Künstliche Intelligenz spielt mittlerweile in praktisch jedem substanziellen Gespräch eine Rolle, das wir mit den von uns beratenen Familien führen. Die Branche stellt sie weiterhin als Instrument zur Effizienzsteigerung im Backoffice dar, als etwas, das Berichte schneller erstellt und Daten günstiger verarbeitet. Die Prinzipale und Anlageausschüsse, mit denen wir arbeiten, stellen eine grundlegendere Frage. Sie wollen wissen, ob das Family Office als Institution seine Relevanz behält, sobald eine Maschine jeden Managerbericht über Nacht verarbeiten und eine glaubwürdige Vermögensallokation erstellen kann, noch bevor der Anlageausschuss zusammentritt, und das zu einem Bruchteil der Kosten eines professionellen Teams. Die Frage ist berechtigt. Die Antwort hängt jedoch ganz davon ab, wozu das Family Office tatsächlich da ist. Technologie kann die analytische Funktion übernehmen. Sie kann weder die Verantwortung gegenüber der Familie übernehmen noch das Vertrauen gewinnen, von dem die folgenreichsten Entscheidungen abhängen.
Die Belege bestätigen, dass Familien sich bereits mitten in diesem Wandel befinden, wobei das Ausmaß der Nutzung je nach Fragestellung erheblich variiert. Eine Studie von Ocorian vom Februar 2026 unter 200 Familienmitgliedern und Führungskräften von Family Offices, die gemeinsam für Vermögenswerte von 119,4 Milliarden US-Dollar verantwortlich sind, ergab, dass 86 % KI an irgendeiner Stelle ihrer Abläufe und Datenumgebung einsetzen. Nur 7 % streben aktiv Investitionen in den Sektor selbst an, während 74 % erwarten, ihr Engagement in KI und verwandten Technologien innerhalb von drei Jahren auszubauen. Der Global Family Office Survey 2025 von Citi stellte eine strengere Frage, nämlich ob KI in der Praxis tatsächlich operative Aufgaben oder Anlageanalysen ausführt, und kam auf 22 %, nach 13 % im Vorjahr. Die Lücke zwischen diesen Zahlen ist kein Widerspruch. Sie spiegelt den Unterschied wider zwischen der Nutzung eines Werkzeugs und dem Vertrauen, ihm die Arbeit zu überlassen, auf die es ankommt
Familien prüfen unter Belastung, was die Maschine mit ihren Informationen macht, bevor sie sie in die Nähe der Entscheidungen lassen, auf die es ankommt.
Fünfzig Agenten können bereits ein Portfolio aufbauen
Im April 2026 veröffentlichten Andrew Ang von der Columbia University und Mitautoren The Self-Driving Portfolio und beschrieben darin eine agentenbasierte Architektur aus rund 50 spezialisierten KI-Agenten, die Renditeannahmen festlegen, Portfolios mit mehr als 20 konkurrierenden Methoden konstruieren, die Schlussfolgerungen der jeweils anderen einer strukturierten Kritik und Abstimmung unterziehen und den Prozess dann wiederholen. Ein übergeordneter Agent misst jede Prognosereihe an den späteren Ergebnissen und schreibt die beteiligten Agenten um, um ihre Treffsicherheit im Zeitverlauf zu verbessern. Das System korrigiert sich selbst in einer Weise, die kein menschliches Investmentteam in derselben Geschwindigkeit oder demselben Umfang nachbilden kann.
In einem Beitrag für die CAIA Association in diesem Monat hat Frederic Methlow die institutionelle Konsequenz klar benannt. Die traditionelle Anlageabteilung, eine Hierarchie von Personen, die Informationen nach oben an einen Chief Investment Officer und schließlich an ein Board oder einen Anlageausschuss weiterleiten, lässt sich nun weitgehend durch Maschinen nachbilden, die diese Funktion ausführen. Für die überwiegende Mehrheit der Family Offices, die mit schlanken Teams von einer bis sechs Fachkräften arbeiten, bedeutet dies eine Analysekapazität, die ihnen in ihrer Größenordnung bisher nicht zugänglich war.
Die Maschine führt das Mandat aus. Sie kann keines festlegen.
Die Ang-Architektur arbeitet vollständig innerhalb der Grenzen einer Anlagerichtlinie (Investment Policy Statement), des maßgeblichen Dokuments, das festlegt, wozu ein Manager mit dem Kapital einer Familie befugt ist. Die Maschine führt dieses Mandat präzise aus, ohne beurteilen zu können, ob es den aktuellen Verhältnissen der Familie noch angemessen ist. Ein System, das überwiegend mit Marketingmaterial aus dem Private-Equity-Bereich gespeist wird, gelangt zu wesentlich anderen Schlussfolgerungen als eines, das auch unabhängige Analysen von Gebühren, Liquiditätsprofilen, der Performance einzelner Auflagejahre und den vergleichbaren Renditen von Public-Market-Äquivalenten einbezieht. Die Informationen, die die Maschine lesen darf, bestimmen die Schlussfolgerungen, zu denen sie gelangt. Das ist kein Mangel der Technologie. Es ist eine Governance-Frage, die von einer Person mit klarer Befugnis und Verantwortlichkeit beantwortet werden muss.
Dieselbe Einschränkung gilt für historische Annahmen, die in den Trainingsdaten enthalten sind. Ein Modell, das auf die Jahrzehnte vor 2020 kalibriert wurde, hat die Erwartung verinnerlicht, dass die Inflation ausreichend eingedämmt bleibt, damit Zentralbanken die Geldpolitik als Reaktion auf Wachstumsschocks lockern können. Es wird diese Annahme mit großer Zuversicht auf die aktuellen Bedingungen anwenden und sich in einer Weise irren, die möglicherweise erst sichtbar wird, wenn der Schaden bereits eingetreten ist. Die Anlagerichtlinie, die das Portfolio 2018 bestimmte, hat möglicherweise wenig mit dem zu tun, was die Familie 2026 tatsächlich benötigt. Die Maschine kann das nicht wissen, es sei denn, jemand sagt es ihr. Und jemand muss die Befugnis und die Beziehung haben, dies zu tun.
Wer bestimmt, was die Maschine liest, bestimmt auch, zu welchem Ergebnis die Maschine gelangt.
Die Familie ist kein Portfolio
Die Grenzen der KI im Family-Office-Kontext zeigen sich am deutlichsten bei Familien, die weiterhin Eigentümer der operativen Unternehmen sind, aus denen ihr Kapital stammt. Der Global Family Office Report 2026 von Citi ergab, dass 67 % der befragten Familien Mehrheitsbeteiligungen an mindestens einem operativen Unternehmen halten und etwa ein Drittel innerhalb von fünf Jahren einen Führungswechsel in der Familie, im Family Office oder im Unternehmen erwartet. Dies sind keine Anlageentscheidungen im herkömmlichen Sinne. Es sind Entscheidungen über Menschen, über Reife, darüber, welcher Zweig der Familie bereit ist, die Verantwortung des Eigentums in die nächste Generation zu tragen, und darüber, wie das Kapital um diesen Übergang herum strukturiert werden muss, damit er nicht zur Konfliktquelle wird.
Die Bilanz einer Familie und ihre Governance-Anforderungen ändern sich jedes Mal, wenn sich ein Gründer zurückzieht, eine Heirat die Zusammensetzung der Familie verändert, ein Zweig Liquidität in einem Tempo benötigt, das die langfristige Anlagestrategie nicht vorgesehen hat, oder eine Nachfolgeentscheidung unter Zeitdruck getroffen werden muss. Keine dieser Informationen kommt über einen Datenfeed. Ein Modell kann das Unternehmen mit beträchtlicher Genauigkeit bewerten. Es kann nicht beurteilen, ob der designierte Nachfolger bereit ist, es zu führen. Es kann die Stimmung im Raum nicht lesen, wenn zwei Familienzweige bei einer Ausschüttungspolitik in eine Sackgasse geraten. Und es kann nicht das Gespräch führen, das geführt werden muss, bevor eine dieser Entscheidungen mit Klarheit getroffen werden kann.
Bei Redwood Heritage lautet unser Grundsatz, dass die Governance die Vermögensallokation bestimmt, nicht umgekehrt. Wenn Maschinen zwanzig glaubwürdige Portfoliokonstruktionen in der Zeit erzeugen können, die es braucht, um einen Anlageausschuss einzuberufen, wird etwas wirklich knapp, das kein Algorithmus hervorbringt: eine klare, schriftliche Formulierung dessen, was die Familie über Generationen erreichen will, der Grenzen, innerhalb derer sie zu handeln bereit ist, und eine maßgebliche Beziehung, die das System gegenüber beidem in der Verantwortung hält.
Datenschutz, Fachkompetenz und die Logik der Partnerschaft
Der Bericht von Citi vom Mai 2026 zu KI im Family Office geht direkt auf die Frage des Vertrauens ein. Datenschutz, so der Bericht, ist nicht verhandelbar, und endgültige Anlageentscheidungen verbleiben bei den Personen, die dafür die Verantwortung tragen. Ein Prinzipal teilt einem Berater seines Vertrauens mit, was er keinem System anvertrauen würde: welcher Erbe noch nicht bereit ist, die Führung zu übernehmen, welcher Zweig aus einer gemeinsamen Beteiligung aussteigen möchte, was die Familie in keinem Zusammenhang offengelegt sehen möchte und worin die tatsächlichen Beschränkungen des Kapitals bestehen. Diese Informationen sind das Fundament jeder Allokationsentscheidung, auf die es ankommt. Sie werden selektiv und vertraulich mit jemandem geteilt, der sich das Recht darauf über Jahre sorgfältiger Zusammenarbeit verdient hat.
Laut demselben Citi-Bericht nannten 57 % der Family Offices fehlende interne Expertise als Haupthindernis für eine weitere Technologienutzung, und viele reagieren darauf, indem sie sich an spezialisierte externe Partner wenden, statt diese Kompetenz intern aufzubauen. Für ein Team aus drei oder vier Fachleuten ist das eine rationale und wohlüberlegte Reaktion. Kein kleines Office kann jede Spezialisierung vorhalten, die eine ordnungsgemäß gesteuerte Anlagearchitektur erfordert, von Managerauswahl und Due Diligence über Steuerstrukturierung und Liquiditätsplanung bis hin zur Aufsicht über die KI-Systeme selbst. Diese Architektur auf mehrere Familien zu verteilen, von denen jede unter eigenen Vertraulichkeitsbedingungen und einem eigenen Anlagemandat arbeitet, und dabei die Unabhängigkeit und den maßgeschneiderten Charakter jeder Beziehung zu wahren, ist die strukturelle Logik des Multi-Family-Office-Modells.
Ein Prinzipal vertraut einem Berater seines Vertrauens an, was er niemals einer Maschine überlassen würde.
Fazit
Die Familien, die wir betreuen, setzen KI-Werkzeuge bereits in ihren operativen Abläufen ein, und diese Nutzung wird sich in den kommenden Jahren vertiefen. Die Maschinen können heute ein Portfolio ohne nennenswertes menschliches Eingreifen aufbauen, einem Stresstest unterziehen und kritisch bewerten. Die meisten Family Offices sind klein genug, um von dieser analytischen Reichweite erheblich zu profitieren. Nichts davon ändert etwas daran, wem sich ein Prinzipal anvertraut, wenn die Entscheidung wirklich schwierig ist, oder wer der Familie gegenüber Rechenschaft ablegen muss, wenn sich eine folgenreiche Entscheidung als falsch erweist. Leistungsfähigkeit lässt sich skalieren. Verantwortung lässt sich nicht automatisieren.
Wir empfehlen Anlageausschüssen und ihren Beratern, in diesem Quartal zwei Fragen auf die Tagesordnung zu setzen. Erstens: Welche in diesem Jahr getroffenen Entscheidungen beruhten auf Analysen, die eine Maschine heute an einem Nachmittag nachbilden könnte, und welche erforderten ein Urteil, das eine bestimmte Person verantworten und vertreten musste? Zweitens: Wer im Office oder in der Beratungsbeziehung legt fest, auf welche Informationen das System zugreifen darf und was die Familie es niemals sehen lassen möchte? Bei diesen beiden Fragen geht es nicht in erster Linie um Technologie. Es geht darum, ob das Family Office, wie auch immer es strukturiert ist und welche Werkzeuge es einsetzt, klar versteht, wozu es tatsächlich da ist.
Die Antwort auf diese Frage hat schon immer den Wert der Beziehung bestimmt. Das ist auch heute noch so.
Quellen
Ocorian, Family offices turn to AI but avoid investing in the sector for now, 24. März 2026 (Studie von PureProfile, Februar 2026).
Citi Wealth, Global Family Office Report 2026, September 2026.
Citi Institute mit Citi Wealth, AI in the Family Office: Privacy, Efficiency and Institutional Rigor, Mai 2026.
Andrew Ang, Nazym Azimbayev und Andrey Kim, The Self-Driving Portfolio: Agentic Architecture for Institutional Asset Management, SSRN, April 2026.
Frederic J. Methlow, The End of the Family Office as We Know It, CAIA Association, 10. September 2026.
