06.12.2021

LGT Capital Partners: Private Equity rückt bei Privatinvestoren in den Fokus

Mit Private Equity sind gute Renditen möglich, man kann aber auch viel Geld verlieren und ist langfristig gebunden, erklärt Marcel Dillier von LGT Capital Partners.
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Marcel Dillier von LGT Capital Partners © Maximilian Rosenberger
Marcel Dillier von LGT Capital Partners © Maximilian Rosenberger

Über die LGT Capital Partners investiert die LGT Privatbank auch in Private Equity, also direkt in wachstumsstarke Unternehmen. 45 Milliarden Euro verwaltet LGT in dieser Assetklasse, die zunehmend auch für Privatinvestoren interessant wird. Das Investment ist mit hohen Risiken verbunden, die aber auch gute Renditen in Aussicht stellen, „wenn man es richtig macht“, erklärt Marcel Dillier, Partner bei LGT Capital Partners im Gespräch mit dem brutkasten.

Was macht Private Equity als Anlageklasse aus?

Marcel Dillier: Wir verwalten 45 Milliarden Euro in Private Equity Vermögenswerten weltweit für institutionelle Investoren und Kunden der LGT Privatbank. Private Equity hat über längere Frist bei uns jährliche Renditen von 11 Prozent netto erzielt und damit den börsennotierten Aktienmarkt um circa 4,5 Prozent pro Jahr übertroffen. Private Equity ist also ein wichtiges renditesteigerndes Element im Portfoliokontext – wenn man es richtig macht. Wenn man es falsch macht, erzielt man negative Renditen. Die Spanne zwischen der besten Private Equity Anlage und der schlechtesten ist sehr breit. Private Equity als Anlageklasse heißt nicht per se gute Renditen.

In welche Unternehmen investiert die LGT?

Dillier: Wie es der Name schon sagt: Es sind private Unternehmen, in die man investiert. Das Portfolio der LGT ist weltweit diversifiziert – USA, Europa, Asien – und vor allem in Sektoren, die weniger zyklisch sind: Gesundheitswesen, Software Services, weniger zyklische Industriesektoren, weil wir ein stabiles Portfolio haben wollen, das sich auch in diesen Zeiten gut hält. Wir investieren derzeit in über mehrere Tausend Portfoliounternehmen weltweit.

Sind da auch Startups dabei?

Dillier: Es geht nicht um Startups, sondern Unternehmen in der Wachstumsphase, die schon Produkte am Markt haben und profitabel sind. Startups tragen ein sehr hohes Risiko, sind also weniger in unserem Fokus. Auch bei Wachstumsunternehmen gibt es Verlierer, aber die wenigen Gewinner, die man hat, überkompensieren das deutlich. Auch hier ist unser Ansatz eine breite Diversifikation weltweit.

Wie hat sich Private Equity als Anlageklasse in den letzten Jahren entwickelt?

Dillier: Allgemein ist Private Equity bei institutionellen Investoren schon sehr lange beliebt und ein wichtiger Portfoliobestandteil. Auch bei Privatinvestoren rückt diese Anlageklasse immer mehr in den Fokus. Es wird viel über die Renditen berichtet, die man damit erzielen kann. Es wird aber weniger darüber geschrieben, dass man auch Geld damit verlieren kann und Private Equity-Investoren langfristig gebunden sind und einen illiquiden Vermögenswert erhalten. Wie bei jeder Anlageklasse, ist es wichtig, sich genau anzuschauen, wo die Chancen und Risiken liegen.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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