Kennst Du diesen Moment: Es ist spät, Du hast „nur kurz“ ein Pitchdeck öffnen wollen – und zack, eine Stunde später hängst Du immer noch an Folie 12, weil irgendwo zwischen TAM, Team-Slide und „Wir sind einzigartig“-Behauptung plötzlich alles gleich aussieht.
Genau da wird KI spannend. Nicht als Zauberstab. Sondern als starker Co-Pilot, der Dir das Grobe abnimmt, damit Du Dich auf das konzentrieren kannst, was wirklich zählt: Gute Entscheidungen.
Lightweb Media steht für „Launch. Scale. Automate.“ – und genau so solltest Du auch Startup-Analysen denken: schnell starten, sauber strukturieren, wiederholbar machen.
Warum Startup-Analysen so oft nerven (und wo sie heimlich Zeit fressen)
Startup-Analyse klingt fancy. In der Realität ist es oft: lesen, googeln, vergleichen, wieder lesen, noch mehr googeln – und am Ende bleibt trotzdem ein mulmiges „Hmm…“.
Die typischen Zeitfresser:
Unstrukturierte Infos – überall und nirgends
Pitchdeck, Website, LinkedIn, Handelsregister, News, Kundenstimmen, Bewertungen, GitHub, App-Stores… Das ist wie ein Puzzle, bei dem die Hälfte der Teile unter dem Sofa liegt.
Viel Text, wenig Substanz
Startups sind Meister im „Wir revolutionieren…“. Nur: Womit genau? Für wen? Und warum kauft das jemand? Wenn Du das jedes Mal manuell rausziehen musst, verlierst Du nicht nur Zeit – Du verlierst Fokus.
Bauchgefühl dominiert, wenn es eigentlich um Klarheit geht
Je mehr Dealflow, desto eher passiert’s: Du entscheidest nach Sympathie, Mustererkennung oder Müdigkeit. Nicht, weil Du schlecht bist – sondern weil Dein Kopf irgendwann auf Energiesparmodus schaltet.
Wo KI heute wirklich hilft (ohne dass Du blind vertrauen musst)
KI ist bei Startup-Analysen am stärksten, wenn sie strukturieren, vorsortieren und sichtbar machen darf. Also genau das, was Menschen zwar können – aber nicht 50x am Tag.
Dealflow-Screening: schneller „Sortieren statt Schwimmen“
Statt jedes Startup von Null zu lesen, kann KI Dir helfen, Deals vorzusortieren: passend / unpassend, Thema A / Thema B, Risiken hoch / niedrig. Das ist wie ein Türsteher: nicht unfehlbar – aber verdammt nützlich.
Pitchdeck-Analyse: „Sag mir, was wirklich drinsteht“
Eine gute KI kann aus einem Pitchdeck die Kerndaten extrahieren und in Klartext übersetzen:
- Problem / Lösung / Zielgruppe
- Geschäftsmodell & Pricing
- Traction-Signale (KPIs, Kunden, Wachstum)
- Team, Rollen, fehlende Lücken
- Offene Fragen (die auf keiner Folie beantwortet werden)
Das fühlt sich an, als würde Dir jemand beim Lesen die wichtigen Stellen markieren – nur eben in Minuten statt in einer Stunde.
Markt- & Wettbewerbscheck: schnell ein realistisches Spielfeld sehen
Viele Teams malen ihren Markt wie ein Fußballfeld ohne Gegner. KI kann Dir helfen, Wettbewerber, ähnliche Angebote und Markt-Narrative schneller zu finden – und vor allem: in eine Struktur zu bringen, die Du vergleichen kannst.
Red Flags & Widersprüche: das „Hä, warte mal…“-Radar
Ein unterschätzter Punkt: KI kann Aussagen gegeneinander halten. Beispiel: Im Pitchdeck steht „Enterprise“, auf der Website sieht alles nach Self-Serve aus, und auf LinkedIn ist das Team komplett B2C-lastig. Menschen merken das auch – aber KI kann solche Spannungen früh sichtbar machen.
Was die Studie sagt: LLMs können Venture-Screening massiv beschleunigen
Jetzt kommt der Teil, der richtig knallt: Eine aktuelle Open-Access-Studie hat untersucht, ob Large Language Models (LLMs) Venture-Capital-Screening verbessern können – nicht in der Theorie, sondern mit echten Daten.
Die Forschenden haben einen LLM-Agenten auf eine VC-Datenbank mit 61.814 Early-Stage-Ventures angesetzt. Ergebnis: Der LLM-Agent war 537-mal schneller als ein menschlicher VC-Analyst – ohne dass die Qualität der Kategorisierung schlechter wurde.
Spannend ist auch das Detail: Beim „Clustering“ (also Deals sauber in Gruppen zu sortieren) war die KI vergleichbar mit Menschen (ähnliche Silhouette-Scores). Bei der Trennschärfe und Kompaktheit der Cluster war sie sogar deutlich besser (u. a. gemessen am Calinski-Harabasz-Index).
Und die Studie setzt den Ton richtig: KI soll nicht ersetzen, sondern ergänzen – und könnte insbesondere kleineren Fonds helfen, weil sie Dealflow effizienter strukturiert und damit Eintrittsbarrieren senkt.
Die Grenzen: Wo Du KI in der Due Diligence nicht allein lassen solltest
Jetzt die klare Ansage: Wenn Du KI wie ein Orakel behandelst, wirst Du irgendwann auf die Nase fallen.
1) KI kann überzeugend falsch liegen
Modelle können „Dinge dazuerfinden“. Nicht aus Bosheit – sondern weil sie auf Plausibilität getrimmt sind. Darum gilt: Wichtige Aussagen immer gegenprüfen, besonders Zahlen, Referenzen, rechtliche Claims.
Ein guter Leitstern aus dem Risikomanagement: Quellen prüfen, Output verifizieren, Grenzen dokumentieren. Genau solche Maßnahmen werden auch in gängigen AI-Risikoprofilen empfohlen.
2) Datenschutz ist kein „später“-Thema
Pitchdecks enthalten oft sensible Infos. Sobald personenbezogene Daten oder vertrauliche Unternehmensdetails drin sind, brauchst Du saubere Prozesse: Zugriff, Speicherfristen, Verschlüsselung, Verantwortlichkeiten. Es gibt dazu inzwischen sehr konkrete Leitlinien, wie man Privacy-Risiken bei LLM-Systemen systematisch identifiziert und mindert – inklusive Bezug auf „Privacy by design“ und Sicherheit der Verarbeitung.
3) KI ist nur so gut wie Dein Rahmen
Wenn Du keine Kriterien vorgibst, bekommst Du „nice“ Texte – aber keine Entscheidungen. KI braucht Leitplanken: Was ist ein No-Go? Was ist nice-to-have? Was ist Dealbreaker?
So startest Du pragmatisch: 3 Schritte, die sofort wirken
1) Bau Dir eine feste Bewertungs-Struktur
Nicht kompliziert. Eher wie eine Checkliste, die Du immer wieder nutzt:
- Team: Kompetenz + Ergänzung + Execution
- Markt: groß genug + klarer Schmerz + Timing
- Produkt: warum jetzt? warum besser?
- Traction: echte Signale statt Folien-Rhetorik
- Risiken: rechtlich, technisch, Go-to-Market, Abhängigkeiten
2) Lass KI zuerst „lesen und ordnen“
Gib Pitchdeck + Website + ein paar Links rein, und lass Dir daraus ein einheitliches Format bauen: Kurzprofil, Chancen, Risiken, offene Fragen.
3) Mach den Human-Check bewusst (nicht nebenbei)
Die KI liefert die Landkarte. Du machst die Entscheidung. Und zwar mit einem festen Ritual: Top-3 Behauptungen prüfen (Zahlen, Kunden, Markt), Top-3 Risiken bewerten, Top-3 Fragen fürs Gründer-Call.
Venture Diligence: genau für diesen Job gebaut (ein Tool-Tipp)
Wenn Du das nicht als Bastelprojekt, sondern als klaren Workflow willst: Venture Diligence setzt genau hier an – mit automatischer Pitchdeck-Analyse, Website- & Social-Media-Checks, Markt-/Branchenrecherche, Team- und Finanz-Analyse und einem strukturierten Investment-Memo als Ergebnis; dazu kommen u. a. „Widerspruchs-Erkennung“, Export (PDF/Word) und der Fokus auf DSGVO-konforme, verschlüsselte Verarbeitung.
Fazit
KI macht Startup-Analysen nicht magisch. Aber sie macht sie endlich wieder machbar. Sie sortiert Dir den Dealflow, zieht das Wesentliche aus Pitchdecks, zeigt Dir Widersprüche – und schenkt Dir das zurück, was in Investments am teuersten ist: Zeit + Klarheit.
Wenn Du das Thema sauber in Prozesse gießen willst: Schau Dir gerne unsere Seite zu KI-Lösungen an – und wenn Du das Ganze als Plattform/Workflow brauchst, ist Webentwicklung der zweite Hebel. Passend dazu findest Du in unserer Wissensbank auch praxisnahe Beispiele, wie wir KI in echte Workflows pressen.
