Schnellere, hochwertigere Analysen und mehr Treffsicherheit bei der Longlisterstellung

Harald Friedrich ist bei VINCI Energies Industry & Infrastructure in Deutschland für die Strategieentwicklung verantwortlich; rund 70 % seiner Tätigkeit entfallen auf M&A, mit dem Ziel, strategische Lücken der Geschäftsfelder gezielt zu schließen.

Der zentrale Engpass vor StrategyBridgeAI war Manpower: Für jedes Suchmandat muss ein eigenes Team aufgestellt werden, da der Großteil der Recherche intern erfolgt und nur teilweise extern vergeben wird. Die genutzten Datenbanken waren nicht KI-gestützt und stark an NACE-Codes orientiert, was die Suche schnell kryptisch machte und eine feine Skalierung erschwerte.

Das Strategie-Team nutzt StrategyBridgeAI seit dem ersten Quartal 2026. Die Plattform kommt sowohl für Marktanalysen als auch für die gezielte Unternehmenssuche zum Einsatz – auf der Buy Side für die Identifikation von Zielunternehmen in bestimmten Segmenten, aber auch auf der Sell Side, wo bislang nicht auf dem Radar befindliche Opportunities gefunden werden können.

Der Hawkeye-Report (Outside-in-Business-Analyse) wird für Entscheidungsvorlagen sowie eigene Marktstudien genutzt, die auch vom Analystenteam in Paris weiterverarbeitet werden – parallel zu anderen dort genutzten Tools wie Orbis, PitchBook oder Capital IQ. Positiv hervorgehoben wird dabei, dass die Ergebnisse von StrategyBridgeAI nicht rein automatisiert ausgespielt werden, sondern zusätzlich menschlich qualitätsgesichert sind – dieser zusätzliche Kontrollschritt wird als klarer Beitrag zur Ergebnisqualität wahrgenommen.

Als klarer Vorteil gegenüber den bisherigen, NACE-Code-basierten Datenbanken wird hervorgehoben, dass die Suche nicht an starre Klassifikationen gebunden ist und dadurch spezifischer nach tatsächlich relevanten Unternehmen gesucht werden kann.

Besonders positiv hervorgehoben wird dabei das Blueprint-Feld: Der Nutzer gibt im Suchfeld einfach ein, welche Art von Unternehmen gesucht wird. Die KI recherchiert daraufhin passende Unternehmen und verfeinert daraus einen „Such-Blueprint“ – also die konkreten Kriterien, nach denen gesucht werden soll. Dieser Blueprint ist für den Nutzer jederzeit einsehbar und kann korrigiert und weiterentwickelt werden, wodurch sich die Sucheingabe mit jeder Iteration weiter verbessert.

Zwei Punkte stehen auf der Wunschliste des Teams. Unternehmenssuchen liefern zunächst weltweite Treffer, ohne die Möglichkeit, von Beginn an z. B. nur auf Deutschland einzugrenzen – die Longlists fallen dadurch größer aus als nötig und müssen nachträglich gefiltert werden. Und bei sehr generischen Suchbegriffen wäre eine feinere Skalierung bei der Wettbewerbsabgrenzung wünschenswert: Tatsächliche Wettbewerber sind in einer großen Trefferliste teils nicht klar von Nicht-Wettbewerbern zu unterscheiden.