Erik Salazar, Gründer und CEO von Iconic – Interviewreihe

Erik Salazar, Gründer und CEO von Iconic ist ein Serienunternehmer und Technologie‑Executive mit mehr als zwei Jahrzehnten Erfahrung in den Bereichen Fusionen und Übernahmen, Unternehmensinfrastruktur, Gesundheitstechnologie und Startup‑Führung. Vor der Gründung von Iconic im Jahr 2023 war er COO und Mitbegründer von Kit.com, einer Plattform für Gesundheits‑Tests, die später von Ro Health Ventures übernommen wurde. Früher in seiner Laufbahn gründete Salazar Mit Unitas Global, wodurch das Unternehmen zu einem bedeutenden Anbieter von Cloud‑ und Infrastruktur‑Dienstleistungen ausgebaut wurde, bevor es von Digital Alpha übernommen wurde. Er hatte zudem Führungspositionen bei CoreSite und begann seine Karriere im Finanzbereich bei The Carlyle (CG ) Group, wo er sich auf Underwriting, Modellierung und Übernahmen konzentrierte. Auf Basis dieser Kombination aus finanzieller Expertise, operativer Führung und Startup‑Umsetzung gründete Salazar Iconic, um die traditionell fragmentierte M&A‑Branche durch technologiegetriebene Beratungsdienste, KI‑gestützte Käufer‑Matching‑Systeme und Unternehmensbewertungen zu modernisieren.

Iconic ist eine KI‑gestützte M&A‑Plattform, die darauf ausgelegt ist, Geschäftsinhabern zu helfen, ihre Unternehmen effizienter zu verkaufen und gleichzeitig die Ergebnisse für Verkäufer und Käufer zu verbessern. Das Unternehmen kombiniert proprietäre Software mit erfahrenen Beratern, um jede Phase des Transaktionsprozesses zu optimieren, von der Bewertung und Käufersuche bis hin zum Deal‑Management und Abschluss. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, Automatisierung und Datenanalyse will Iconic mehr Transparenz, Geschwindigkeit und Präzision in M&A‑Transaktionen des unteren Mittelstands bringen, einer Branche, die historisch auf manuelle Prozesse und fragmentierte Netzwerke angewiesen war. Der Fokus der Plattform auf technologie‑unterstützte Beratungsdienste positioniert sie an der Schnittstelle von FinTech, KI und Unternehmensvermittlung und strebt an, die Art und Weise zu modernisieren, wie private Unternehmen gekauft und verkauft werden.

Die Erfahrung Ihres Vaters als Kleinunternehmer, der den Wert dessen, was er über Jahrzehnte aufgebaut hatte, nicht vollständig realisieren konnte, war die Inspiration für Iconic. Können Sie diese Geschichte teilen und erklären, wie sie Ihre Entscheidung beeinflusst hat, den M&A‑Prozess für kleine Unternehmen zu modernisieren?

Mein Vater führte über Jahrzehnte ein Reisebüro. Er baute etwas Echtes auf, mit Kunden, die ihm vertrauten, Mitarbeitern, die von ihm abhängig waren, und einem funktionierenden Unternehmen. Dann wurde er krank. Es kam ein Punkt, an dem er es nicht mehr betreiben konnte, und er hatte keine Ahnung, was als Nächstes zu tun war. Er wusste nicht, dass es einen Prozess zum Verkauf eines kleinen Unternehmens gibt. Er wusste nicht, dass es einen Markt dafür gibt. Er ging davon aus, dass, wenn er es nicht mehr führen kann und keines seiner Kinder einspringen kann, es einfach vorbei ist.

So geschah es. Das Unternehmen wurde abgewickelt, und das lag nicht daran, dass es gescheitert war. Es lag daran, dass niemand wusste, wie man es retten kann.

Das blieb mir im Gedächtnis. Als mein Mitgründer Roberto und ich begannen, den Markt für M&A von Kleinunternehmen zu untersuchen, war die professionelle Gelegenheit offensichtlich. Aber unter der Marktanalyse lag immer etwas Persönlicheres – die Erinnerung daran, wie ich sah, wie das Unternehmen meines Vaters verschwand, weil die richtige Infrastruktur für jemanden wie ihn nicht existierte. Iconic ist in gewisser Weise das Ergebnis, das er nie erhalten hat.

In den kommenden zehn Jahren wird erwartet, dass fast sechs Millionen Kleinunternehmen den Besitzer wechseln. Warum glauben Sie, dass die aktuelle M&A‑Infrastruktur nicht auf diese Welle von Eigentumsübertragungen vorbereitet ist?

Die Infrastruktur wurde nie für den M&A‑Markt von Kleinunternehmen gebaut. Investmentbanken, M&A‑Berater und institutionelle Transaktionsunterstützung wurden traditionell für Deals über einer bestimmten Größe konzipiert. Kleinunternehmen auf der Hauptstraße wurden dabei außen vor gelassen.

Was für sie existiert, ist größtenteils manuell und umfasst Tabellenkalkulationen, E‑Mail‑Threads, lokale Makler, die isoliert ohne gemeinsame Daten arbeiten, und keine standardisierten Prozesse. Dieses Setup wird nicht halten, wenn Millionen von Transaktionen gleichzeitig durchlaufen.

Sie haben einen Hintergrund, der Private Equity bei Carlyle, Rechenzentrumsinfrastruktur, Gesundheits‑Startups und jetzt M&A‑Technologie umfasst. Welche Lehren aus diesen Branchen haben sich beim Aufbau von Iconic als am wertvollsten erwiesen?

Die ehrlichste Antwort, die ich geben kann, stammt aus persönlicher Erfahrung. Als Kit übernommen wurde, befand ich mich auf der Verkaufsseite einer Transaktion mit einer Armee von Anwälten und professionellen M&A‑Executives am anderen Tisch. Ich kann Ihnen sagen, dass das Ergebnis völlig anders ausgesehen hätte, wenn ich nicht das richtige Team um mich herum gehabt hätte, Menschen, die tatsächlich wussten, was sie im M&A tun.

Diese Erfahrung machte eines klar: Die Menschen mit der richtigen Infrastruktur und dem richtigen Zugang gewinnen. Die Menschen ohne sie lassen Geld auf dem Tisch liegen oder, schlimmer noch, werden im wichtigsten finanziellen Moment ihres Lebens ausgenutzt.

Ich sah dasselbe Muster im Private Equity. Die Firmen mit dem besten Deal‑Flow und den besten Daten verstärken ihre Vorteile im Laufe der Zeit. Alle anderen füllen die Lücken, die ihnen erlaubt sind. Diese Asymmetrie existiert genauso stark auf der Hauptstraße wie an der Wall Street. Der Unterschied ist, dass wir auf der Hauptstraße das bereits normalisiert haben.

Kleinunternehmer haben über Jahrzehnte etwas Echtes aufgebaut. Sie haben ihre Kunden und Gemeinschaften mit eigenen Händen bedient. Und wenn es Zeit ist zu verkaufen, navigieren sie durch einen fremden Prozess ohne Fahrplan. Das ist das Problem, das Iconic lösen will.

Kleinunternehmens‑Transaktionen basieren oft auf Tabellenkalkulationen, E‑Mails und manuellen Prozessen. Welche größten Ineffizienzen kann KI in den nächsten fünf Jahren realistisch beseitigen?

Die Deal‑Vorbereitung ist der erste wirkliche Engpass. Ein Unternehmen für den Markt vorzubereiten dauert Wochen, und der Großteil davon besteht darin, Finanzdaten zu organisieren, ein CIM zu erstellen und ein Käuferprofil zu etablieren. Das ist alles strukturierte, wiederholbare Arbeit, bei der KI wirklich gut ist.

Das Käufer‑Matching ist ebenfalls entscheidend für gute Ergebnisse. Derzeit basiert der Prozess im Wesentlichen auf der Kontaktliste eines Maklers. KI kann Signale ziehen, zu denen kein einzelner Makler Zugang hat, einschließlich Akquisitionshistorie, deklarierter Investitionskriterien, Roll‑Up‑Muster in einem Sektor und Suchverhalten, das aktives Deal‑Suchen anzeigt. Und die Due Diligence ist im Kern ein Dokumenten‑Management‑ und Kreuzreferenzierungsproblem. Genau diese Art von Arbeit kann KI dabei helfen, die Abschlusszeiten zu halbieren.

In fünf Jahren werden das Front‑End (Vorbereitung) und das Back‑End (Due Diligence) einer Transaktion ganz anders aussehen als heute. Der mittlere Teil, in dem ein Verkäufer entscheidet, ob er jemandem vertraut, der das von ihm Aufgebaute übernimmt, wird weiterhin menschlich bleiben. Die Nutzung von KI für die Routinearbeit wird Berater freisetzen, damit sie den wirkungsvollsten Teil der Arbeit erledigen können.

Viele KI‑Startups konzentrieren sich darauf, menschliche Expertise zu ersetzen. Iconic scheint Berater zu ergänzen statt zu eliminieren. Warum glauben Sie, dass die Zukunft von M&A mensch‑plus‑KI und nicht nur KI sein wird?

M&A ist im Kern ein Vertrauensgeschäft. Ein Verkäufer übergibt das, was er sein Leben lang aufgebaut hat. Dieser Moment lässt sich nicht automatisieren. Sobald ein Verkäufer das Gefühl hat, mit einem System statt mit einer Person zu sprechen, die wirklich versteht, was auf dem Spiel steht, ist der Deal verloren.

Die Herausforderung beim M&A von Kleinunternehmen heute ist, dass Makler alles von Hand erledigen sollen, was die Anzahl der Deals, die sie abwickeln können, begrenzt und die Zeit, die sie tatsächlich mit jedem Verkäufer verbringen können, einschränkt. Das ist die eigentliche Kostenfrage. Diese Eigentümer navigieren die wichtigste finanzielle Entscheidung ihres Lebens, oft zum ersten Mal, ohne Fahrplan und mit Einschränkungen in der Qualität der Vertretung. Bei größeren Transaktionen lösen Investmentbanken das, indem sie ein Team von Analysten auf das Problem werfen. Auf der Hauptstraße ist das nicht möglich, aber was möglich ist, erlaubt die aktuelle Technologie. Wir können die Lücke jetzt schließen. Wenn ein Makler in Tabellenkalkulationen und Käufer‑E‑Mails versinkt, ist das Zeit, die er nicht mit der Person verbringt, die ihn am meisten braucht.

Was wir bauen, entfernt diese Obergrenze. Die KI übernimmt die operative Last. Der Makler übernimmt die Beziehung, das Vertrauen, das menschliche Urteilsvermögen, das kein Modell replizieren kann.

Es gibt auch eine praktische Realität. Diese Transaktionen bringen reale rechtliche, finanzielle und steuerliche Komplexität mit sich, die verantwortliche Fachleute erfordert. Aber über die Mechanik hinaus muss ein Verkäufer, der entscheidet, ob er sein Lebenswerk einem Fremden übergeben soll, das Gefühl haben, wirklich gesehen zu werden und durch den Prozess geführt zu werden. Das ist kein Software‑Problem. Das ist ein Menschen‑Problem. Und das wird es immer bleiben.

Eines der Kernversprechen von Iconic ist, die für den Abschluss einer Transaktion erforderliche Zeit zu reduzieren. Welche spezifischen Engpässe verzögern Deals am häufigsten und wie hilft KI, diese zu beheben?

Verkäufer kommen häufig unvorbereitet auf den Markt. Finanzdaten zu organisieren, Präsentationsmaterialien zu erstellen und eine realistische Bewertungsspanne zu bestimmen, kann Wochen hinzufügen, bevor der eigentliche Prozess überhaupt beginnt. Dann ist die Käuferansprache zu breit, weil die Zielgruppendaten zu dünn sind. Makler kompensieren schlechtes Matching, indem sie breit streuen, was bedeutet, dass sie Zeit mit Käufern verbringen, die nie zum Deal passen. Sobald jemand unter einer LOI ist, wird die Due Diligence zu einer E‑Mail‑Kette mit geteilten Laufwerken und Versionsverwirrung. Langsam und manuell, jedes Mal.

KI komprimiert jede dieser Phasen. Die Vorbereitung wird schneller, wenn Werkzeuge Finanzdaten automatisch ziehen und organisieren können, die Ansprache wird präziser, wenn Sie mit Verhaltenssignalen und Transaktionshistorie arbeiten statt mit einer Kontaktliste, und die Due Diligence bewegt sich, wenn Dokumente in Echtzeit organisiert und verknüpft werden, anstatt sie sequenziell von Hand zu prüfen.

Die Unternehmensbewertung bleibt einer der am meisten diskutierten Aspekte jeder Akquisition. Wie sehen Sie, dass KI Bewertungsmethoden verändert, insbesondere für kleinere Unternehmen, die oft keine umfangreichen Vergleichstransaktionsdaten haben?

Die Herausforderung liegt hier wirklich in den Daten. Die Vergleichstransaktionsdaten, auf die Investmentbanken bei Mid‑Market‑Deals zurückgreifen, existieren hier nicht in großem Umfang. Deals werden nicht gemeldet, Bedingungen werden nicht offengelegt und Stichprobengrößen sind klein. Daher sind Bewertungen inkonsistent, und diese Inkonsistenz erzeugt Reibungen auf beiden Seiten jedes Deals.

KI hilft, indem sie Muster über Eingaben hinweg erkennt, die manuelle Analysen nicht effizient verarbeiten können. Dazu gehören Branchenbenchmarks, lokale Marktbedingungen, Eigentümerabhängigkeit, Kundenkonzentration und wiederkehrende Einnahmen. Sie erhalten einen fundierteren Ausgangspunkt für die Verhandlung, der wirklich nützlich ist, selbst wenn er nicht alles löst. Die Modelle werden auch besser, je mehr Transaktionsdaten im Laufe der Zeit erfasst werden.

KI wird bei Unternehmen, bei denen der Großteil des Wertes in den Beziehungen des Eigentümers liegt, am meisten kämpfen. Wie bewertet man das? Meistens kann man das nicht, und ein Algorithmus, der etwas anderes vorgibt, wird Menschen in die Irre führen.

Käufer‑Matching ist ein weiterer Bereich, in dem Iconic KI einsetzt. Welche Signale oder Datenpunkte kann maschinelles Lernen aufdecken, die traditionelle Makler bei der Identifizierung des besten strategischen oder finanziellen Käufers übersehen könnten?

Ein traditioneller Makler arbeitet mit einem Netzwerk, das er über Jahre aufgebaut hat. Dieses Netzwerk kann ausgezeichnet sein. Es ist jedoch lokal und endlich. Ein Makler im Mittleren Westen, der einen Fertigungsdeal betreut, kennt die Käufer in seiner Region. Er weiß wahrscheinlich nichts von der Private‑Equity‑Firma, die stillschweigend in diesem Sektor aufkauft, oder von dem Family Office, das vor sechs Monaten ein ähnliches Unternehmen veräußert hat und aktiv sucht.

Maschinelles Lernen arbeitet mit einem völlig anderen Signalsatz, einschließlich aktiver Akquisitionssuchen, historischer Transaktionsmuster, deklarierter Investitionsmandate, Web‑Verhalten, das Deal‑Suchen anzeigt, und branchenspezifischer Adjazenzen, die ein Mensch vielleicht nicht prüfen würde. Das bringt Käufer ans Licht, die kein einzelner Makler über seine Kontaktliste findet.

Es macht auch etwas Feineres, nämlich Gewichtung. Nicht jeder qualifizierte Käufer ist der richtige Käufer. Die beste Übereinstimmung ist meist die, bei der Synergien real sind, kulturelle Passung besteht und die Menschen und das Erbe des Verkäufers wahrscheinlich erhalten bleiben. Diese Signale existieren in den Daten. Sie werden jedoch noch nicht genutzt.

Der untere Mittelstand wurde historisch von Investmentbanken vernachlässigt. Warum wurde dieses Segment so lange übersehen und welche wirtschaftliche Chance schafft das für technologie‑getriebene Plattformen?

Reine Unit‑Economics. Investmentbanken basieren auf Gebührenstrukturen, die bei großen Deals funktionieren. Eine Transaktion von 500 Millionen Dollar erzeugt den Umsatz, der das Team und den Zeitplan rechtfertigt. Eine Transaktion von 3 Millionen Dollar nicht, zumindest nicht ohne völlig andere Kostenstruktur. Deshalb gingen die Banken nach oben, und die Hauptstraße bekam das, was bereits an lokaler Makler‑Infrastruktur existierte, die fragmentiert und meist unterkapitalisiert war.

Das ist kein Versagen der Banken. Es ist einfach Mathematik. Und Technologie ändert die Mathematik. Wenn KI die Arbeit übernimmt, die früher erhebliche Arbeitsstunden erforderte, werden die Wirtschaftlichkeit eines kleineren Deals machbar. Man kann mehr Transaktionen mit besseren Ergebnissen zu einem Bruchteil der bisherigen Kosten durchführen. Das öffnet tatsächlich diesen Markt.

Die Einsätze sind real. Es gibt Billionen von Dollar an Eigenkapital von Kleinunternehmen in diesem Segment. Die meisten dieser Eigentümer hatten nie Zugang zu echter Transaktionsinfrastruktur. Das ist die Chance, die wir anstreben.

Blicken wir in die Zukunft, sehen Sie ein Szenario, in dem KI‑Agenten eigenständig bedeutende Teile des M&A‑Prozesses übernehmen können, von der Akquise und Due Diligence bis zu Verhandlungen, oder wird menschliches Urteilsvermögen bei großen Transaktionen weiterhin der entscheidende Faktor bleiben?

KI‑Agenten werden mehr von diesem Prozess übernehmen, als die meisten Menschen erwarten, und das schneller. Akquise, Deal‑Vorbereitung, Datenraum‑Management, Due‑Diligence‑Prüfung und frühe Vertragsstrukturierung. Die zugrunde liegenden Fähigkeiten entwickeln sich so schnell, dass ein signifikanter KI‑Einsatz in all diesen Bereichen eine nahe‑zeitliche Realität ist.

Wo menschliches Urteilsvermögen bleibt, sind die Momente, die tatsächlich entscheiden, ob ein Deal zustande kommt. Ein Verkäufer, der entscheidet, ob er diesem Käufer vertraut, mit dem er das Aufgebaute übergibt. Eine Verhandlung, die auf etwas hinausläuft, das kein Modell erfassen kann, etwa ob der neue Eigentümer die 30 Personen, die seit 15 Jahren dort sind, behalten wird. Das sind Urteilsentscheidungen, die von Menschen mit echten Einsätzen getroffen werden.

Die Version, auf die ich hinarbeite, ist nicht, dass KI den Prozess läuft, während Menschen beobachten. Es ist, dass KI die operative Belastung übernimmt, sodass Berater ihre Zeit für den Teil des Jobs aufwenden können, den nur sie erledigen können. Das ist die größte Transaktion im Leben eines Unternehmers, typischerweise. Einen glaubwürdigen Menschen zu haben, der sie durchgängig leitet und hilft, Nuancen in Angeboten zu entdecken, die KI nicht erfassen kann, ist der Grund, warum dies immer grundlegend ein menschliches Unterfangen bleiben wird, das durch KI unterstützt wird.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Iconic besuchen.