Par Chadha, Gründer, CEO und CIO von HandsOn Global Management – Interviewreihe

Par Chadha, Gründer, CEO und CIO von HandsOn Global Management, ist Unternehmer, Investor und Technologie‑Executive mit jahrzehntelanger Erfahrung im Aufbau und Skalieren technologiegestützter Unternehmen. Seit der Gründung von HandsOn Global Management im Jahr 2001 konzentriert er sich auf Investitionen in Workflow‑Automatisierung, Big Data, Robotic Process Automation (RPA), kognitive Technologien und künstliche Intelligenz in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Versicherung und Rechtsmarkt. Er ist außerdem Mitbegründer von Rule14 und war zuvor Vorsitzender und Executive Chairman von Exela Technologies sowie Vorsitzender von SourceHOV.

HandsOn Global Management (HGM) Limited ist ein technologiegetriebenes Unternehmen, das an der Schnittstelle von strategischen Investitionen und Unternehmensdienstleistungen operiert und Kapitalbereitstellung mit operativer Expertise kombiniert, um technologiegestützte Unternehmen aufzubauen und zu skalieren. Das Unternehmen fokussiert sich zunehmend auf KI‑gestützte Gesundheitsdienste, einschließlich Revenue‑Cycle‑Management, medizinischer Codierung, ambientem Zuhören und Gesundheits‑Analytics, und wendet gleichzeitig KI‑basierte Automatisierung und Prozessoptimierung auf Unternehmens‑Workflows an. HGM beschreibt sein Modell als Hybrid aus Investment‑Firma und diversifiziertem Dienstleister, der durch Akquisitionen, Technologieintegration und operative Umsetzung langfristiges Wachstum in Märkten wie Nordamerika, Asien‑Pazifik und dem Nahen Osten verfolgt.

Sie haben HandsOn Global Management im Jahr 2001 gegründet, lange bevor künstliche Intelligenz zu einem Mainstream‑Investmentthema wurde. Was hat Sie ursprünglich dazu inspiriert, das Unternehmen zu gründen, und wie hat sich die Investment‑Philosophie im Zuge von Fortschritten in Workflow‑Automatisierung, Daten‑Intelligenz und agentischer KI entwickelt?

Der Name HandsOn beschreibt, wie ich über die Organisation denke. Wenn Sie nicht hands‑on sein können – wenn Sie hands‑off sind – gehören Sie nicht zu unserer Organisation. Ich erwarte von den Menschen, die Unternehmen leiten, einschließlich mir selbst, dass sie das praktiziere, was ich Servant‑Leadership nenne. Unsere Aufgabe ist es, die Menschen, die für uns arbeiten, zu unterstützen und ihnen zu helfen, erfolgreicher zu werden.

Die Technologie hat sich enorm weiterentwickelt, aber die Grundfrage hat sich kaum geändert: Was ermöglicht die Technologie dem Unternehmen, besser zu arbeiten?

Bei der Automatisierung habe ich stets das betrachtet, was ich Flex‑Capacity nenne. Wenn ein Mitarbeiter 100 Transaktionen bearbeiten kann und die Automatisierung dieser Person ermöglicht, 250 zu bearbeiten, schaffen Sie Kapazität für Wachstum, ohne dieselben Kosten zu erhöhen. Das macht das Unternehmen profitabler und skalierbarer.

Jetzt geht KI noch einen Schritt weiter. Wir bewegen uns hin zu KI‑basierten Workflows, bei denen viele unterschiedliche Aufgaben orchestriert werden, Menschen im Loop sind und agentische KI im Loop arbeitet. Ich denke, solche Unternehmen werden stark nachgefragt und gehören zu den disruptivsten.

Die Technologie hat sich also weiterentwickelt, aber unsere Philosophie bleibt hands‑on: Das operative Problem verstehen, Produktivitätspotenziale erkennen und die Technologie in ein Geschäftsmodell überführen.

Als sowohl CEO als auch Chief Investment Officer, welche Merkmale unterscheiden ein KI‑Unternehmen mit Potenzial zu einem langlebigen Geschäft von einem, das hauptsächlich von kurzfristiger Aufregung um die Technologie profitiert?

Für mich liegt der Unterschied darin, ob Sie die Investition in ein Geschäft umwandeln können. Andernfalls ist die Investition nur eine Kostenstelle.

Es kann viel Aufregung um geistiges Eigentum oder neue Technologie geben, aber jemand muss sie nutzen. Sie muss ein Problem lösen, ein Wertversprechen haben und letztlich Einnahmen generieren.

Nehmen wir Automatisierung als Beispiel. Man muss die zu automatisierende Funktion verstehen. Marketing, Vertrieb, Einkauf, Personal, Finanzen, Verwaltung, Steuerberichterstattung und Sicherheit sind sehr unterschiedliche Funktionen. Die Automatisierung muss um das herum gestaltet werden, was das jeweilige Unternehmen tatsächlich tut. Eine Tankstelle hat sehr spezifische Bedürfnisse. Ein Restaurant hat sehr spezialisierte Bedürfnisse.

Die Unternehmen, die bestehen, sind jene, bei denen Kunden den Unterschied sehen – mehr Profitabilität, mehr Skalierbarkeit, mehr Kapazität oder die Fähigkeit, etwas zu tun, das zuvor wirtschaftlich nicht möglich war. Die Technologie ist wichtig, aber letztlich muss sie zu einem Geschäftsmodell werden.

HandsOn Global Management übernimmt eine aktive operative Rolle beim Aufbau, der Akquisition und der Transformation von Unternehmen. Wie verändert dieser hands‑on Ansatz die Bewertung von KI‑Investitionen im Vergleich zu einem traditionellen Venture‑Capital‑ oder Private‑Equity‑Modell?

Ich glaube nicht daran, von oben aus zu sitzen und den Menschen einfach zu sagen, was sie tun sollen. Mein Ansatz war immer, dass die Menschen, die für Sie arbeiten, Lücken haben, und Ihre Aufgabe ist es, diese Lücken zu schließen und sie erfolgreich zu machen.

Das bedeutet, wenn wir eine Investition betrachten, denken wir operativ. Wer wird sie führen? Wie wird sie positioniert? Wer sind die Kunden und Partner? Was ist das Wertversprechen? Kann sie skalierbar werden?

Ich arbeite Hand in Hand mit den Management‑Teams, aber ich möchte, dass die operative Person die Führung übernimmt. Ich stelle die Einführung her, lasse diese Person übernehmen, bleibe in Kopie und bin verfügbar. Für uns sind das Eigentum an einer Investition und das Betreiben eines Unternehmens keine völlig getrennten Aktivitäten.

Viele Unternehmen experimentieren mit KI, aber nur wenige haben sie erfolgreich in mission‑kritischen Abläufen implementiert. Was unterscheidet Organisationen, die von isolierten Pilotprojekten zu einer produktiven Skalierung übergehen?

Ein großer Teil davon ist, ob die Organisation selbst bereit ist, sich zu verändern.

Die Technologie kann schneller voranschreiten als die Menschen. Wir haben Absolventen, die KI, Agenten kennen und sehr schnell produktiv werden können. Gleichzeitig können Personen mit fünf, zehn oder zwanzig Jahren Berufserfahrung Schwierigkeiten haben, von ihrer Komfortzone in die neue Zone zu wechseln. Wir sehen dieses Verhalten in den USA, Indien, den Philippinen und Europa.

Das wird zu einem organisatorischen Problem, nicht nur zu einem Technologieproblem.

Die Unternehmen, die den Übergang schaffen, sind bereit, den Workflow selbst zu verändern. Sobald Sie verschiedene Aufgaben mit Menschen und agentischer KI im Prozess orchestrieren, ändern Sie, wie die Arbeit erledigt wird.

Wenn Unternehmen diesen Wandel nicht vollziehen, wird es ein anderer tun. Ich denke, es wird zu einem „Do or Die“ kommen. Die Unternehmen, die disruptiv sind, werden vorankommen, die anderen werden selbst disruptiert.

HGM’s Gesundheitsinitiativen umfassen autonome medizinische Codierung, Sprach‑ und Gesprächs‑Intelligenz, prädiktive Analytik und KI‑Agenten, die über administrative und klinische Workflows hinweg operieren. Wo sehen Sie das größte Potenzial, dass KI Reibungsverluste im Gesundheitswesen beseitigt, ohne Genauigkeit, Datenschutz oder das Vertrauen der Patienten zu gefährden?

Eines der größten Probleme im Gesundheitswesen ist, dass wir einzelne Funktionen digitalisiert haben, aber das Unternehmen nicht unbedingt vernetzt haben. Leistungen, Einschreibungen, Versorgungsmanagement, Apotheke, Anbieterdienste, Analytik und Revenue‑Cycle können noch immer als getrennte Systeme laufen. Das führt zu doppelter Arbeit, Ineffizienz, höheren Kosten und einer schlechten Erfahrung.

Ich glaube nicht, dass die Lösung ein weiteres einzelnes Anwendungs‑Tool ist. Intelligenz muss in den Workflow eingebettet sein. Die Chance liegt darin, Daten, Prozesse und Menschen zusammenzubringen, sodass KI helfen kann zu verstehen, was geschieht, das Nächste vorherzusagen, eine Handlung zu empfehlen und die Arbeit zu automatisieren, die angemessen automatisiert werden kann.

Administrative Arbeit ist ein offensichtlicher Einstiegspunkt. Anbieter kämpfen immer noch mit manuellen Prozessen, Vorabgenehmigungen und administrativer Belastung. Wenn Technologie diese Workflows vereinfachen kann, schaffen Sie mehr Kapazität für die Fachkräfte und letztlich mehr Zeit für die Versorgung.

Doch Vertrauen ist im Gesundheitswesen enorm wichtig. Sicherheit, Compliance und Governance müssen Teil der Architektur sein. Technologie sollte Komplexität vereinfachen, nicht erhöhen. Das Ziel ist nicht KI um ihrer selbst willen, sondern bessere Versorgung, geringere Kosten, bessere operative Leistung und ein besseres Erlebnis für Mitglieder und Anbieter.

In regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Versicherungen und dem öffentlichen Sektor, wie sollten Unternehmen entscheiden, welche Entscheidungen an autonome KI‑Agenten delegiert werden können und welche weiterhin einer menschlichen Prüfung bedürfen?

Ich denke, die Verantwortlichkeit wird zur Trennlinie.

In regulierten Unternehmen hat letztlich jemand die Verantwortung für das, was dargestellt wird. In der Cybersicherheit zum Beispiel können Regulierungsbehörden das Management und Aufsichtsräte verpflichten, Informationen sehr schnell offenzulegen, und das obere Management muss öffentliche Erklärungen unterschreiben. Das Problem ist, dass niemand alles sofort weiß.

KI kann Werkzeuge zusammenführen, eine Basis schaffen, Informationen organisieren und einen Prozess deutlich produktiver machen. Das lässt die Verantwortlichkeit jedoch nicht verschwinden.

Gesundheitswesen ist ein gutes Beispiel. KI kann vorhersagen, erkennen, empfehlen und automatisieren, aber diese Funktionen tragen nicht alle das gleiche Risikoniveau. Die Architektur muss erkennen, wo Automatisierung sinnvoll ist und wo Menschen im Loop bleiben müssen. Je folgenreicher die Entscheidung, desto wichtiger werden Governance, Erklärbarkeit und Verantwortlichkeit.

Ich sehe es nicht als Wahl zwischen vollständig autonomer KI und rein manueller Arbeit. Die Frage ist, wo KI die Arbeit effektiv erledigen kann und wo ein Mensch noch Urteil ausüben oder hinter dem Ergebnis stehen muss.

Sie haben Rule14 mitbegründet, eine Plattform, die in Echtzeit Informationen finden, überwachen, analysieren und zusammenfassen soll. Wie haben große Sprachmodelle und generative KI das Potenzial im Data‑Mining verändert und welche grundlegenden Daten‑Herausforderungen müssen noch gelöst werden?

Große Sprachmodelle schaffen die Möglichkeit, informationsbasierte Arbeit deutlich skalierbarer zu machen.

Wir haben Unternehmen, in denen Hunderte von Anwälten und anderen Fachleuten mit Inhalten und Informationen arbeiten, und historisch haben sie mehr Legacy‑Tools als große Sprachmodelle eingesetzt. Was mich fasziniert, ist, wie man Plattformen, die für einen Zweck gebaut wurden, korrekt verpackt und für einen völlig anderen Zweck in großem Maßstab nutzt.

Es geht nicht nur darum, dass ein Modell etwas zusammenfassen kann. Man kann die Wirtschaftlichkeit verändern, wie große Mengen an Informationen verarbeitet, verpackt und bereitgestellt werden.

Aber ich würde nicht annehmen, dass man mit einem großen Sprachmodell plötzlich alles weiß. Die zugrunde liegenden Informationen bleiben wichtig, und in der realen Welt können Informationen unvollständig oder nicht verfügbar sein, wenn man sie benötigt. Die Modelle machen uns produktiver; sie beseitigen nicht die Notwendigkeit zu verstehen, welche Informationen man tatsächlich hat.

HGM’s strategisches Ökosystem umfasst Unternehmen, die in autonomen medizinischen Codierung, ambienter klinischer Dokumentation, intelligenten Workflows, Zahlungen, Datenverarbeitung und KI‑Entwicklungsplattformen tätig sind. Wie schaffen Sie sinnvolle technische und kommerzielle Zusammenarbeit innerhalb eines Portfolios, ohne Unternehmen in ein künstliches Ökosystem zu zwingen?

Man nutzt jedes Unternehmen für das, was es am besten kann.

Ich habe das in der Cybersicherheit als kleinen Club beschrieben. Wir sind der Dienstleister und die anderen Unternehmen sind Experten in ihren Bereichen. Wir nutzen jedes für seine beste Fähigkeit. Durch die Kombination mit uns erhalten sie Zugang zu unseren Kunden, und wir profitieren von dem, worin sie sehr gut sind.

Das ist anders, als zu verlangen, dass jedes Unternehmen jedes andere nutzt, nur weil sie im selben Portfolio sitzen. Ziel ist es, Fähigkeiten zu bündeln, sodass der Kunde sie tatsächlich nutzen kann.

Intern verfolge ich einen ähnlichen Ansatz. Ich verbinde die richtigen Personen und lasse die operative Person führen. Sie erarbeiten, was sie gemeinsam tun können, welche Budgets vorhanden sind und ob es in die Produkt‑Roadmap passt.

Die Zusammenarbeit muss Mehrwert schaffen. Andernfalls gibt es keinen Grund, sie zu erzwingen.

Sie haben Investitionen, Akquisitionen und operative Transformationen in mehreren Regionen und Branchen geleitet. Was haben Sie darüber gelernt, KI‑Produkte an unterschiedliche regulatorische Umfelder, Geschäftskulturen, Sprachen und digitale Reifegrade anzupassen?

Kultur ist wichtig, und persönliche Beziehungen sind wichtig.

Wenn Menschen sich nur über ein Telefonbuch, eine Telefonnummer oder eine E‑Mail kennen, nenne ich das eine sehr unpersönliche Beziehung. Das kann funktionieren, wenn alles normal läuft. Aber wenn man etwas aufbaut, erweitert, repariert oder ein Problem löst, wird das Kennen der Person auf der anderen Seite viel wichtiger.

Reisen lehrt, dass Märkte nicht alle gleich sind. Man lernt, was Menschen essen, welchen Sport sie verfolgen, wie ihr Schulsystem funktioniert, was kulturell sensibel ist und was unnötige Barrieren schafft. Je mehr man über das Land, die Menschen und deren Lebensweise weiß, desto mehr reduziert man die Distanz in der Beziehung.

Technologie ist ähnlich. Verschiedene Märkte befinden sich an unterschiedlichen Punkten. Einige Länder sind in bestimmten professionellen Dienstleistungen weiter als die USA, während wir in anderen Formen der Automatisierung weiter vorne sein können.

Man kann nicht einfach ein Modell nehmen, es überall einsetzen und das gleiche Ergebnis erwarten. Man muss verstehen, wie dieser Markt tatsächlich funktioniert, und Beziehungen zu den Menschen aufbauen, die es nutzen werden.

Da agentische KI, kognitive Automatisierung und physische KI weiter zusammenwachsen, welche Chancen werden Ihrer Meinung nach noch unterschätzt, und welchen Rat würden Sie Gründern geben, die Unternehmen für diese nächste Phase der Automatisierung aufbauen?

Ich denke, KI‑basierte Workflows werden sehr, sehr stark nachgefragt werden – die Orchestrierung verschiedener Aufgaben mit Menschen im Loop und agentischer KI im Loop. Ich glaube, das werden einige der disruptivsten Unternehmen sein.

Die Disruption wird breiter sein, als die meisten erwarten. Viele denken, Automatisierung treffe das untere Ende der Arbeitskraft. Meiner Meinung nach betrifft sie häufig die mittlere Ebene. Führungskräfte können mehr leisten, sodass die mittlere Ebene weniger nötig ist. Codierung, Testen, Dateneingabe und Datenanalyse werden automatisiert, während Workflows und Dashboards den Bedarf an der Verwaltung dieser Funktionen reduzieren.

Dann gibt es die physische Seite. Restaurants werden automatisiert. Arbeit, die früher während Ernte‑ und Pflanzsaisonen Menschen erforderte, wird durch autonome Maschinen, Roboter und Drohnen ersetzt. Dieses Umfeld verändert sich sehr schnell.

Es wird in diesem Übergang Schmerzen geben. Produktive Motoren benötigen weniger Menschen. Aber wenn wir die Produktivität nicht steigern, können wir nicht mit deutlich bevölkerungsreicheren Ländern mit anderen Kostenstrukturen konkurrieren. Wenn wir es richtig machen, kann das der Beginn eines neuen amerikanischen Jahrhunderts sein.

Für Gründer würde ich den Fokus auf den Workflow und die Produktivität legen, die Sie schaffen. Bauen Sie etwas, das Teil der tatsächlichen Arbeitsausführung wird, verstehen Sie, wo Menschen noch im Loop gehören, und erkennen Sie, dass die Organisationen, die Ihre Technologie übernehmen, ebenfalls einen großen Wandel in der Arbeitskräfte‑Struktur durchlaufen.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten HandsOn Global Management besuchen.