VCs unterschätzen die Herausforderungen der Transformation durch KI-Dienstleistungen

Risikokapitalgeber glauben, den nächsten großen Investitionsvorteil entdeckt zu haben: die Nutzung von KI, um in traditionell arbeitsintensiven Dienstleistungsunternehmen Gewinnmargen wie bei Software zu erzielen. Ihr Ansatz besteht darin, etablierte professionelle Dienstleistungsunternehmen zu erwerben, KI zur Automatisierung der Abläufe einzusetzen und dann den daraus resultierenden verbesserten Cashflow zu nutzen, um im Rahmen einer Roll-up-Strategie weitere Unternehmen zu erwerben.

Vorreiter dieser Bewegung ist General Catalyst (GC), das 1,5 Milliarden US-Dollar aus seinem aktuellen Fonds für eine „Creation”-Strategie bereitgestellt hat. Diese Initiative konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-nativen Softwareunternehmen in bestimmten Sektoren, um diese Unternehmen dann als Plattformen zu nutzen, um etablierte Firmen – und deren Kundenstämme – in denselben Branchen zu erwerben. GC hat bereits in sieben Sektoren investiert, darunter Rechtsdienstleistungen und IT-Management, und strebt eine Expansion in bis zu 20 verschiedene Bereiche an.

„Die globale Dienstleistungsbranche erzielt einen Jahresumsatz von 16 Billionen US-Dollar”, erklärte Marc Bhargava, der die entsprechenden Initiativen von GC leitet, kürzlich in einem Interview mit TechCrunch. „Im Gegensatz dazu beträgt der weltweite Softwaremarkt nur 1 Billion US-Dollar”, stellte er fest und betonte, dass die Attraktivität von Software seit jeher in ihren überlegenen Margen liegt. „Wenn Software skaliert wird, sind die Grenzkosten minimal, während die Grenzerlöse beträchtlich sind.”

Er erklärte, dass die finanziellen Aussichten unglaublich attraktiv werden, wenn man Dienstleistungsunternehmen in ähnlicher Weise automatisieren kann – indem man 30 bis 50 % ihrer Abläufe mit KI abwickelt und bis zu 70 % der Kernaufgaben in Bereichen wie Callcentern.

Diese Strategie zeigt bereits Erfolge. Nehmen wir Titan MSP, eines der Portfoliounternehmen von GC. Die Investmentfirma stellte in zwei Finanzierungsrunden 74 Millionen Dollar zur Verfügung, um die Entwicklung von KI-Tools für Managed Service Provider zu unterstützen, gefolgt von der Übernahme von RFA, einem renommierten IT-Dienstleistungsunternehmen. Bhargava berichtet, dass Titan durch Pilotprogramme 38 % der Standardaufgaben von MSPs automatisiert hat. Das Unternehmen beabsichtigt nun, seine verbesserten Margen zu nutzen, um im Rahmen einer klassischen Branchenkonsolidierung weitere MSPs zu erwerben.

Parallel dazu hat das Unternehmen Eudia gegründet, das sich eher an Rechtsabteilungen von Unternehmen als an Anwaltskanzleien richtet. Eudia hat Fortune-100-Kunden wie Chevron, Southwest Airlines und Stripe gewonnen und bietet Rechtsdienstleistungen zu Festpreisen an, die auf KI basieren, anstatt wie üblich nach Stunden abzurechnen. Das Unternehmen hat kürzlich Johnson Hanna, einen alternativen Rechtsdienstleister, übernommen, um seine Marktpräsenz auszubauen.

Bhargava stellte klar, dass GC darauf abzielt, die EBITDA-Marge der von ihm übernommenen Unternehmen mindestens zu verdoppeln.

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GC ist nicht das einzige Unternehmen, das diese Philosophie verfolgt. Das Venture-Unternehmen Mayfield hat 100 Millionen US-Dollar speziell für Investitionen in „KI-Teammitglieder” bereitgestellt, darunter Gruve, ein IT-Beratungs-Startup, das ein 5 Millionen US-Dollar schweres Sicherheitsberatungsunternehmen übernommen hat. Nach Angaben seiner Gründer hat Gruve diese Akquisition innerhalb von sechs Monaten auf einen Umsatz von 15 Millionen US-Dollar skaliert und dabei eine Bruttomarge von 80 % erzielt.

„Wenn KI 80 % der Arbeit übernimmt, kann sie eine Bruttomarge von 80 % bis 90 % erzielen”, erklärte Navin Chaddha, Geschäftsführer von Mayfield, TechCrunch diesen Sommer. „Man könnte eine gemischte Marge von 60 % bis 70 % erzielen und einen Nettogewinn von 20 % bis 30 % erwirtschaften.”

Der Einzelinvestor Elad Gil verfolgt seit drei Jahren eine ähnliche Strategie und unterstützt Unternehmen, die etablierte Geschäfte erwerben und mit KI transformieren. „Wenn man die Vermögenswerte besitzt, kann man Veränderungen viel schneller umsetzen, als wenn man lediglich Software als externer Anbieter verkauft“, erklärte Gil in einem TechCrunch-Interview im Frühjahr dieses Jahres.

Frühe Indikatoren deuten jedoch darauf hin, dass diese Transformation der Dienstleistungsbranche komplexer sein könnte, als Risikokapitalgeber erwarten. Eine aktuelle Studie von Forschern des Stanford Social Media Lab und BetterUp Labs befragte 1.150 Vollzeitbeschäftigte aus verschiedenen Branchen und fand heraus, dass 40 % aufgrund dessen, was die Forscher als „Workslop“ bezeichnen, mit zusätzlicher Arbeit belastet sind – KI-generierte Ergebnisse, die zwar ausgefeilt erscheinen, aber keine Substanz haben und zusätzliche Arbeit und Komplikationen für Kollegen verursachen.

Dieser Trend wirkt sich negativ auf Unternehmen aus. Die Umfrageteilnehmer gaben an, dass sie durchschnittlich fast zwei Stunden damit verbringen, sich mit jedem einzelnen Fall von Workslop zu befassen, einschließlich der Zeit, um ihn zu entschlüsseln, zu entscheiden, ob er zur Überarbeitung zurückgeschickt werden soll, und oft einfach, um ihn selbst zu korrigieren.

Auf der Grundlage der Zeitangaben der Teilnehmer und ihrer selbst angegebenen Gehälter berechnen die Autoren der Studie, dass Workslop versteckte Kosten von etwa 186 US-Dollar pro Mitarbeiter und Monat verursacht. „Für ein Unternehmen mit 10.000 Mitarbeitern bedeutet dies angesichts der geschätzten Verbreitung von Workslop einen Produktivitätsverlust von über 9 Millionen US-Dollar pro Jahr”, schreiben sie in einem neuen Artikel in der Harvard Business Review.

Bhargava stellte die Vorstellung in Frage, dass KI überbewertet sei, und argumentierte, dass diese Herausforderungen bei der Implementierung den Ansatz von GC sogar noch untermauern. „Ich denke, es unterstreicht die Chance, dass die Anwendung von KI-Technologie in diesen Unternehmen nicht einfach ist“, sagte er. „Wenn jedes Fortune-100-Unternehmen einfach eine Beratungsfirma beauftragen, etwas KI implementieren, einen Vertrag mit OpenAI unterzeichnen und sein Geschäft transformieren könnte, dann wäre unsere These natürlich weniger überzeugend. Aber die Realität ist, dass die Transformation eines Unternehmens mit KI wirklich schwierig ist.“

Er identifizierte das erforderliche technische Fachwissen im Bereich KI als die wichtigste fehlende Komponente. „Es gibt eine Vielzahl von KI-Technologien, die jeweils unterschiedliche Stärken haben“, stellte er fest. „Man braucht wirklich angewandte KI-Ingenieure von Unternehmen wie Rippling, Ramp, Figma und Scale, die praktische Erfahrung mit verschiedenen Modellen haben, deren Nuancen verstehen, wissen, welche Modelle für bestimmte Aufgaben geeignet sind, und verstehen, wie man sie in Software integriert.“ Er behauptete, dass genau diese Komplexität der Grund dafür sei, warum die Strategie von GC, KI-Spezialisten mit Branchenexperten zusammenzubringen, um Unternehmen von Grund auf aufzubauen, so logisch sei.

Dennoch droht Workslop zweifellos, die Kernökonomie der Strategie teilweise zu untergraben. Selbst wenn eine Holdinggesellschaft als Grundlage gegründet wird, stehen weniger Mitarbeiter zur Verfügung, um KI-generierte Fehler zu identifizieren und zu korrigieren, wenn die übernommenen Unternehmen, wie es das KI-Effizienzmodell vorsieht, Personal abbauen. Wenn Unternehmen ihr derzeitiges Personalniveau beibehalten, um die durch fehlerhafte KI-Ergebnisse entstandene Mehrarbeit zu bewältigen, werden die erheblichen Margenverbesserungen, auf die VCs setzen, möglicherweise nie eintreten.

Man könnte argumentieren, dass diese Faktoren die aggressiven Skalierungspläne dämpfen sollten, die für VC-Roll-up-Strategien von grundlegender Bedeutung sind – Pläne, die möglicherweise die Finanzkennzahlen gefährden, die diese Geschäfte attraktiv machen. Realistisch betrachtet wird es jedoch mehr als ein paar Studien brauchen, um die meisten Investoren im Silicon Valley zu bremsen.

Da sie in der Regel Unternehmen mit bestehendem Cashflow erwerben, sind die Unternehmen der „Creation Strategy” laut GC bereits profitabel – eine deutliche Abkehr vom traditionellen VC-Modell, das auf die Unterstützung von wachstumsstarken, kapitalintensiven Start-ups setzt. Dies dürfte eine willkommene Veränderung für die Kommanditisten sein, die Venture-Capital-Unternehmen finanzieren und jahrelang Verluste durch Portfoliounternehmen hinnehmen mussten, die nie die Gewinnzone erreichten.

„Solange die KI-Technologie weiter voranschreitet und wir diese massiven Investitionen und Verbesserungen der Modelle beobachten”, so Bhargava, „glaube ich, dass es immer mehr Branchen geben wird, in denen wir Unternehmen bei ihrer Gründung unterstützen können.”