Im M&A‑Alltag entscheidet Zeit immer häufiger über den Ausgang eines Deals. Genau hier verändert Künstliche Intelligenz (KI) Prozesse derzeit so grundlegend wie kaum eine andere Technologie. Wo KI heute bereits echten Mehrwert liefert, erläutert Markus Schiller, Head of Continental Europe bei Datasite.

KI ist für M&A-Experten ein wichtiges Werkzeug: Laut einer Studie von Deloitte haben bereits 86 Prozent der US-Unternehmen generative KI in ihre M&A-Workflows integriert, 65 Prozent im Jahr 2024.

Spannend ist jetzt vor allem, bei welchen Prozessen KI bereits den entscheidenden Unterschied macht zwischen Deal und No Deal: bei der Suche nach Targets, in der Due Diligence und im Datenraum. Also dort, wo Transaktionen bislang besonders arbeitsintensiv waren. Hier lässt sich momentan gut beobachten, wie schnell KI M&A-Prozesse umkrempelt.

Wichtig für Unternehmen ist zunächst die Auswahl des richtigen KI-Tools. Der Markt ist voll von Lösungen, doch nur wenige sind auf die spezifischen Anforderungen im M&A-Business zugeschnitten. Viele Systeme scheitern an der Integration, der Datensicherheit oder an fehlendem Verständnis für Transaktionsprozesse. Wer einen Anbieter wählt, der M&A wirklich versteht, kann Tempo und Qualität im Deal-Prozess spürbar steigern.

Beispiel 1: Geschwindigkeit im Target‑Screening

Bereits bei der Suche nach potenziellen Übernahmezielen spielt KI ihr Potenzial aus. Wenn ein Vorstand heute kurzfristig wissen will, welche Targets in einer bestimmten Region und in einem bestimmten Technologiesegment infrage kommen, ist nicht mehr tagelange Fleißarbeit gefragt. Früher hieß es: Datenquellen durchforsten, Listen pflegen, Unternehmensprofile abgleichen, Ergebnisse manuell verdichten. Kurz gesagt: großer Aufwand, viele Schleifen, geringes Tempo.

Heute kann KI viele dieser Schritte in kurzer Zeit übernehmen. Sie gleicht definierte Kriterien wie Region, Umsatzgröße, Margenprofil und Branchenfokus mit großen Datenbeständen ab, reichert bestehende Longlists mit potenziellen Übernahmezielen an und filtert passende Kandidaten systematisch heraus. 35 Prozent der Unternehmen setzen KI laut Deloitte-Studie bereits für die Target-Identifikation und für das Screening ein. Plattformen wie Grata, die strukturierte Daten zu Unternehmen bereitstellen, beschleunigen diesen Schritt noch einmal.

Der eigentliche Mehrwert liegt dabei nicht nur in der Zeitersparnis. Wer schneller und breiter suchen kann, startet mit einer besseren Ausgangsbasis in die strategische Diskussion. Und übersieht weniger Kandidaten, die früher womöglich gar nicht erst auf dem Radar aufgetaucht wären.

Beispiel 2: Struktur statt Dokumentenchaos

Noch deutlicher wird der Nutzen von KI, sobald sich aus einer ersten Idee ein möglicher Deal ergibt. In der Due Diligence kommen schnell zehntausende Dokumente zusammen: Verträge, Finanzdaten, Organigramme, Personalunterlagen, Q&A-Listen. Wer solche Prozesse kennt, weiß, was das in der Praxis bedeutet: große Teams, viel Sucharbeit und sehr viele Stunden manueller Sichtung.

KI kann solche Datenräume deutlich effizienter erschließen. Sie fasst Dokumente zusammen, markiert auffällige Stellen und macht Informationen auffindbar, die in der Masse leicht untergehen würden. Laut Deloitte setzen bereits 35 Prozent der Unternehmen KI in der Due Diligence ein. Anwendungen wie Blueflame AI, die direkt im virtuellen Datenraum genutzt werden können, helfen Teams dabei, gezielt nach Antworten zu suchen, statt sich manuell durch tausende Seiten an Verträgen, Berichten und Anhängen zu arbeiten.

Der Mehrwert liegt auch hier nicht nur in der Zeitersparnis. Wenn große Dokumentenmengen schneller strukturiert werden, lassen sich Risiken früher eingrenzen und Prioritäten klarer setzen. Aus einer Materialflut, die sonst nur mit großem personellem Aufwand zu bewältigen wäre, wird schnell ein prüfbares Gesamtbild.

Beispiel 3: Klarheit in der heißen Phase

Besonders spürbar wird der Nutzen von KI, sobald ein Deal in die heiße Phase geht. Im Auktionsprozess können sehr schnell mehrere hundert Bieter-Fragen zusammenkommen, viele davon mit ähnlicher Stoßrichtung. Für Verkäufer und Berater bedeutet das: Unterlagen durchsuchen, Antworten abstimmen und dieselbe Arbeit mehrfach machen.

Heute kann KI diesen Prozess deutlich strukturierter erledigen. Die Interessenten stellen ihre Fragen direkt an eine KI im Datenraum. Die Software erkennt ähnliche Anfragen, bündelt Dopplungen und findet relevante Stellen in den Unterlagen schnell. Gerade in großen Prozessen mit tausenden Dokumenten lassen sich Antworten so konsistenter vorbereiten und zügiger bereitstellen. Der große Mehrwert liegt deshalb auch hier nicht nur in der Zeitersparnis. Wenn solche Schleifen sauberer laufen, sinkt auch die Reibung im Prozess. Aus einem zähen Hin und Her wird ein strukturierterer Austausch.

Trotz Automatisierung bleibt der Mensch das Zentrum

Bei aller Beschleunigung bleibt der entscheidende Teil einer Transaktion menschlich. KI kann Longlists anreichern, große Dokumentenmengen strukturieren und Frageschleifen im Datenraum beschleunigen. Sie nimmt Teams damit viel Fleißarbeit ab und verschiebt spürbar, wo Zeit und Aufmerksamkeit im Prozess gebunden werden. Aber sie entscheidet nicht, ob ein Target strategisch wirklich passt, welche Risiken akzeptabel sind oder wie ein Deal am Ende verhandelt werden sollte.

Gerade im M&A-Business geht es eben nicht nur um Informationsverarbeitung, sondern vor allem um Urteilskraft, Erfahrung und Verantwortung. Ein Corporate-Development-Verantwortlicher muss einschätzen, ob ein Zielunternehmen strategisch in das eigene Portfolio passt. Ein Investmentbanker muss bewerten, wie belastbar eine Equity Story wirklich ist. Und ein Anwalt wird sich auch in Zukunft nicht darauf verlassen, dass eine Maschine eine kritische Klausel schon richtig eingeordnet hat. Aber: Alle können sich viel stärker auf das konzentrieren, was sie als hochspezialisierte Menschen auszeichnet – weil sie KI effektiv für sich arbeiten lassen.

The Bottom Line:

Ob bei der Target-Suche, in der Due Diligence oder im Datenraum: KI greift im M&A-Alltag dort ein, wo Prozesse bislang besonders mühsam und repetitiv waren. Sie nimmt den Beteiligten viel Fleißarbeit ab, ersetzt aber weder das strategische Urteil noch die Verantwortung für den Deal. Der Wandel im M&A liegt nicht darin, Entscheidungen zu automatisieren – sondern darin, menschliche Expertise dort einzusetzen, wo sie den größten Unterschied macht.