Ersetzt KI Investmentbanker? DCF-Arbeit, Vergleichsanalysen und Pitch-Book-Entwürfe lassen sich schnell automatisieren, doch Strukturierung und Abschluss eines Deals brauchen weiterhin Menschen.
Je stärker KI die Vorbereitung von Unterlagen und Modellen im Investmentbanking beschleunigt, desto mehr wird der Beruf daran gemessen, ob jemand Transaktionen voranbringen kann. Rollen, die auf reine Zuarbeit ausgerichtet sind, werden schwächer.
Investmentbanker helfen dabei, große Transaktionen zum Abschluss zu bringen: Kapitalbeschaffungen, M&A, Unternehmensverkäufe und Restrukturierungen. Dazu verbinden sie Unternehmen, Investoren, Management-Teams sowie rechtliche und buchhalterische Berater. Der Beruf wird oft mit Zahlen assoziiert, doch in der Praxis liegt sein Schwerpunkt auf der Gestaltung von Deals und der Abstimmung zwischen den Beteiligten.
KI wird Unternehmensvergleiche, Entwürfe von Finanzmodellen, die Aufbereitung von Unterlagen und die Erfassung von Streitpunkten deutlich effizienter machen. Doch die Strukturierung eines Deals, die Verhandlungsstrategie, die Beratung des Managements und der Ausgleich widerstreitender Interessen dürften bleiben. Dadurch werden Menschen, die einen laufenden Deal voranbringen können, wertvoller als Menschen, die ihn nur analysieren.
Von ai-job-risk.net aus vier öffentlichen Datensätzen berechnet, auf einer Skala von 0–100 relativ zu den 188 von uns erfassten Berufen. Ein höherer Wert bedeutet, dass mehr Aufgaben des Berufs solche sind, die generative KI erledigen kann oder für die sie bereits genutzt wird. Er ist keine Wahrscheinlichkeit, den Arbeitsplatz zu verlieren.
Aufgabenanalyse durch Forschende (Eloundou et al.; ILO). Dargestellt als Perzentil unter allen von ihnen bewerteten Berufen.
Beobachtete Nutzung von Microsoft Copilot und Anthropic Claude für die Aufgaben dieses Berufs. Dargestellt als Perzentil unter allen von ihnen bewerteten Berufen.
Produktivitätsänderung: Der Anteil dieses Berufs an der Beschäftigung in den Branchen, in denen er ausgeübt wird, dürfte sinken, da Technologie es Beschäftigten ermöglicht, Daten effizienter zu analysieren.
Productivity change - share decreases as technology allows workers to analyze data more efficiently.
US-Werte für den BLS-Beruf „Securities, commodities, and financial services sales agents“. Die BLS-Prognosen gehen davon aus, dass sich die Technologie im historischen Tempo weiterentwickelt; sie sind keine Prognose allein der Auswirkungen von KI.
Die amtliche Statistik erfasst genau diese Berufsbezeichnung nicht, daher beschreiben die Werte die nächstliegende amtliche Berufskategorie.
Quellen
Expositionsindex von ai-job-risk.net aus den unten genannten Datensätzen berechnet (Datenstand: 15. Oktober 2026). US-Arbeitsmarktzahlen stammen unverändert von der BLS.
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Wer das KI-Risiko im Investmentbanking einschätzen will, muss zuerst zwischen dem Aufbereiten von Zahlen und dem Abschließen einer Transaktion unterscheiden. KI kann Teile der DCF-Arbeit, der Analyse vergleichbarer Unternehmen und der Pitch-Book-Entwürfe stark beschleunigen. Welche Struktur die Gegenseite akzeptiert, wie weit man das Management mit Rat drängen sollte und welches Maß an Offenlegung die Verhandlungen gefährden könnte, bleibt dagegen zutiefst menschlich.
In den nächsten Jahren dürfte der Druck auf Personen wachsen, deren Wert vor allem in der Erstellung von Dokumenten liegt. Wer dagegen die Streitpunkte ordnen und einen Deal zum Abschluss führen kann, hat bessere Aussichten zu bleiben. Je schneller KI die Vorbereitung macht, desto mehr entscheidet sich der Unterschied daran, wie viel Zeit und Urteilskraft ein Banker auf Verhandlung, Szenarienvergleich und die Abstimmung unter den Beteiligten verwenden kann.
Auch im Investmentbanking sind die Datenaufbereitung und der standardisierte Teil der Unterlagenerstellung der KI am stärksten ausgesetzt. Entscheidend ist, ob die eingesparte Zeit für die inhaltliche Auseinandersetzung mit dem Deal genutzt werden kann.
Bewertungen anhand vergleichbarer Unternehmen, Vergleiche mit früheren Transaktionen und die Erhebung von Branchenkennzahlen lassen sich mit Datenbanken und KI-Zusammenfassungen weit effizienter erledigen. Der Wert des bloßen Ausfüllens von Tabellen sinkt, während es wichtiger wird, den Vergleich richtig zu lesen.
KI erleichtert es, erste Entwürfe für Unterlagen zu Deal-Überblicken, Übernahmestorys und gängigen Argumenten für Kapitalbeschaffungen zu erstellen. Den Unterschied macht dann nicht mehr die Zahl der erstellten Folien, sondern wie gut die Unterlagen die Besonderheiten der Transaktion sichtbar machen.
Sensitivitätsrechnungen und die Aktualisierung standardisierter Finanzmodelle nach geänderten Annahmen sind genau die Art repetitiver Aufgaben, die von Automatisierung profitiert. Wichtiger ist nicht, das Modell laufen zu lassen, sondern zu erkennen, welche Annahmen den Ausgang des Deals tatsächlich bestimmen.
KI kann übliche Risiken und Terminfragen, die zu Beginn einer Transaktion typischerweise auftauchen, ausreichend gut erfassen. Eine bloße Aufzählung von Punkten, die jeder erzeugen könnte, schafft als Deal-Profi kaum noch Wert.
Im Investmentbanking bleibt die Arbeit, die Transaktion zu strukturieren und unter Abwägung mehrerer Interessen zum Abschluss zu bringen. Ein Deal kommt nicht allein deshalb voran, weil die Zahlen stimmen. Entscheidend ist auch die Reihenfolge, in der Streitpunkte gelöst werden.
Eine Struktur zu entwerfen, die die Gegenseite tatsächlich bewegt, über Preis, Finanzierungsweise, Abfolge der Vorschläge und Tiefe der Offenlegung, steht im Zentrum der Deal-Arbeit. Je weniger eine Situation in Standardvorlagen passt, desto mehr werden menschliche Vorstellungskraft und Urteilsvermögen gefordert.
Bei M&A und Kapitalbeschaffungen sorgt sich das Management nicht nur um Zahlen. Es geht auch um Kontrolle, Tempo, interne Erklärungen und künftige Ausstiegsoptionen. Die Rolle, zu klären, was das Management wirklich umtreibt, und bei der Entscheidung zu helfen, bleibt stark menschlich.
Mandanten, Gegenparteien, Investoren, Rechtsteams, Wirtschaftsprüfer und Kreditgeber achten jeweils auf andere Punkte. Wenn eine Transaktion zu scheitern droht, zu entscheiden, wer was in welcher Reihenfolge sehen muss, ist ein Verhandlungsgeschick, das KI nicht so leicht ersetzen kann.
Auch wenn die Zahlen sauber aussehen, können Transaktionen an Uneinigkeit im Management, schwacher strategischer Passung oder internen Genehmigungsproblemen scheitern. Warnsignale aus Gesprächen und der Verhandlungsatmosphäre herauszuspüren, bleibt menschliche Arbeit.
Um im Investmentbanking stark zu bleiben, wenn der KI-Einsatz sich ausbreitet, genügt es nicht, gut im Modellbau zu sein. Entscheidend ist die Fähigkeit, den Deal selbst zu gestalten und voranzubringen. KI kann Analysen beschleunigen, doch den Unterschied macht, ob man darüber hinaus in Verhandlung und Beratung vordringen kann.
Es reicht nicht, Optionen wie Eigenkapital, Fremdkapital, Restrukturierung oder gemeinsame Investitionen bloß aufzulisten. Starke Banker können beurteilen, welche Struktur für den konkreten Fall tatsächlich realistisch ist. KI mag Optionen erzeugen, doch es braucht weiterhin einen Menschen, der daraus einen tragfähigen Deal formt.
Wer erfasst, was das Management wirklich schützen will und wie viel Risiko es eingehen mag, steigert die Qualität seiner Empfehlung erheblich. Das ist unverzichtbar, um vom reinen Überbringer von Zahlen zu jemandem zu werden, der sinnvoll berät.
Wer Vergleichstabellen, erste Streitpunkte, Marktdaten und Dokumententwürfe mit KI schnell vorbereiten kann, gewinnt mehr Zeit für Verhandlung und Terminvorbereitung. Am stärksten sind die Banker, die KI sowohl zum Zeitsparen als auch zur Vertiefung der Transaktion selbst einsetzen.
Transaktionen betreffen nicht nur die Bewertung, sondern auch Verträge, Steuern, Finanzierung und Offenlegung. Ein Banker, der mit Spezialisten aus all diesen Bereichen produktiv sprechen kann, gewinnt als Koordinator und Berater erheblich an Wert.
Erfahrung im Investmentbanking lässt sich weit über die Finanzbranche hinaus in Rollen übertragen, in denen komplexe Vorhaben geordnet und vorangetrieben werden. Wer nicht nur analysiert, sondern auch verhandelt und ganze Prozesse umgesetzt hat, kann in benachbarten Rollen leichter Wert schaffen.
Die Erfahrung, einen Deal voranzubringen und dabei viele Beteiligte, Fristen und Ergebnisse zu koordinieren, lässt sich auch gut auf die bereichsübergreifende Projektumsetzung übertragen. Das passt zu Menschen, die ihre Fähigkeiten im Transaktionsmanagement in operative Umsetzungsarbeit auf der Geschäftsseite einbringen wollen.
Expositionsindex 70/100 · US-Jobs 2025–35 +6,7%
Die Erfahrung, die Streitpunkte einer komplexen Transaktion zu ordnen und zu entscheidungsreifem Material zu machen, hilft auch bei Geschäftsverbesserung und Anforderungsanalyse. Dieser Weg passt zu Menschen, die strukturiertes finanzielles Denken auf operative Herausforderungen anwenden wollen.
Expositionsindex 88/100 · US-Jobs 2025–35 +10,1%
Die Erfahrung, Führungskräften zu helfen, Unsicherheit zu ordnen und unter mehreren Szenarien realistische Wege zu wählen, lässt sich auch direkt in die strategische Beratung übertragen. Das ist eine starke Option für Menschen, die dealorientiertes Denken auf eine breitere Unterstützung des Managements ausweiten wollen.
Expositionsindex 88/100 · US-Jobs 2025–35 +10,1%
Die Erfahrung, Unternehmenswert und Marktlage zu lesen und dabei Investitionsentscheidungen vorzubereiten, passt auch gut zu Rollen in der Unternehmens- und Marktanalyse. Das ist sinnvoll für Menschen, die ihren Schwerpunkt von der Deal-Ausführung hin zu fortlaufender analytischer Urteilsbildung verlagern wollen.
Expositionsindex 91/100 · US-Jobs 2025–35 +7,2%
Die Erfahrung, in folgenreichen Prozessen mit vielen beweglichen Teilen Qualität und Schwung zu halten, lässt sich auch in operative Führung übertragen. Dieser Weg passt zu Menschen, die ihre in Transaktionen geschärfte Fähigkeit zur Priorisierung auf die laufende Unternehmensführung anwenden wollen.
Expositionsindex 63/100 · US-Jobs 2025–35 +5,0%
Je stärker KI die Vorbereitung von Unterlagen und Modellen im Investmentbanking beschleunigt, desto mehr wird der Beruf daran gemessen, ob jemand Transaktionen voranbringen kann. Rollen, die auf reine Zuarbeit ausgerichtet sind, werden schwächer. Bleiben dürften Menschen, die die Unsicherheit des Managements klären und Deals mit gegensätzlichen Interessen zum Abschluss bringen. Entscheidend ist derzeit, Wert nicht als Produzent von Zahlen zu schaffen, sondern als jemand, der mit ihnen Entscheidungen vorantreibt.
Hier stehen Berufe aus derselben Branche wie Investmentbanker. Sie sind nicht identisch, helfen aber dabei, KI-Einfluss und berufliche Nähe besser zu vergleichen.
Investmentbanker erreicht 89 von 100 auf unserem Index der Exposition gegenüber generativer KI (Rang 33 von 188). Er misst, wie viel der Arbeit KI erledigen kann oder wofür sie genutzt wird, nicht, ob der Beruf verschwindet. Das BLS erwartet, dass sich die US-Beschäftigung für Investmentbanker von 2025 bis 2035 um +1,4% verändert.
Auch im Investmentbanking sind die Datenaufbereitung und der standardisierte Teil der Unterlagenerstellung der KI am stärksten ausgesetzt. Entscheidend ist, ob die eingesparte Zeit für die inhaltliche Auseinandersetzung mit dem Deal genutzt werden kann. Zum Beispiel: Unternehmensvergleiche und Aufbereitung von Marktdaten; Entwürfe für Pitch Books und Erläuterungsunterlagen; Mechanische Modellaktualisierungen; Routinemäßige Issue-Memos.
Im Investmentbanking bleibt die Arbeit, die Transaktion zu strukturieren und unter Abwägung mehrerer Interessen zum Abschluss zu bringen. Ein Deal kommt nicht allein deshalb voran, weil die Zahlen stimmen. Entscheidend ist auch die Reihenfolge, in der Streitpunkte gelöst werden. Zum Beispiel: Die Struktur entwerfen, mit der der Deal gelingt; Dem Management helfen, Unsicherheit zu ordnen und zu entscheiden; Verhandeln zwischen Beteiligten mit unterschiedlichen Prioritäten; Risiken erkennen, die an der Oberfläche nie klar sichtbar werden.
Um im Investmentbanking stark zu bleiben, wenn der KI-Einsatz sich ausbreitet, genügt es nicht, gut im Modellbau zu sein. Entscheidend ist die Fähigkeit, den Deal selbst zu gestalten und voranzubringen. KI kann Analysen beschleunigen, doch den Unterschied macht, ob man darüber hinaus in Verhandlung und Beratung vordringen kann. Zum Beispiel: Deals strukturieren und Streitpunkte ordnen; Im Gespräch mit Führungskräften die eigentlichen Streitpunkte eingrenzen; KI nutzen, um die Erstellung von Unterlagen zu beschleunigen; Fachübergreifendes Verständnis von Recht, Rechnungswesen und Finanzen.
