht einfach erwerben? Sie haben große, etablierte Unternehmen zu schützen.

Dies ist ein klassisches Dilemma für Innovatoren. Als Unternehmen für Unternehmenssoftware mit unbefristeten Lizenzen das Aufkommen von SaaS sahen, zögerten sie, ein Abonnementmodell einzuführen, da dies eine Abkehr von hohen Vorauszahlungen und jährlichen Wartungsgebühren bedeutete. Die Innovation des Geschäftsmodells war entscheidend, und viele etablierte Unternehmen zögerten. In ähnlicher Weise sind McKinsey und Accenture damit beschäftigt, ihre großen bestehenden Kunden zu bedienen, was eine Lücke schafft. Ich rate Gründern, die vernachlässigten Massen zu bedienen, eine einzigartige Markteinführungsstrategie zu entwickeln und Kunden anzusprechen, die diese Giganten nicht effizient bedienen können.

Aber auch die etablierten Unternehmen werden gezwungen sein, sich zu wandeln. Die kleinen Unternehmen, die heute noch nicht mit ihnen konkurrieren, werden, glauben Sie mir, in zehn Jahren ihre Konkurrenten sein. Diese großen Firmen – McKinsey, BCG, Accenture, TCS, Infosys – stehen alle vor dem Dilemma des Innovators: Wann vollziehen sie den schmerzhaften Übergang zu einem ergebnisorientierten KI-Modell? Als börsennotierte Unternehmen ist der Übergang von vorhersehbaren Einnahmen zu nutzungsbasierten Einnahmen eine beängstigende Perspektive.

Im vergangenen Herbst haben Sie 100 Millionen Dollar aus Ihrem aktuellen Fonds speziell für „KI-Teammitglieder” bereitgestellt. Was unterscheidet ein echtes KI-Teammitglied von einem bloßen KI-Tool?

Die Branche ist voller Schlagworte: Copiloten, Tools, Agenten, Teamkollegen. Mayfields These lautet, dass ein KI-Teamkollege ein digitaler Begleiter ist, der mit einem Menschen zusammenarbeitet, um gemeinsame Ziele zu erreichen und bessere Ergebnisse zu erzielen. Er kann auf Agenten- oder Copiloten-Technologien basieren, aber seine Ausprägung ist eine spezifische Rolle – ein HR-Teamkollege, ein Vertriebsingenieur-Teamkollege. Das Ziel ist nicht Ersatz, sondern Partnerschaft und Zusammenarbeit.

Als man begann, über KI-Teamkollegen und -Assistenten zu diskutieren, klang das innovativ. Aber könnte diese Terminologie angesichts steigender Arbeitsplatzverluste als unsensibel empfunden werden? Hat Silicon Valley ein Kommunikationsproblem?

Sie haben absolut Recht, und wir sollten nichts beschönigen. Wir müssen das Problem direkt angehen. Ja, es wird zu Arbeitsplatzverlusten kommen. Aber Menschen sind anpassungsfähig; wir sind die Jockeys und die KI ist das Pferd. Wir werden uns neu erfinden. Der unmittelbare Fokus liegt auf Kostensenkungen, aber wir werden lernen, Märkte zu erweitern und den Umsatz zu steigern. Dieses Muster wiederholt sich mit jeder technologischen Welle. Als Microsoft Word auf den Markt kam, dachten die Leute, dass Assistenten der Geschäftsleitung überflüssig würden. Excel bedrohte Buchhalter. Uber und Lyft sollten Taxifahrer verdrängen. Stattdessen sind diese Märkte gewachsen.

Meine Sichtweise ähnelt der Entwicklung in Schwellenländern wie Indien, China und Afrika, die Festnetzanschlüsse übersprungen haben und direkt zu Mobilfunk übergegangen sind. KI wird in Märkten Arbeit verrichten, in denen menschliche Arbeitskraft nicht verfügbar oder für den Kunden nicht erschwinglich ist. Langfristig bin ich äußerst optimistisch. Kurzfristig wird es Schmerzen geben, aber ohne Schmerzen gibt es keinen Gewinn.

Zum Thema Programmierung gab es kürzlich eine „Vibe-Coding”-Übernahme: Ein sechs Monate altes israelisches Unternehmen mit 250.000 Nutzern pro Monat und einem monatlichen Umsatz von 200.000 US-Dollar wurde von Wix für 80 Millionen US-Dollar in bar gekauft. Halten Sie diese Bewertung für sinnvoll?

Ehrlich gesagt, in der heutigen KI-Landschaft gelten traditionelle mathematische Berechnungen oft nicht mehr. Es ist unvorhersehbar. Ich bin überrascht, dass ein Unternehmen mit einem jährlichen wiederkehrenden Umsatz von 2,4 Millionen Dollar für nur 80 Millionen Dollar verkauft wurde – ich hätte eher 800 Millionen Dollar erwartet! [Lacht.] In diesem Markt ist es schwer zu sagen. Es ist ein dynamischer Markt.

Wie investiert man in einem solchen Markt rational?

Hier kommt die Erfahrung bewährter Investoren ins Spiel. Es ist keine reine Wissenschaft, sondern eine Kunst. Es ist die 10.000-Stunden-Regel: Je mehr man übt, desto besser wird man. Unternehmen, die seit 50 oder 60 Jahren bestehen, haben schon alle möglichen Blasen erlebt.

Die wichtigste Regel ist, einen eigenen Nordstern zu haben. Bleiben Sie diszipliniert und vermeiden Sie FOMO – die Angst, etwas zu verpassen, ist etwas für Mitläufer. Wenn Sie Ihre eigene Strategie haben und ohne Angst agieren, werden Sie Erfolg haben. Denken Sie daran, liebe VCs in diesem Publikum: Wir sind im Geldmanagementgeschäft tätig. Es geht nicht darum, Logos zu sammeln, sondern darum, kleine Kapitalbeträge in größere Summen zu verwandeln.

In dieser Phase des Zyklus wird erheblicher Wohlstand geschaffen werden. Aber ich glaube, dass 80 % der Teilnehmer Geld verlieren werden, weil sie nicht wirklich verstehen, was sie tun.