Warum die meisten AI-gestützten Roll-up-Modelle scheitern – und welche Regeln für den Erfolg gelten

• Mit der Verbreitung von AI-Technologien rückt das AI-gestützte Roll-up-Modell in den Fokus, doch viele Ansätze bergen ein hohes Scheiterrisiko, weil sie keine echte langfristige Ertragsstruktur aufbauen
  • AI-gestütztes Roll-up: „Mehrere Unternehmen werden übernommen und wie eine Plattform gebündelt, während Kernprozesse mit AI automatisiert werden, um die Profitabilität zu steigern“
• Die meisten Roll-ups betonen mit AI nur die Kostensenkung, doch mit der Zeit übernehmen Wettbewerber dieselbe Technologie, wodurch der Vorteil verschwindet
• Für eine nachhaltige Struktur sind hochpreisige, anspruchsvolle White-Collar-Arbeit, stabile wiederkehrende Umsätze, Synergien auf der Erlösseite und ein Sprungbrett in größere Märkte die entscheidenden Bedingungen
• Roll-ups im Versicherungsmaklergeschäft eignen sich wegen steigender Prämien, fester Provisionsstrukturen und zusätzlicher Vertriebschancen durch Größe besonders gut für den Einsatz von AI

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Steigendes Interesse am AI-gestützten Roll-up-Modell

• Mit der Verbreitung von AI entstehen verschiedene Wege zur Wertschöpfung, und das AI-gestützte Roll-up-Modell erhält besonders viel Aufmerksamkeit
  • Da sich AI schnell anwenden lässt und Kosten sowie Betrieb direkt steuerbar werden, zeigen Investoren starkes Interesse
• Viele Gründer probieren dieses Modell aus, begleitet von der Kontroverse, es sei „eine PE-Strategie mit dem äußeren Anschein von VC“
• Equal VC hat seit 2021 früh in Equal Parts, ein Roll-up im Versicherungsmaklergeschäft, investiert; AI ist dabei als Faktor hinzugekommen, der die bestehende Logik weiter verstärkt

Warum die meisten Roll-ups scheitern

• Im PE zählt nicht bloß Umsatzwachstum, sondern vor allem EBITDA und reales Gewinnwachstum – und genau das liefern viele AI-Roll-ups nicht
• Der Einsatz von AI führt oft nur zu vorübergehenden Kosteneinsparungen, ohne eine langfristige Verbesserung der Profitabilität zu bewirken
• Sobald Wettbewerber ebenfalls AI einführen, verschwindet der anfängliche Kostenvorteil schnell und es entsteht Margendruck
• Es gibt auch Beispiele von AI-Roll-up-Unternehmen, die nach dem Aufbrauchen ihres Kapitals unterhalb der investierten Summe verkauft wurden
  • Der Fall Thrasio ist ein typisches Beispiel

Vier Regeln für erfolgreiche Roll-ups

1. White-Collar-Services

• Der größte von AI erzeugte Wert liegt nicht in der Senkung der Kapitalkosten, sondern in der Senkung der Arbeitskosten
• Deshalb sind dienstleistungsintensive White-Collar-Bereiche mit hohen Personalkosten das optimale Ziel
  • Der bloße Ersatz von Offshore-Arbeit bietet im Verhältnis zu den Rechenkosten von AI keinen besonders großen Vorteil
• Den größten Hebel gibt es dort, wo AI hochqualifizierte und teure Tätigkeiten teilweise ersetzen kann

2. Wiederkehrende Umsätze

• Es gibt neue Anbieter, die White-Collar-Services wie Grafikdesign, Rechtsdienstleistungen oder Steuererstellung automatisieren. Doch wenn Kunden fortlaufend den günstigsten Anbieter ausschreiben, kann bei steigendem Wettbewerb ein Rennen hin zu Nullmargen entstehen
• Wenn ein zu übernehmendes Unternehmen also keine langfristige Struktur wiederkehrender Umsätze hat, funktioniert das CAC:LTV-Modell des Roll-ups nicht
  • Geschäfte, die Stammkunden nur schwer aufbauen können und bei jedem Auftrag neue Kunden gewinnen müssen, bergen ein hohes Akquisitionsrisiko
• Als ein Grund für das Scheitern von Amazon-Seller-Aggregatoren wird ebenfalls der Mangel an planbaren wiederkehrenden Umsätzen genannt
• Bei einer Roll-up-Strategie ist die oberste Priorität, „nicht schon in dem Moment Verlust zu machen, in dem Geld abfließt“ – dafür braucht es langfristige Umsatzvisibilität

3. Synergien auf der Erlösseite

• Die meisten AI-Roll-ups konzentrieren sich nur auf Synergien auf der Kostenseite, doch strukturell fehlt ihnen dadurch Dauerhaftigkeit
  • Wenn der Wettbewerb AI übernimmt, nähert sich der Kostenvorteil am Ende dem Branchendurchschnitt an
  • In manchen Märkten sind nach der Einführung von AI die Preise bereits um mehr als 50 % pro Jahr gefallen
• Im Versicherungsmaklergeschäft gilt:
  • Versicherungsprämien steigen natürlich mit der Inflation
  • Provisionssätze sind als Branchenstandard fixiert (10–25 %)
  • Dadurch sinkt der ACV nicht, und mit dem Einsatz von AI verbessert sich rein die Profitabilität
• Synergien auf der Umsatzseite wachsen mit der Größe und führen zu
  • höheren Provisionsstufen
  • zusätzlichen Cross-Selling-Möglichkeiten
  • gleichzeitig steigenden Margen und Umsätzen im gesamten Portfolio

4. Roll-up als Keil in etwas Größeres

• Ein erfolgreiches AI-gestütztes Roll-up sollte mehr sein als bloße Skalierung und als Sprungbrett für eine noch größere Marktchance dienen
• Bei Equal Parts ist langfristig sogar von der Möglichkeit die Rede, den gesamten Retail-Versicherungsmarkt zu dominieren
  • Die größte Versicherungsagentur der USA wird mit rund 150 Milliarden US-Dollar bewertet
  • Erfolgreiche Roll-up-Beispiele wie Acrisure liegen bei etwa 25 bis 30 Milliarden US-Dollar
• Auch eine reine Vergrößerung des Roll-ups kann Ergebnisse liefern, doch das ultimative Ziel sollte darüber hinausgehen

Schwierigkeit und Ausblick des AI-Roll-up-Modells

• Nicht jedes Unternehmen bringt dieselben Voraussetzungen mit, und je nach Branche unterscheidet sich die Anwendbarkeit
• Ein großartiges Unternehmen aufzubauen ist nicht einfach, und wie Charlie Munger sagte, sollte „alles, was zu einfach ist, Misstrauen wecken“
• Die Roll-up-Strategie ist schwierig und komplex und erfordert präzise Umsetzungskraft sowie ein tiefes Verständnis der Wettbewerbsdynamik
• Unternehmen, die auf Basis dieser vier Regeln eine Kategorie mit monopolartiger Struktur aufbauen können, haben eine große Chance