Jeder Fonds hat inzwischen einen KI-Absatz im Jahresbrief. Jede Portfoliogesellschaft wurde aufgefordert, KI einzusetzen. Im Fonds selbst ist das Bild oft dünner: Associates triagieren eingehende Teaser von Hand, Quartalsreporting wird zwischen CRM und Spreadsheet kopiert, und LP-Fragen werden aus Erinnerung und alten Decks beantwortet.
Generische KI-Kurse lösen das nicht. Der Grund ist bei Fonds sehr konkret: Die Arbeit ist vertraulich und an Systeme gebunden. Ein Prompt-Kurs kann Ihren Deal-Flow, Ihre LP-Daten und Ihr Portfolio-Reporting nicht anfassen. Also lernt das Team Tricks, und die eigentliche Arbeit bleibt manuell.
KI-Training für Private Equity
Specialty Tokens führt KI-Training als Einstieg in unser Engagement-Modell durch. Vor dem Workshop verbinden wir die KI-Tools, die Ihre Firma freigegeben hat, etwa ChatGPT, Claude oder Microsoft Copilot, mit den Systemen, in denen das Wissen des Fonds liegt. Das läuft über das Model Context Protocol (MCP). Die Übungen sind Ihre echte Arbeit: einen eingehenden Teaser gegen Ihre Thesis screenen, eine Portfoliofrage mit Quellen beantworten, faktische Teile eines IC-Memos vorbereiten oder das Quartalsreporting zusammenstellen.
Das Programm läuft in zwei Tracks. Partner und Principals bekommen die Urteilsfragen: Wo trägt KI im Fonds wirklich Gewicht, was kostet sie, was muss Governance abdecken und was sollte man lassen? Fund Operations, Finance und IR arbeiten hands-on. Die Teams, die Reporting, Reconciliations, Capital Calls und LP-Kommunikation führen, bauen Automatisierungen, die sie nach dem Training weiterverwenden.
Dasselbe Format passt an den breiteren Investment-Tisch: Family Offices mit konsolidiertem Reporting und dokumentenlastigen Workflows, Hedgefonds mit Research- und Middle-Office-Last und Fund-Administratoren rund um sie. Das Training läuft dort, wo das Team ohnehin arbeitet. In Microsoft-Häusern sitzen Agenten in Microsoft Teams und Copilot; dazu passt unsere Microsoft-Copilot-Beratung Österreich. In Slack-Firmen gilt dasselbe Muster in Slack. Private Fondssysteme wie Portfolio Monitoring, Fund Administration, proprietäre Modelle und Datenbanken sind über eigene MCP-Konnektoren erreichbar, gebaut für Ihren Stack und innerhalb Ihres Perimeters.
Sicherheit ist die Grundregel, nicht eine Folie. Deal-Flow, LP-Daten und Portfoliokennzahlen bleiben in Ihrem Perimeter. Nichts trainiert öffentliche Modelle. Lesen ist frei; Schreiben wartet auf einen namentlich genannten Approver und wird protokolliert. Compliance ist im Raum willkommen.
Wir haben auf Ihrer Seite des Tisches gesessen. Thomas Schlossmacher arbeitete im Family Office Corecam und baute Revenue-Operations-Software für ERP-Systeme. Nik Redl baute Financial Infrastructure und skalierte Produkte auf mehr als eine Million Nutzer. Beide haben Unternehmen in Finance Operations betreut, in denen Sicherheit eine Anforderung war, kein Feature. Dieselbe Kombination steht hinter unserer Arbeit mit Speedinvest, der paneuropäischen Venture-Firma, und Talentir, einem Financial-Infrastructure-Unternehmen: Engagements, in denen die eigenen Daten einer Firma für die KI-Tools nutzbar werden, denen sie bereits vertraut.
Wir helfen Investmentfirmen, KI-nativ zu arbeiten: vom ersten Workshop über Advisory für Partner und CFOs bis zu Agenten in Produktion und eingebetteter KI-Transformation, wenn das Mandat größer ist. Wir sitzen in Wien und trainieren Firmen in DACH, UK und dem restlichen Europa, auf Deutsch oder Englisch. Für die Finance Function selbst sehen Sie KI-Workshops für Finanzteams; für Due Diligence und Investment Committee KI-Due-Diligence für Investitionsausschüsse.