KI im M&A entwickelt sich vom Experiment zur gängigen Praxis: Was das für Deal-Teams bedeutet

KI im M&A: Was die Studien sagen und was in der Praxis wirklich funktioniert

Die Belege liegen vor. Teams, die KI im M&A einsetzen, berichten von einer durchschnittlichen Kostensenkung von rund 20 Prozent, und 40 Prozent der Befragten geben an, dass KI 30 bis 50 Prozent schnellere Deal-Zyklen ermöglicht hat. Das ist kein Pilotergebnis mehr. Es spiegelt wider, wie eine wachsende Zahl von Deal-Teams heute arbeitet.

Doch dieselbe Studie verweist auf etwas, das Beachtung verdient: Die große Mehrheit der Praktiker setzt derzeit auf kommerziell verfügbare KI-Chatbots, nicht auf maßgeschneiderte, proprietäre Tools. Genau in dieser Lücke zwischen den Tools, die die meisten Teams nutzen, und den Tools, die im professionellen Deal-Kontext wirklich liefern, liegt ein Großteil der Frustration.

Hier schafft KI im M&A echten Wert – und das braucht es, um diesen zuverlässig zu liefern.

Target-Identifikation: die größte Chance, wenn richtig umgesetzt

Es gibt eine Fülle potenzieller Unternehmen, die man erwerben, an die man verkaufen oder mit denen man kooperieren kann, und über diese Unternehmen sind enorme Datenmengen verfügbar. Die erfolgreichsten M&A-Programme schauen über das Kerngeschäft hinaus in angrenzende Bereiche und potenzielle Step-outs.

Das Problem mit universell einsetzbaren KI-Tools für diese Arbeit ist struktureller Natur. Sie beziehen ihre Informationen aus oberflächlichen Web-Inhalten. Sie haben keinen Zugriff auf Unternehmensregister, Jahresabschlüsse oder Eigentümerdaten. Sie können keine harten Filter nach Umsatz, Mitarbeiterzahl, Eigentümerstruktur oder Geografie anwenden. Und sie übersehen genau die Unternehmen, die im Mid-Market am wichtigsten sind: Nischenanbieter und private Unternehmen mit geringer Online-Präsenz, aber starken Fundamentaldaten.

Die Longlist-Funktionalität von StrategyBridgeAI ist genau dafür gebaut. Die Plattform durchsucht rund 50 Millionen private und börsennotierte Unternehmen über eine semantische Chat-Oberfläche und findet Targets, Käufer und Wettbewerber auf Basis von Geschäftsmodell-Logik, Marktposition, Größe, Eigentümerstruktur und Standort. Dies steht neben einer deterministischen Filterlogik, sodass die Ergebnisse keine Prompt-Näherungen sind, sondern saubere, gefilterte Datensätze, bereit für die weitere Verwendung.

Der Output umfasst finanzielle KPI, Eigentümerstrukturen, qualitative Unternehmensdaten, Transaktionen und Kontaktinformationen – alles direkt nach Excel im eigenen Format des Nutzers exportierbar.

Outside-in-Unternehmensanalyse: vom ersten Blick zur Investitionsentscheidung

Die Bewertung von Targets muss mehrere Dimensionen umfassen, um die wertvollsten potenziellen Targets mit dem richtigen strategischen und finanziellen Fit zu identifizieren. Das bedeutet, über eine Longlist hinauszugehen: zu verstehen, wo ein Unternehmen in seinem Markt steht, wie es im Vergleich zu Peers abschneidet und ob die Zahlen tragen.

Hier verlieren die meisten Teams noch immer erheblich Zeit. Eine glaubwürdige Outside-in-Analyse, ein Peer-Benchmarking und eine Bewertungsspanne manuell zusammenzustellen, dauert Tage. StrategyBridgeAI verdichtet das auf Minuten.

Das Modul Outside-in-Unternehmensanalyseliefert auf Knopfdruck eine vollständige Unternehmensbewertung:

• Finanzkennzahlen und KPI, aus verifizierten Quellen bezogen und automatisch strukturiert
• Peer-Group-Benchmarking, basierend auf struktureller Ähnlichkeit des Geschäftsmodells, nicht auf Branchencodes
• Bewertung, deterministisch mit etablierten finanziellen Methoden berechnet und anschließend analytisch mit KI-generierten Insights interpretiert
• Forecasting, fundiert auf Marktdaten und Peer-Trends
• Stärken, Risiken und Werttreiber, aus den Daten herausgearbeitet, nicht aus dem Nichts generiert

Jede Berechnung ist nachvollziehbar. Jeder Output ist prüfungssicher. Und der finale Bericht wird direkt im eigenen Design des Kunden geliefert – bereit für ein Investment Committee, einen Pitch oder eine Kreditentscheidung.

Tobias Nellinger von dhmp bringt es so auf den Punkt:

„Analysen stehen jetzt schneller und zugleich deutlich umfassender zur Verfügung als zuvor.“

Due Diligence und darüber hinaus

Gen AI hilft Unternehmen, die Due Diligence zu beschleunigen und die Integrationsplanung zu unterstützen, wobei Teams, die sich früh damit befassen, die notwendige Dokumentation, Inputs und Systeme aufbauen, die sie brauchen, wenn die nächste Innovationswelle kommt.

Für Praktiker in Wirtschaftsprüfung, Restrukturierung und Corporate Finance gilt dieselbe Logik. Die Outside-in-Analyse unterstützt die Red-Flag-Due-Diligence. Benchmarking unterstützt Fairness Opinions und die Bewertungsfreigabe. Market Intelligence unterstützt die strategische Planung und die Pitch-Vorbereitung. Und das alles aus einer Plattform, mit konsistenter Methodik und prüfbaren Outputs.

StrategyBridgeAI ist beim Institut der Wirtschaftsprüfer (IDW) gelistet, was den Qualitätsstandard widerspiegelt, für den die Plattform gebaut ist.

Die Lücke zwischen Potenzial und Praxis

Nur 30 Prozent der M&A-Praktiker setzen sich in moderatem bis hohem Maß mit KI auseinander, und fehlende Expertise wird als größte Herausforderung bei der Einführung genannt. Das ist nicht überraschend. Generische KI-Tools erfordern erheblichen Aufwand beim Prompt-Engineering, liefern inkonsistente Ergebnisse und sind für professionelle Outputs nicht verlässlich.

Die Teams, die sich am schnellsten bewegen, sind nicht diejenigen mit der meisten KI-Expertise. Es sind diejenigen, die Tools nutzen, die für ihre spezifische Arbeit gebaut sind – mit verifizierten Daten, transparenter Methodik und Outputs, die einer Prüfung standhalten.

Hendrik Rathje von Möhrle Happ Luther bringt es unmissverständlich auf den Punkt:

„Alle wollen KI nutzen, aber wenn man es mit einer Do-it-yourself-Lösung versucht, kann die Qualität einfach nicht mit dem mithalten, was ein spezifisches Tool liefert. Dafür hat unsere Branche StrategyBridgeAI. Es wird schlicht zum Marktstandard werden.“

Lesen Sie die vollständige Kundengeschichte

Buchen Sie eine Demo, um die Plattform in der Praxis zu erleben. Oder entdecken Sie die vollständige Plattformübersicht hier.

McKinsey & Company: Gen AI in M&A: a new opportunity for growth, Mai 2024McKinsey & Company: Gen AI in M&A: from theory to practice to high performance, Januar 2026