TL;DR KI revolutioniert das Deal Sourcing im Private Equity und Venture Capital durch massive Effizienzsprünge. Aktuelle Studien zeigen, dass LLM-Agenten das Screening von Startups bis zu 537-mal schneller durchführen als menschliche Analysten – bei gleichzeitig höherer Qualität in der Kategorisierung. Traditionelle, beziehungsbasierte Methoden werden durch datengestützte "Hypothesen-gesteuerte" Suchen ersetzt. Vorteile sind die Reduktion von Bias, der Zugang zu unstrukturierten Daten und signifikante Kostensenkungen. Tools wie Researchly, Grata und SignalRank operationalisieren diese Vorteile und ermöglichen eine automatisierte Due Diligence.

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Nicht zuletzt durch den explosivartigen Anstieg an Startups und dazugehörigen Aktivitäten wird es immer wichtiger, dass sich auch das Startup Sourcing weiterentwickelt. Das Sourcing darf nicht zum Flaschenhals werden, um stark wachsende Unternehmen wie Lovable frühzeitig zu entdecken.

So wie generative KI und moderne AI Agents das Wachstum und die Gründung von Startups beschleunigen, ist nun wissenschaftlich belegt, dass sie auch das Sourcing fundamental verändern. Eine aktuelle Studie ("Generative AI-powered venture screening", Vismara et al., 2025) bestätigt: KI ist im Venture Capital nicht mehr nur ein Werkzeug, sondern eine transformative Kraft, die Screening-Prozesse von subjektiven Entscheidungen hin zu systematischen, modernen Marktanalysen verschiebt.

Traditionelle Arbeitsweisen und ihre Limitationen

Venture-Capital-Firmen greifen traditionell auf Datenbanken wie Crunchbase oder PitchBook sowie persönliche Netzwerke zurück. Doch dieser Ansatz stößt angesichts wachsender Komplexität auf zentrale Herausforderungen. Schon Gartner prognostizierte, dass Investoren bis 2025 "Bauchgefühl" durch Daten ersetzen müssen – und genau hier scheitern alte Methoden:

1. Kognitive Verzerrung (Bias) & Heuristiken Menschliche Analysten neigen dazu, Entscheidungen auf Basis von Heuristiken und bekannten Mustern zu treffen. Dies führt oft zu einer Homogenität im Portfolio und dem Übersehen von "Outliern", die nicht ins klassische Raster passen – sogenannte unentdeckte Opportunity Spaces.

2. Begrenzte Datenbanken & "Data Lag" Klassische Plattformen liefern meist veraltete oder sehr standardisierte Informationen. Gerade neu gegründete Startups oder Nischen-Player werden oft gar nicht erfasst. Unstrukturierte Daten, die für LLMs Gold wert sind – wie technische Whitepaper oder lokale Firmenbucheinträge – bleiben außen vor. Wer sich nur auf Standard-Tools verlässt, verpasst entscheidende Markttrends.

3. Fehlende Skalierbarkeit Ein menschlicher Analyst benötigt für ein gründliches Initial-Screening und Ranking eines Startups durchschnittlich zwei Stunden. Bei einem Dealflow von zehntausenden neuen Unternehmen pro Jahr ist eine umfassende Prüfung schlicht unmöglich.

Plattform	Funktion	Fokus & Limitation
Researchly	Hypothesen-basiertes Sourcing	Kombiniert eigene Crawler, LLMs und Datenbanken für maximale Tiefe.
Grata	Automatisierung von Deal Sourcing	Stark bei US-Mittelstand, weniger Fokus auf Tech-Deep-Dive.
Cyndx	Datenanalytische Einblicke	Fokus auf Add-on Akquisitionen.
SignalRank	Überwachung des Ökosystems	Fokus auf Seed-Runden Signale.
Crunchbase	Unternehmensdatenbank	Standard-Tool, oft veraltete Daten bei Early-Stage.
PitchBook	M&A und PE Daten	Sehr teuer, Fokus auf etablierte Märkte.

Die Wissenschaft: 537x schneller und qualitativ besser

Bevor wir zur Lösung kommen, lohnt ein Blick auf die Faktenlage. Die oben genannte Studie, die auf echten Daten des deutschen Deep-Tech Investors Freigeist Capital basiert (über 60.000 Ventures), liefert beeindruckende Metriken zur KI im Venture Capital:

1. Geschwindigkeit: LLM-Agenten identifizieren passende Ventures 537-mal schneller als ein menschlicher Analyst. Was einen Menschen zwei Stunden kostet, erledigt die KI in Sekunden.
2. Qualität der Cluster: Die Befürchtung, KI sei "dumm", ist unbegründet. In Tests erstellte die KI Cluster mit einer 70 % höheren Trennschärfe (gemessen am Calinski-Harabasz Index) als erfahrene menschliche Analysten. Das bedeutet: Startups werden präziser den korrekten Nischen zugeordnet.
3. Kosten: Die Kosten pro Suchlauf sinken massiv (Faktor 1000), was auch kleineren Fonds ermöglicht, Datenanalysen auf dem Niveau globaler Player durchzuführen.
4. Validierung: Ventures, die von der KI ausgewählt wurden, zeigten in Backtests eine höhere Wahrscheinlichkeit für das Überleben und erfolgreiche Anschlussfinanzierungen.

📄 Hier geht es zur vollständigen Studie: Generative AI-powered venture screening: Can large language models help venture capitalists? (ScienceDirect)

Make vs. Buy: Warum eigene Scraper oft scheitern

(Alt-Text: Vergleich zwischen selbstgebauten Web-Scrapern und der Researchly AI-Plattform für Venture Capital Deal Sourcing)

Da traditionelle Datenbanken oft lückenhaft sind, versuchen viele Investoren, mit eigenen Web-Scrapern aktuelleres Wissen zu gewinnen. Doch die Entwicklung und Wartung eigener Scraper ist technisch anspruchsvoll. Webseiten ändern sich ständig, Daten müssen bereinigt und normalisiert werden.

Aus Make-or-Buy-Sicht lohnt sich der Eigenbau fast nie. Der Aufwand hindert VCs daran, sich auf ihre Kernkompetenz zu konzentrieren: Das Bewerten von Gründern und das Unterstützen von Portfoliounternehmen. VCs sollten spezialisierte Due Diligence Tools nutzen, statt IT-Infrastruktur zu warten.

Unsere Lösung: Individuelles, Hypothesen-basiertes Sourcing

Unsere Lösung basiert auf genau dem Ansatz, den die Wissenschaft als überlegen identifiziert hat: Dem Hypothesen-basierten Sourcing.

Statt nach statischen Branchenbegriffen wie "FinTech" zu filtern, ermöglicht unsere Technologie komplexe, semantische Suchanfragen. Wir haben Kerntechnologien wie Web Scraping, Datenextraktion und LLM-Vektorisierung zu einer robusten Plattform entwickelt.

Ihre eigene "Custom Crunchbase"

Mit unserer Lösung kann jeder VC seine eigene Dealflow-Plattform aufbauen – und dabei Strategische Unternehmensanalyse Tools direkt integrieren.

• Daten-Hoheit: Sie definieren relevante Quellen (Handelsregister, arXiv, Nischen-Blogs).
• Hypothesen-Suche: Sie suchen nicht nach Keywords, sondern nach Konzepten. Beispiel: "Finde Startups in der DACH-Region ohne Funding, die im Bereich Carbon Accounting tätig sind und durch Mitarbeiterwachstum Product-Market-Fit signalisieren."
• Kontextgraph: Unterschiedliche Informationsquellen werden dynamisch vernetzt. LLMs verstehen den Zusammenhang zwischen einer Patentanmeldung und einem neuen Produkt auf der Website.

Dies funktioniert wie ein hochspezialisiertes Trend Radar Tool, das exklusiv auf Ihre Investment-Thesen ausgerichtet ist.

Evidenzbasiertes Sourcing: Der Prozess

Wir operationalisieren den wissenschaftlichen Ansatz in einem strukturierten Prozess, vergleichbar mit modernen Methoden der strategischen Planung:

1. Datenaggregation: Echtzeit-Erfassung von heterogenen Quellen (Datenbanken, Webseiten, News).
2. Thematische Filterung (Hypothesen): Startups werden anhand Ihrer spezifischen Investmentthesen semantisch gefiltert.
3. Kontextuelle Signalerkennung: Mittels NLP werden Ereignisse wie Teamwechsel oder Technologiemeilensteine extrahiert – ähnlich wie bei einer automatisierten Sentiment-Analyse von Earnings Calls.
4. Automatisierte Priorisierung: KI-basiertes Scoring spiegelt Ihre Strategie wider und sortiert Tausende Leads vor.
5. Beschleunigte Due Diligence: Automatisierte Research-Briefs (ähnlich einer schnellen SWOT-Analyse) fassen Risiken und Chancen zusammen.
6. Lernende Systeme: Feedback-Loops sorgen dafür, dass die Algorithmen Ihre Präferenzen mit jeder Entscheidung besser verstehen.

Vorteile auf einen Blick

Die Kombination aus unserer Technologie und den Erkenntnissen aktueller Forschung bietet messbare Mehrwerte:

• Effizienz-Explosion: Screening-Aufgaben werden in Minuten statt Tagen erledigt (537x schneller).
• Hyper-spezifische Suche: Finden der berühmten „Nadel im Heuhaufen“ auch in Nischensegmenten.
• Objektivität & Bias-Reduktion: Datengetriebene Vorauswahl reduziert das Risiko, gute Gründer zu übersehen – ein Thema, das auch im Harvard Business Review als kritisch eingestuft wird.
• Wettbewerbsvorteil: Nutzen Sie KI-Tools für die Konkurrenzanalyse, um schneller als andere VCs zu sein.
• Kosteneinsparung: Drastische Reduktion der Kosten pro gescreentem Lead.
• Innovation frühzeitig erkennen: Durch Anbindung an wissenschaftliche Quellen (arXiv, Patentrecherche) Disruption sehen, wenn sie entsteht.
• Skalierbarkeit: Ein kleines Team kann dank KI-Agenten einen globalen Dealflow managen.

Die Zukunft des Deal Sourcings verschiebt sich vom Suchen zum Validieren. KI übernimmt die Breite und die Datenstrukturierung, der Investor die Tiefe und die Beziehung.