Der KI-Boom verändert die Machtverhältnisse im Softwaremarkt – und plötzlich wirken selbst stabile Datengeschäfte unsicher. Genau diese Unsicherheit bringt Traditionsunternehmen der Finanzdatenbranche ins Visier von Private-Equity-Fonds.
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Mehrere Investoren prüfen derzeit mögliche Übernahmen großer Datenanbieter wie FactSet. Der Grund ist einfach: Die Aktienkurse sind eingebrochen. Doch ausgerechnet die Technologie, die die Kurse gedrückt hat, macht potenzielle Käufer gleichzeitig vorsichtig.
Der Markt versucht herauszufinden, welche Geschäftsmodelle im Zeitalter generativer KI überleben.
KI sorgt für massive Bewertungsabschläge
Noch vor wenigen Jahren galten Anbieter von Finanz- und Marktdaten als nahezu perfekte Geschäftsmodelle. Unternehmen wie FactSet, Morningstar oder Gartner verkaufen Datenbanken, Analysen und Research an professionelle Investoren und Unternehmen – meist über langfristige Abonnements.
Die Einnahmen sind stabil, die Margen hoch, die Kundenbindung stark.
Doch seit dem Durchbruch generativer KI hat sich die Wahrnehmung verändert. Investoren stellen eine grundlegende Frage: Wenn künstliche Intelligenz Informationen selbst analysieren und aufbereiten kann – wofür braucht man dann noch teure Datendienste?
Diese Zweifel haben deutliche Spuren an der Börse hinterlassen.
Die Aktie von FactSet ist innerhalb von sechs Monaten um rund 39 Prozent gefallen. Morningstar verlor im gleichen Zeitraum fast 28 Prozent, Gartner etwa 30 Prozent. Mit den Kursverlusten schrumpften auch die Bewertungskennzahlen.
FactSet wird aktuell nur noch mit dem etwa Zwölffachen seines operativen Gewinns bewertet. Vor einem Jahr lag dieser Wert noch bei rund 21, 2022 sogar bei etwa 30.
InvestmentWeek
Private Equity prüft Milliardenübernahmen
Die gesunkenen Bewertungen haben sofort das Interesse der Private-Equity-Branche geweckt.
Finanzinvestoren wie Thoma Bravo oder Hellman & Friedman haben nach Informationen aus Branchenkreisen bereits mögliche Übernahmen von FactSet durchgerechnet. Der Datenspezialist wird derzeit mit rund 8,4 Milliarden Dollar bewertet – weniger als halb so viel wie noch vor einem Jahr.
Theoretisch wäre das ein klassisches Ziel für einen Leveraged Buyout.
Private-Equity-Fonds suchen bevorzugt Unternehmen mit stabilen, gut planbaren Einnahmen. Genau das bieten Abonnementmodelle im Datengeschäft. Die regelmäßigen Cashflows lassen sich relativ gut mit Fremdkapital hebeln – ein Grundprinzip vieler Buyout-Strategien.
Doch diesmal ist die Rechnung komplizierter.
Die größte Unsicherheit heißt künstliche Intelligenz
Der entscheidende Punkt ist die Frage, wie stark KI die Geschäftsmodelle der Branche verändern wird.
Viele Datenanbieter verkaufen nicht nur Rohdaten, sondern auch Analyseprodukte, Marktberichte oder Research-Tools. Genau diese Leistungen könnten künftig teilweise automatisiert werden.
Banker und Investoren sprechen deshalb von einem „AI Discount“. Die Börse bewertet Unternehmen mit potenzieller KI-Substitution vorsichtiger – selbst wenn deren aktuelle Geschäftszahlen stabil sind.
FactSet liefert ein gutes Beispiel.
Im jüngsten Quartal wuchs der Umsatz um knapp sieben Prozent. Auch der Wert der laufenden Abonnements – ein wichtiger Indikator für zukünftige Einnahmen – legte zu.
Doch ein Großteil dieses Wachstums entstand durch Preiserhöhungen bei bestehenden Kunden. Neue Kundengruppen kommen deutlich langsamer hinzu.
Für Investoren stellt sich deshalb eine strategische Frage: Handelt es sich um ein reifes Cashflow-Geschäft – oder um ein Geschäftsmodell, das langfristig von KI ersetzt werden könnte? Solange diese Frage offen ist, bleiben große Übernahmen riskant.
InvestmentWeek
Softwaremarkt beginnt sich zu spalten
Der KI-Boom führt zu einer zunehmenden Differenzierung im Softwaremarkt.
Einige Unternehmen profitieren massiv von der neuen Technologie. Vor allem Anbieter von KI-Infrastruktur, Chipdesign oder generativen Plattformen erzielen enorme Bewertungen, weil Investoren ihnen riesige zukünftige Märkte zutrauen.
Traditionelle Softwareanbieter dagegen geraten stärker unter Druck. Selbst Unternehmen mit stabilen Gewinnen werden inzwischen durch die Frage bewertet, ob ihre Produkte langfristig von KI ersetzt werden könnten.
Investoren unterscheiden dabei zunehmend zwischen zwei Kategorien:
Software, die tief in Geschäftsprozesse integriert ist, gilt als relativ sicher.
Tools, die einzelne Aufgaben erledigen – etwa Analyse oder Recherche – gelten als anfälliger für Automatisierung. Gerade in dieser zweiten Kategorie bewegen sich viele Daten- und Researchanbieter.
Partnerschaften mit KI-Anbietern werden zum Rettungsanker
Viele Unternehmen versuchen deshalb, sich aktiv in das KI-Ökosystem zu integrieren.
FactSet verfolgt genau diese Strategie. Das Unternehmen kooperiert inzwischen mit KI-Entwicklern, um seine Daten in neue Analyseplattformen zu integrieren.
Die Aktie reagierte zuletzt positiv auf eine Partnerschaft mit dem KI-Unternehmen Anthropic. Gemeinsam wollen beide Unternehmen neue Anwendungen entwickeln, bei denen KI auf die Datenbanken von FactSet zugreifen kann.
Das Signal ist klar: Statt von KI ersetzt zu werden, will FactSet Teil der neuen Infrastruktur werden. Für Investoren könnte genau das den entscheidenden Unterschied machen.
Die Bewertungslogik der Softwarebranche verändert sich
Der Fall FactSet zeigt, wie stark KI die Bewertungsmaßstäbe im Technologiesektor verschiebt.
Noch vor wenigen Jahren wurden Softwarefirmen vor allem nach Wachstum bewertet. Heute spielt eine neue Frage eine zentrale Rolle: Ist das Geschäftsmodell durch KI bedroht – oder wird es durch KI stärker?
Diese Unsicherheit erschwert auch die Arbeit von Private-Equity-Fonds.
Buyout-Investoren kalkulieren normalerweise über lange Zeiträume. Doch wenn sich Technologien innerhalb weniger Jahre radikal verändern können, wird selbst ein stabil wirkendes Geschäftsmodell schwer planbar.
Genau deshalb prüfen viele Fonds derzeit zwar Übernahmen – halten sich aber noch zurück.
Der Softwaremarkt erlebt gerade eine Neubewertung. Und im Zentrum dieser Neubewertung steht eine einzige Frage:
Welche Geschäftsmodelle bleiben in einer KI-getriebenen Wirtschaft wirklich unersetzlich?
Software, die tief in Geschäftsprozesse integriert ist, gilt als relativ sicher.
Tools, die einzelne Aufgaben erledigen – etwa Analyse oder Recherche – gelten als anfälliger für Automatisierung. Gerade in dieser zweiten Kategorie bewegen sich viele Daten- und Researchanbieter.
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