Die KI-Finanzierungslücke: Warum Risikokapital immer häufiger Innovationen verpasst

KI beschleunigt zwar die Risikokapitalfinanzierung, macht sie aber nicht unbedingt klüger. Mit dieser starken These mahnt Gastautorin Holley Miller, Gründerin von Grey Matter Marketing, dass Innovationen anders aussehen als das, womit sich die KI „wohlfühlt“.

Bei einem sind sich aktuell alle einige: Generative KI verändert alles. Auch die Funktionsweise von Risikokapital, von der Akquise von Deals bis hin zur Denkweise von Kapitalgebern. Und für viele ist das ein positiver Aspekt. Auch wir nutzen die Vorteile von GenAI, wo wir können. Sie spart uns Zeit und hat echte operative Auswirkungen. Allerdings gibt es Bereiche, da ist der Einsatz generative KI zumindest aktuell noch fragwürdig und das ist im Standard-Screening von Venture Capital Investoren. Auch hier verstehe ich die grundsätzliche Tendenz, Agenten auf Basis großer Sprachmodelle, sogenannte LLMs, als erste Eintrittshürde zu nutzen. Wofür es früher ein großes Analystenteam brauchte, nämlich sich durch tausende von Startup-Präsentationen zu kämpfen, erledigt die KI diese Dinge heute fast augenblicklich.

Doch was im ersten Moment klar nach Fortschritt klingt, birgt dann doch die Gefahr, dass der KI diese eine innovative Nadel im Heuhafen der Pitchdecks letztendlich entgeht. Und diese Gefahr ist real und auch relativ groß. Denn KI belohnt – noch, ich will nichts grundsätzlich ausschließen – das, was vertraut wirkt und benachteiligt gleichzeitig alles, was ein Umdenken erfordert. Damit verstärkt KI nicht nur bestehende Vorurteile, sondern ist aktuell nicht in der Lage, echte Innovationen auch als solche zu erkennen, weil sie per Definition anders sind, als alles, womit sie die KI vergleichen könnte. Damit werden LLM-basierte Filter zu einer eigenen Sichtweise, mit der Differenzierung verlorengeht. Und gerade im Gesundheitswesen, wo echte Durchbrüche nie wirklich etwas schon Dagewesenem ähneln, kann der erste Scan durch Pitchdecks schon der Entscheidende sein.

KI öffnet Finanzierungslücken

Was KI aktuell also eher verursacht, ist eine Finanzierungslücke. Meine Theorie ist, dass neuartige Kategorien im Gesundheitswesen und den Life Science systematisch übersehen werden, weil Clustering-Algorithmen darauf ausgelegt sind, das aufzudecken, was einem bekannten Muster entspricht – was bedeutet, dass das, was nicht passt, nicht für eine weitere Prüfung markiert wird. Es wird einfach unsichtbar.

Das bedeutet im Umkehrschluss – und diese Konsequenz ist sicher nicht beabsichtigt –, dass jene Unternehmen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit in der Lage sind, den Versorgungsstandard neu zu definieren, eben auch diejenigen sind, die die KI mit ebenso hoher Wahrscheinlichkeit aussortiert.

Was CEOs und Gründer jetzt wissen müssen

Wer also aktuell an einem Produkt, einem Wirkstoff oder einer Lösung forscht und arbeitet, das respektive den oder die es aktuell noch nicht gibt, läuft damit Gefahr, Opfer dieser KI-Finanzierungslücke zu werden. Zwar galt schon immer, dass die Möglichkeiten der Kapitalbeschaffung nicht zwingend etwas mit der Qualität der wissenschaftlichen Arbeit oder der Technologie zu tun haben, diese Kluft wird mit der KI allerdings noch größer

Wenn ein Produkt wirklich neuartig ist, laufen CEOs, Forschende und Gründende Gefahr, von diesen „Mustererkennungs-Tools“ bestenfalls als „Rauschen“ eingestuft zu werden. Und genau das ist ein strukturelles Problem, das darauf basiert, wie KI Risiken einschätzt versus wie Innovationen im Gesundheitswesen tatsächlich angenommen werden. Denn für die KI ist unbekannt und nicht erprobt gleich risikoreich.

Was können Menschen mit Innovationen im Gepäck also tun? Eine Möglichkeit ist, die Geschichte rund um das Produkt oder die Technologie so zu verpacken, dass es der KI besser gefällt. Die andere Möglichkeit ist, die KI besser zu trainieren. Wenn wir ehrlich sind, ist die erste Variante bestenfalls aber nur eine Übergangslösung, da sie den innovativen Teil unterschlägt und Unternehmen damit möglicherweise sogar die falschen Investoren anziehen, was wiederum den langfristigen Erfolg maßgeblich schmälern kann.

Wo Maschinen nicht hinkommen

KI mag den Menschen in vielerlei Hinsicht schon übertreffen, unter anderem bei der Auswertung von Daten. Doch eben nicht überall. Beispielsweise ist KI derzeit nicht in der Lage, Chancen ohne Präzedenzfall zu erkennen, Verhaltensänderungen bei Klinikern und Kostenträgern zu interpretieren oder die Dynamik zwischen den verschiedenen Interessengruppen zu modellieren, die darüber entscheidet, ob ein Krankenhaussystem tatsächlich sein Protokoll ändert. Einführungszyklen im Gesundheitswesen sind bekanntermaßen langwierig, anstrengend, emotional und von branchenübergreifender Unterstützung abhängig – und das sind Dinge, in die LLMs nicht unbedingt eingeweiht sind.

Meine These lautet daher: Die Art der Markterschließung, die den Versorgungsstandard neu definiert, wird immer menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Der strukturelle Vorteil von „Patient Capital“

Während sich die „KI-Finanzierungslücke“ innerhalb der VC-Firmen weiter ausbreitet, füllen Family Offices und Staatsfonds still und leise die entstandene Lücke. Das liegt daran, dass ihre strukturellen Vorteile zufällig genau mit den tatsächlichen Abläufen von Innovationen im Gesundheitswesen übereinstimmen.

Im Gegensatz zu traditionellen Risikokapitalgebern arbeiten diese Investoren ohne Fondslaufzeit. Außerdem investieren sie in der Regel in alle Ebenen der Gesundheitswirtschaft, die für die Umsetzung von Innovationen erforderlich sind. Dazu gehören typischerweise Unternehmen aus den Bereichen Medizinprodukte, Diagnostik, Daten und Plattformen, wodurch ein vernetztes Ökosystem entsteht. Natürlich nutzen auch diese Investoren KI, um den Markt zu scannen, sie verlassen sich aber nicht ausschließlich darauf – und genau das ist der entscheidende Unterschied.

Ein differenzierter Blick

Es wäre nun wirklich unrealistisch zu behaupten, dass KI nicht Teil des Investitionsprozesses sein sollte. Allerdings sollte sie nicht die endgültigen Entscheidungen treffen. Genau hier zeigt sich nämlich der Wert einer erfahrenen Führungskraft mit Instinkt.

Umgekehrt sollten auch Gründer, Entwickler und Forscher darauf achten, sich auf die Investoren zu konzentrieren, die auf eine Kombination aus Mensch und Maschine setzen.

Und da sich die Kluft bei der KI-Finanzierung aus meiner Sicht erst einmal vergrößern wird, könnte der Investor, bei dem ein Unternehmen landet, durchaus darüber entscheiden, ob die Vision überhaupt jemals die Chancen bekommt, am Markt zu bestehen.

Holley Miller ist Gründerin und Geschäftsführerin von Grey Matter Marketing, einer auf das Gesundheitswesen spezialisierten Agentur, die CEOs und Investoren aus dem dabei unterstützt, die Marktakzeptanz für innovative Produkte zu fördern. Mit ihrer Arbeit hat Miller bereits Produkte mit einem Wert von mehr als 4,5 Milliarden US-Dollar in den Bereichen Medizinprodukte, Diagnostik, Arzneimittel und digitale Gesundheit erfolgreich an den Markt gebracht.