⚡ Executive Summary (Für Eilige):

• Das Problem: Ein VC-Fonds nutzte 34 verschiedene Tools. Das Resultat war keine Effizienz, sondern 542 manuelle Tasks pro Woche (viel Copy & Paste).
• Die Analyse: Fast 50 % der Arbeitszeit flossen in Low-Value-Tasks wie Datenerfassung und Dokumentation, statt in Deal-Making.
• Die Lösung: Konsolidierung des Stacks auf eine Data-Engineering-Architektur und Einsatz von autonomen Agenten für Research & Admin.
• Das Ergebnis: Research und CRM-Pflege laufen jetzt weitgehend automatisiert ("Single Source of Truth").

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Vor kurzem saß ich in einem Workshop mit dem Partner eines bekannten Venture Capital Fonds. Seine Aussage war brutal ehrlich:

„Leo, ich glaube, mein Tech-Stack macht mich langsamer, nicht schneller. Ich habe für alles ein Tool, aber am Ende des Tages kopieren meine Analysten trotzdem nur Daten von A nach B.“

Dieses Problem ist im Venture Capital Bereich keine Seltenheit. Wir haben uns entschieden, nicht nur zu schätzen, sondern den Prozess radikal zu auditieren. Wir haben uns die Task-Listen und die effektive Tool-Nutzung einer echten Arbeitswoche angesehen.

Schritt 1: Die Bestandsaufnahme – Realitätscheck im "Flickenteppich"

Was wir fanden, war kein Prozess, sondern ein Puzzle. Wir haben jede einzelne Aufgabe und jedes genutzte Tool in einer Tabelle erfasst. Die nackten Zahlen aus dem Audit waren ernüchternd:

• Der Umfang: Die Liste umfasste am Ende 542 Zeilen (einzelne Tasks).
• Die Fragmentierung: Es waren 34 verschiedene Tools im Einsatz – von Notion über WhatsApp bis hin zu spezialisierten KI-Wrappern.
• Die Wiederholung: Manche Tasks (Copy-Paste) wiederholten sich bis zu 54-mal pro Woche.

Das Team verbrachte mehr Zeit mit Tool-Management und manueller Datenübertragung, als mit echter wertschöpfender Arbeit.

Schritt 2: Die Kategorisierung – Ordnung im Chaos schaffen

Die initiale Liste war ein riesiges Durcheinander. Um zu entscheiden, was wir automatisieren können, mussten wir die Aufgaben clustern.

Die intuitivste Lösung für die Automatisierung war die Gliederung nach Prozess-Typen, statt nach Stakeholdern. Wir haben die 542 Tasks in fünf Bereiche unterteilt:

1. Research (Lesen & Analysieren): Deal Sourcing mit KI, Marktrecherche, Screening und Due Diligence.
2. Kommunikation (Lesen & Schreiben): Meetings, E-Mail, Slack, WhatsApp.
3. Entscheidungen (Denken): Investment-Entscheidungen, Deal Making, Strategie.
4. Content & Dokumentation (Schreiben): Memos erstellen, CRM pflegen und Berichte synchronisieren.
5. Admin & Operations: Reiseplanung, Ausgaben, Tool-Management.

Die Erkenntnis des Workshops: Das Team verbrachte fast 50 % der Zeit in Kategorie 1 (Research) und Kategorie 4 (Dokumentation/Admin). Das sind genau die Bereiche, die keinen menschlichen "Touch" benötigen, sondern saubere, strukturierte Daten – ein perfekter Einsatzzweck für KI-Agenten im Unternehmen.

Schritt 3: Die Umsetzung – Plattform statt Patchwork

Statt die 34 Tools mit noch mehr Schnittstellen wie Zapier oder n8n lose zu verbinden, haben wir die Kategorien 1 und 4 durch eine zentrale Data-Engineering-Architektur ersetzt.

A. Kategorie 1 (Research) automatisieren

• Vorher: Manuelles Scannen von Inkubatoren, Google-Suche und Patentrecherchen verteilt auf 5 Browser-Tabs.
• Mit Researchly: Ein zentraler Crawler. Wir haben einen Thesen-Tracker aufgesetzt, der automatisch neue Batches und Signale überwacht. Der "Research"-Part ist nun kein manuelles Suchen mehr, sondern ein passives Empfangen von Signalen.

B. Kategorie 4 (Dokumentation) abschaffen

• Vorher: Daten aus Pitch Decks manuell ins CRM und in Memos übertragen.
• Mit Researchly: Unsere Engine zieht die Hard Facts aus dem Deck und reichert sie mit Marktdaten an, um eine interne Wissensdatenbank aufzubauen. Die Dokumentation passiert, bevor der Mensch den Task überhaupt beginnt.

Schritt 4: Der ROI – Mehr Zeit für das Wesentliche

Vier Wochen nach dem Workshop hat sich der Rhythmus des Fonds verändert.

• Reduktion der Fragmentierung: Statt 34 isolierten Tools gibt es nun eine zentrale Datenbasis ("Single Source of Truth").
• Fokus-Verschiebung: Da Research und Dokumentation automatisiert sind, fließt die gewonnene Zeit fast vollständig in die Analyse der Opportunity Spaces und strategische Entscheidungen.
• Qualität: Die Due Diligence durch KI-Agenten basiert nun auf verifizierten Daten und erkennt Risiken (Red Flags) schneller als jede hastige Google-Suche.

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Mein Fazit

Viele VCs (und Unternehmen anderer Branchen) bauen sich heute einen "Best-of-Breed" Stack, der am Ende so komplex ist, dass er mehr Arbeit macht, als er spart. Wenn deine Task-Liste 542 Zeilen hat, brauchst du nicht noch ein Tool – du brauchst eine Konsolidierung.

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