AI Research Tools: Der moderne Stack für PE und VC

Research in PE und VC war schon immer ein Wettbewerb um Geschwindigkeit und Genauigkeit. 2026 ist es zusätzlich ein Wettbewerb um Signal in einem Meer aus Daten. Deal-Teams müssen in Tagen entscheiden, wofür früher Wochen angesetzt waren, und gleichzeitig steigen die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit (Quellen), Konsistenz und Datensicherheit.

Genau hier setzen AI Research Tools an, nicht als einzelnes Tool, sondern als moderner Stack, der Datenzugang, Analyse, Synthese und Governance zusammenbringt. Dieser Artikel zeigt, wie PE- und VC-Teams einen praxisnahen Stack aufbauen, welche Bausteine wirklich zählen, und worauf Sie bei Auswahl und Rollout achten sollten.

Was PE und VC heute von AI Research Tools erwarten

In PE und VC unterscheiden sich die Research-Jobs zwar im Detail, aber die Kernanforderungen ähneln sich:

Sourcing und Screening: Firmen schnell verstehen (Was machen sie? Warum jetzt? Warum gewinnt dieses Team?) und anhand weniger Signale priorisieren. Erfahren Sie mehr über die KI-gestützte Beschleunigung des Venture Capital Screenings.
Thesis-Research: Märkte strukturieren, Segmente, Treiber, Regulierung, Unit Economics, Wettbewerbslandschaft.
Commercial Due Diligence: Hypothesen testen, Kunden- und Wettbewerbs-Claims validieren, Risiken sichtbar machen. Nutzen Sie ChatGPT-Prompts für die Commercial Due Diligence oder informieren Sie sich über Due-Diligence-Tools
IC-Readiness: Memos und Slides konsistent, zitierfähig und auditierbar erstellen.
Portfolio-Enablement: Wettbewerbsbewegungen, Pricing, neue Produkte, regulatorische Änderungen laufend monitoren.

Wichtig: Der Mehrwert von AI entsteht in diesem Kontext selten durch „bessere Texte“. Er entsteht durch kürzere Time-to-Insight und sauberere Entscheidungsgrundlagen, inklusive Quellenbelegen und klaren Annahmen.

Der moderne AI-Research-Stack in 5 Schichten

Ein belastbarer Stack ist modular. So vermeiden Sie Tool-Wildwuchs und bauen etwas, das mit Dealflow, Teamgröße und Compliance-Anforderungen mitwächst.

1) Datenquellen: Qualität rein, Qualität raus

AI Research Tools sind nur so gut wie die Quellen, auf die sie zugreifen. Für PE/VC ist ein Mix üblich:

Öffentliche Quellen: Websites, Presse, Blogs, Stellenanzeigen, Behörden- und Registerdaten, Patente, Studien.
Primärdokumente: Geschäftsberichte, Investor Presentations, Datenräume (soweit zulässig), Verträge und Policies.
Kommerzielle Datenbanken: Unternehmens-, Deal- und Personendaten (je nach Setup und Lizenzen).

Entscheidend ist nicht nur „mehr“, sondern passend, aktuell und zitierfähig.

2) Ingestion und Normalisierung: aus Chaos wird Struktur

Bevor AI sinnvoll arbeiten kann, müssen Inhalte eingesammelt, bereinigt und auffindbar gemacht werden. Typische Fähigkeiten in dieser Schicht:

Dokument-Import (PDF, PPT, DOCX) und Web-Erfassung
Duplikaterkennung, Versionslogik, Metadaten
Strukturierung (z.B. Abschnitte, Tabellen, Kennzahlen)

Ohne diese Grundlagen wird der Stack in der Praxis unzuverlässig: Ein Memo kann dann zwar gut klingen, aber basiert womöglich auf veralteten oder doppelt gezählten Quellen.

3) AI-Suche, Extraktion und Q&A: von „finden“ zu „belegen“

Das Kernstück vieler Stacks ist eine AI-gestützte Suche, die nicht nur Dokumente listet, sondern Antworten mit Zitaten liefert. In PE/VC sollte diese Schicht vor allem können:

Retrieval mit Quellenbelegen (z.B. Absatz- oder Seitenreferenzen)
Extraktion: relevante Passagen, Zahlen, Produktclaims, Wettbewerberlisten, Go-to-Market-Hinweise
Vergleich und Triangulation: Aussagen aus mehreren Quellen gegeneinander spiegeln
Ad-hoc Q&A für Deal-spezifische Fragen (z.B. „Welche Alternativen nutzen Kunden, wenn sie Tool X nicht wählen?“)

Ein wichtiger Qualitätsindikator ist, ob das Tool die Grenze kennt: gute Systeme markieren Unsicherheit, statt zu „raten“.

4) Synthese und Outputs: Reports, Memos, Markt- und Wettbewerbsbilder

Hier entscheidet sich, ob AI wirklich Zeit spart. Gute Outputs sind:

klar strukturiert (Executive Summary, Hypothesen, Evidenz, Risiken)
wiederholbar (gleiches Template für viele Targets)
anpassbar (z.B. IC-fokussiert vs. Operating-Partner-fokussiert)
quellenbasiert (jede wichtige Aussage ist belegbar)

Für Deal-Teams ist Synthese dann wertvoll, wenn sie den Weg von „Recherche“ zu „Entscheidungsvorlage“ abkürzt.

5) Governance, Security und Compliance: nicht optional

Sobald sensible Informationen im Spiel sind (Deal-Absichten, Datenraum-Inhalte, Memos, Kundennamen), sind Governance und Sicherheit nicht „IT-Thema“, sondern Investment-Risiko.

Worauf Teams typischerweise achten:

Zugriffskontrolle, Rollen, Mandantenfähigkeit
Verschlüsselung (Transport und idealerweise Ende-zu-Ende)
Datenminimierung und klare Regeln zur Datenspeicherung
Auditierbarkeit, Logging
Deployment-Optionen und Integrationskontrollen

Als Orientierung für Risikomanagement kann z.B. das NIST AI Risk Management Framework hilfreich sein. Für den regulatorischen Kontext in der EU lohnt ein Blick auf den EU AI Act.

Referenz: Welche Tool-Kategorien gehören in den Stack?

Die konkrete Tool-Auswahl ist team- und prozessabhängig. Diese Tabelle hilft, die wichtigsten Kategorien sauber zu trennen.

Stack-Baustein	Zweck im PE/VC-Alltag	Typische Outputs
Datenzugang und Quellen	Breite Abdeckung, Aktualität, Validierbarkeit	Firmenprofile, Deals, News, Filings
Dokument-Workspace	Datenräume, Memos, interne Dokumente nutzbar machen	strukturierte Dokumentbibliothek
AI Research Tool (RAG/Q&A)	Fragen beantworten, Evidenz finden, belegen	Antworten mit Quellenzitaten
Analyse und Synthese	Aus Evidenz wird eine Entscheidungsvorlage	Due-Diligence-Berichte, Markt- und Wettbewerbsanalysen
Integrationsebene (API)	Einbettung in bestehende Workflows	Automationen, Datenflüsse, Trigger
Security und Governance	Risiko reduzieren, Compliance ermöglichen	Berechtigungskonzepte, Logs, Policies

Hinweis: Viele Anbieter decken mehrere Bausteine ab. Wichtig ist, dass die Verantwortlichkeiten klar bleiben (wo liegen Daten, was wird gespeichert, was wird geloggt).

Build vs. Buy: eine nüchterne Entscheidungsmatrix

Viele Fonds starten mit „ein paar Prompt-Vorlagen“ und enden bei einem unübersichtlichen Setup. Ein guter Startpunkt ist Prompt Engineering für Investoren & Strategen.

Eine einfache Matrix bringt Klarheit.

Entscheidung	Wann es Sinn ergibt	Typisches Risiko
Buy (Plattform)	Sie wollen schnell produktiv werden, mit Security und stabilen Workflows	Vendor-Lock-in, weniger Kontrolle über Details
Build (in-house)	Sie haben Engineering-Kapazität und sehr spezifische Anforderungen	Wartung, Qualitätsdrift, Security-Aufwand
Hybrid	Plattform für Kernprozesse plus API für Spezialfälle	Integrationskomplexität

Für die meisten PE- und VC-Teams ist Hybrid pragmatisch: Standardisierte Research- und Due-Diligence-Flows als Plattform, plus API-Erweiterungen für firmenspezifische Daten und interne Systeme.

Worauf Sie bei AI Research Tools wirklich prüfen sollten (und wie)

Quellen, Zitate und Reproduzierbarkeit

Fragen Sie nicht „Wie gut schreibt es?“, sondern:

Kann das Tool jede Kernbehauptung belegen?
Sind Zitate stabil (gleiche Frage, gleiche Evidenz) oder driftet das System?
Lassen sich Quellen exportieren und im IC nachvollziehen?

Praktischer Test: Geben Sie dem Tool 20 gezielte Fragen zu einem Ihnen bekannten Markt und prüfen Sie, ob die Antwort jeweils eine verifizierbare Quelle enthält.

Coverage und Aktualität

Ein Deal kippt selten wegen fehlender Wikipedia-Zusammenfassung, sondern wegen verpasster Signale: Pricing-Änderungen, neue Wettbewerber, regulatorische Updates.

Prüfen Sie deshalb:

Welche Quellen-Typen werden abgedeckt?
Wie schnell werden neue Inhalte verfügbar?
Können Sie eigene Quellen integrieren?

Sicherheit und Datenhandling

Für PE/VC sind drei Punkte besonders wichtig:

Wie wird verschlüsselt?
Was wird gespeichert und wie lange?
Wird Kundendatenmaterial zum Training genutzt oder ausgeschlossen?

Für ein Security-Basisverständnis sind die Leitlinien der ENISA häufig ein guter Startpunkt, gerade wenn Sie Vendor Risk Management etablieren.

Workflow-Fit: spart es echte Zeit?

AI, die „irgendwie hilfreich“ ist, bringt selten ROI. AI, die Ihren Prozess abbildet, schon.

Beispiele für konkrete Workflow-Fragen:

Können Analysten schnell von einer Frage zu einem belastbaren Abschnitt im Memo kommen?
Gibt es wiederverwendbare Templates (z.B. Market Map, Competitive Landscape, Risks)?
Wie gut funktioniert die Zusammenarbeit zwischen Deal Team, Operating Partnern und externen Beratern?

Eine Case Study Audit: VC-Prozessautomatisierung zeigt, wie wichtig das ist.

Praxis: Ein schlanker Stack für PE und VC (Start in 30 Tagen)

Ein schneller, risikoarmer Einstieg folgt meist diesem Muster:

Use Cases priorisieren, nicht Features

Wählen Sie 2 bis 3 Use Cases, die häufig vorkommen und klar messbar sind, zum Beispiel:

1-seitiges Target Briefing innerhalb von 60 Minuten
Wettbewerbs- und Alternativen-Analyse mit Quellen
Due-Diligence-Report als Startpunkt für die Hypothesenliste

Guardrails definieren

Welche Quellen sind „Tier 1“?
Welche Aussagen brauchen immer mindestens zwei unabhängige Belege?
Wie wird Unsicherheit markiert?

Human-in-the-loop als Standard

AI beschleunigt, aber sie ersetzt nicht die Investmentverantwortung. Teams, die schnell Vertrauen aufbauen, nutzen AI für:

Recherche und Struktur
Hypothesenformulierung
Evidenzsammlung und Gegenargumente

Und lassen Entscheidungspunkte (z.B. Investment Case, Risikogewichtung) explizit beim Team.

Wo Researchly in diesen Stack passt

Researchly positioniert sich als KI-gestützte Research- und Due-Diligence-Plattform für PE, VC, Consulting und Corporates. Für den Stack bedeutet das: statt einzelne Insellösungen zu kombinieren, erhalten Teams eine Plattform, die Research automatisiert und Ergebnisse in einer für Entscheider nutzbaren Form bereitstellt.

Was dabei für PE/VC besonders relevant ist:

KI-gestützte Researchautomatisierung für schnellere Analysen
Sofortige Unternehmens-Due-Diligence-Berichte als Ausgangspunkt für Deep Dives
Branchen- und Wettbewerbsanalysen für Thesis und Screening
Individuelle Q&A-Erweiterungen für deal-spezifische Fragestellungen
Plug-and-Play- und benutzerdefinierte APIs für Integration in bestehende Umgebungen
Datensicherheit auf Unternehmensniveau, inklusive End-to-End-Verschlüsselung und dem Prinzip keiner internen Datenspeicherung (laut Produktbeschreibung)
Automatisierung von operativen Aufgaben wie Founder-Outreach

Wenn Sie einen modernen Research-Stack bauen, ist das oft der schnellste Weg zu messbarer Wirkung: standardisierte Outputs plus sichere, integrierbare Workflows.

Häufige Fehler beim Aufbau eines AI-Research-Stacks

„Wir starten mit Prompts“ ohne Quellenstrategie

Ohne definierte Quellen (und ohne Zitierlogik) entsteht ein Output, der gut klingt, aber im IC schwer verteidigt werden kann.

Zu viele Tools, zu wenig Prozess

Ein Tool pro Problem führt zu Kontextwechseln, Medienbrüchen und unklaren Verantwortlichkeiten. Besser: wenige Bausteine, klarer Flow, klare Governance.

Security als nachträgliches Add-on

Gerade in PE/VC ist das ein unnötiges Risiko. Vendor Review, Datenflüsse und Zugriffskonzepte sollten vor dem Rollout stehen, nicht danach.

Nächster Schritt: Den Stack in Ihrer Deal-Praxis testen

Wenn Sie AI Research Tools nicht nur evaluieren, sondern in einen belastbaren Workflow für PE und VC überführen wollen, ist ein Pilot mit echten Deals der schnellste Weg. Mit Researchly können Teams Research und Due Diligence beschleunigen und gleichzeitig auf Enterprise-Security und saubere Quellenintegration achten.

Demo bei Researchly anfragen und den passenden Research-Stack für Ihre Prozesse besprechen.