Zwischen Produktivitätsschub und Bewertungsrisiko: KI verändert die Investmentlogik

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Investoren Risiken in Unternehmen bewerten, deren Geschäftsmodell durch maschinelles Lernen/künstliche Intelligenz stark und schnell gestört werden könnte. Die Sorge vor Disruptionen hat sich bereits über den Softwarebereich hinaus auf Rechtstechnologie, Beratung, Immobiliendienstleistungen, Versicherungsmakler und Vergleichsplattformen ausgeweitet, wobei die Marktreaktionen manchmal eher Unsicherheit als grundlegende Veränderungen widerspiegeln.

Der technologische Fortschritt schreitet zwar rasch voran, doch seine langfristigen wirtschaftlichen Auswirkungen sind noch nicht absehbar.

Rafael Torres, Co-Head Private Debt, Muzinich & Co.

Während die KI-Entwicklungen weiter voranschreiten, verbessern sie bereits jetzt die Produktivität und senken potenziell die Kosten für die Entwicklung von Software. Dies veranlasst Investoren dazu, Unternehmen, die auf standardisierte, serienmässige Produkte oder arbeitsintensive Entwicklung setzen, neu zu bewerten.

Ungewisse Wirtschaftlichkeit
Das Risiko einer Disruption dürfte jedoch nicht einheitlich sein. Software, die tief in kritische Arbeitsabläufe eingebettet ist – wie Unternehmensressourcenplanung, Rechnungsstellung, Finanzsysteme oder Plattformen der öffentlichen Verwaltung – profitiert in der Regel von hohen Wechselkosten und operativen Abhängigkeiten, sodass eine schnelle Verdrängung unwahrscheinlich ist. In vielen Fällen ist davon auszugehen, dass KI diese Systeme eher verbessern als ersetzen wird. Gleichzeitig bleibt die Wirtschaftlichkeit von KI ungewiss. Der Aufbau und Betrieb von KI-Modellen ist kapitalintensiv, und viele Anbieter befinden sich noch in einer frühen Phase der Monetarisierung. Der technologische Fortschritt schreitet zwar rasch voran, doch seine langfristigen wirtschaftlichen Auswirkungen sind noch nicht absehbar. Diese Entwicklungen sind für Private Credit besonders relevant, da Softwareunternehmen in den letzten Jahren ein wichtiger Schwerpunkt von Private-Equity-Investitionen waren. Ihr Wachstumsprofil, ihre wiederkehrenden Umsätze und ihre hohen Margen haben oft zu hohen Bewertungsmultiplikatoren geführt. Um die Renditeziele zu erreichen, strukturierten die Sponsoren Transaktionen häufig mit einer relativ hohen Fremdkapitalquote, in der Regel im Bereich des 5- bis 7-fachen EBITDA, und verwendeten in einigen Fällen umsatzbasierte Kennzahlen wie den jährlichen wiederkehrenden Umsatz, um zusätzliche Kreditaufnahmen zu rechtfertigen.

Zu optimistische Unternehmensbewertungen
In diesem Zusammenhang stellt KI ein potenzielles Kreditrisiko dar, nicht weil die Nachfrage nach Software zurückgeht, sondern weil sich die Bewertungsannahmen und Wachstumserwartungen für bestimmte Geschäftsmodelle als zu optimistisch erweisen könnten. Wenn KI den Wettbewerb verschärft, die Preissetzungsmacht einschränkt oder die technologische Veralterung in bestimmten Segmenten beschleunigt, könnten Eigenkapitalpolster, die auf hohen Multiplikatoren basieren, schnell schrumpfen. Für hoch verschuldete Unternehmen entstehen dadurch Refinanzierungs- und Absicherungsrisiken für Kreditgeber. Infolgedessen werden einige grosse Private-Credit-Portfolios mit bedeutendem Engagement in verschuldeten Softwareunternehmen nun von Investoren genauer unter die Lupe genommen.

Teil der Kreditanalyse
Allgemeiner betrachtet gewinnt KI als Dimension der Kreditanalyse zunehmend an Bedeutung. Als Kreditgeber liegt der Fokus weniger auf der Vorhersage technologischer Gewinner als vielmehr auf der Identifizierung von Geschäftsmodellen, die mit Umsatzeinbussen, Margendruck oder Bewertungskompression konfrontiert sein könnten. Gleichzeitig setzen viele der Portfoliounternehmen KI-Tools ein, um ihre Produktivität und Effizienz zu steigern, was ihre Kreditprofile eher stärken als schwächen kann. Das aktuelle Umfeld verdeutlicht, wie technologischer Wandel sowohl Risiken als auch Chancen mit sich bringen kann. KI mag zwar bestimmte Software- und Dienstleistungsmodelle in Frage stellen, unterstreicht aber auch die Bedeutung einer disziplinierten Kreditvergabe, einer kontrollierten Verschuldung und einer sorgfältigen Bewertung der Wettbewerbsposition. Für Kreditinvestoren ist es nach wie vor wichtiger, zu verstehen, wie Technologie und Cashflow-Stabilität zusammenwirken, als auf kurzfristige Marktentwicklungen zu reagieren.