Interim-CIO: Dr. Claus Michael Sattler
KI-Due-Diligence
Die 10 schlimmsten Painpoints einer Private-Equity-Gesellschaft bei der KI-Due-Diligence
In der sich rasant entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz (KI) stehen Private-Equity-Gesellschaften vor einzigartigen Herausforderungen, wenn es darum geht, Unternehmen mit KI-Technologien zu akquirieren und zu bewerten. Die KI-Due-Diligence ist ein kritischer Prozess, der tiefgreifende Einblicke in die technologische Reife und das Potenzial eines Zielunternehmens liefert. Hier sind die zehn schwerwiegendsten Probleme, mit denen sich Private-Equity-Gesellschaften in diesem Prozess konfrontiert sehen.
1. Mangelnde Transparenz der KI-Algorithmen
Eines der häufigsten Probleme, das Private-Equity-Gesellschaften während einer KI-Due-Diligence entdecken, ist die fehlende Transparenz der verwendeten KI-Algorithmen. Viele Unternehmen behandeln ihre KI-Modelle als „Black Boxes“, was die Bewertung ihrer Effektivität und Zuverlässigkeit erschwert. Dies kann zu Unsicherheiten bezüglich der langfristigen Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit der KI-Lösungen führen [Quelle: 1].
2. Unzureichende Datenstrategie und -qualität
Ein weiterer kritischer Painpoint ist die oft mangelhafte Datenstrategie und -qualität im Zielunternehmen. Während der KI-Due-Diligence stellen Private-Equity-Gesellschaften häufig fest, dass die für das Training der KI-Modelle verwendeten Daten unvollständig, verzerrt oder von schlechter Qualität sind. Dies kann die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der KI-Systeme beeinträchtigen und zu fehlerhaften Entscheidungen führen [Quelle: 3].
3. Fehlende KI-Governance und ethische Richtlinien
Private-Equity-Gesellschaften entdecken während der KI-Due-Diligence oft, dass im Zielunternehmen klare KI-Governance-Strukturen und ethische Richtlinien fehlen. Dies kann zu Reputationsrisiken und rechtlichen Problemen führen, insbesondere angesichts der zunehmenden regulatorischen Anforderungen an KI-Systeme [Quelle: 3].
4. Unzureichende technische Infrastruktur
Ein häufiger Schmerzpunkt ist eine veraltete oder unzureichende technische Infrastruktur zur Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen. Die KI-Due-Diligence offenbart oft, dass die vorhandenen Systeme nicht in der Lage sind, mit den Anforderungen moderner KI-Technologien Schritt zu halten. Die notwendigen Investitionen in moderne KI-Infrastruktur können erheblich sein [Quelle: 2].
5. Mangel an qualifizierten KI-Fachkräften
Ein oft unterschätzter Painpoint ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften im Bereich KI und Machine Learning. Während der KI-Due-Diligence stellen Private-Equity-Gesellschaften häufig fest, dass das Zielunternehmen nicht über die notwendigen Talente verfügt, um KI-Projekte effektiv zu entwickeln und zu skalieren. Die Rekrutierung und Bindung von KI-Experten kann eine erhebliche Herausforderung darstellen [Quelle: 4].
6. Rechtliche und regulatorische Risiken
Die KI-Due-Diligence deckt oft erhebliche rechtliche und regulatorische Risiken auf. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, mit den sich ständig ändernden KI-Regulierungen Schritt zu halten, insbesondere im Hinblick auf den kommenden AI Act der EU. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu erheblichen Strafen und Reputationsschäden führen [Quelle: 3].
7. Unklare Intellectual Property Rights
Ein weiterer Schmerzpunkt, den Private-Equity-Gesellschaften während der KI-Due-Diligence identifizieren, sind unklare Eigentumsrechte an den KI-Systemen und -Algorithmen. Dies kann insbesondere bei der Verwendung von Open-Source-Komponenten oder bei Kooperationen mit externen Partnern problematisch sein. Ungeklärte IP-Rechte können den Wert der KI-Assets erheblich beeinträchtigen [Quelle: 3].
8. Mangelnde Integration von KI in Geschäftsprozesse
Die KI-Due-Diligence offenbart häufig, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre KI-Lösungen effektiv in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren. Viele KI-Projekte bleiben isolierte Pilotprojekte, ohne einen messbaren Mehrwert für das Gesamtunternehmen zu schaffen. Dies kann die Rentabilität und Skalierbarkeit der KI-Investitionen in Frage stellen [Quelle: 2].
9. Sicherheitsrisiken und Vulnerabilitäten
Ein kritischer Painpoint ist die oft unzureichende Sicherheit der KI-Systeme. Während der KI-Due-Diligence stellen Private-Equity-Gesellschaften häufig fest, dass die KI-Lösungen des Zielunternehmens anfällig für Angriffe wie Adversarial Examples oder Data Poisoning sind. Diese Sicherheitslücken können nicht nur zu Datenschutzverletzungen führen, sondern auch die Integrität und Zuverlässigkeit der KI-Systeme gefährden [Quelle: 5].
10. Schwierigkeiten bei der Bewertung des ROI von KI-Initiativen
Schließlich stellt die Bewertung des Return on Investment (ROI) von KI-Initiativen eine erhebliche Herausforderung dar. Während der KI-Due-Diligence fällt es Private-Equity-Gesellschaften oft schwer, den tatsächlichen und potenziellen Wert von KI-Projekten zu quantifizieren. Dies erschwert die Entscheidung, welche Initiativen fortgeführt, ausgebaut oder eingestellt werden sollten [Quelle: 4].
Fazit: Die Bedeutung einer gründlichen KI-Due-Diligence
Die aufgeführten Painpoints verdeutlichen, wie wichtig eine gründliche KI-Due-Diligence für Private-Equity-Gesellschaften ist. Sie hilft nicht nur, potenzielle Risiken und versteckte Kosten aufzudecken, sondern liefert auch wertvolle Erkenntnisse für die Post-Akquisitions-Strategie und die langfristige Wertschöpfung [Quelle: 1].
Eine effektive KI-Due-Diligence erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der technische, betriebliche und strategische Aspekte der KI-Nutzung berücksichtigt. Private-Equity-Gesellschaften sollten dabei auf erfahrene KI-Experten zurückgreifen, die in der Lage sind, die komplexen technologischen Landschaften moderner KI-Unternehmen zu durchdringen und präzise Bewertungen vorzunehmen [Quelle: 1].
Um die genannten Painpoints zu adressieren, können Private-Equity-Gesellschaften folgende Schritte in Betracht ziehen:
- Entwicklung einer klaren KI-Strategie und Governance-Struktur für das Zielunternehmen
- Investition in moderne KI-Technologien und Infrastruktur
- Aufbau eines Teams von qualifizierten KI-Experten und Data Scientists
- Implementierung robuster Datenschutz- und Compliance-Maßnahmen
- Entwicklung von Strategien zur effektiven Integration von KI in Geschäftsprozesse
- Etablierung von Metriken zur Messung des ROI von KI-Initiativen
- Durchführung regelmäßiger Sicherheitsaudits der KI-Systeme
Letztendlich kann eine gründliche KI-Due-Diligence den Unterschied zwischen einer erfolgreichen Investition und einem kostspieligen Fehlschlag ausmachen. In einer zunehmend von KI geprägten Geschäftswelt ist das Verständnis und die richtige Bewertung der KI-Kapazitäten eines Zielunternehmens nicht mehr optional, sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor für Private-Equity-Gesellschaften [Quelle: 2].
Indem sie die hier beschriebenen Painpoints antizipieren und adressieren, können Private-Equity-Gesellschaften ihre Due-Diligence-Prozesse optimieren und fundierte Investitionsentscheidungen treffen. Dies ermöglicht es ihnen, Risiken zu minimieren, versteckte Werte zu identifizieren und letztendlich höhere Renditen für ihre Investoren zu erzielen.
Die KI-Due-Diligence mag zwar komplex und herausfordernd sein, aber sie ist ein unverzichtbares Instrument im Arsenal jeder erfolgreichen Private-Equity-Gesellschaft. In einer Welt, in der KI zunehmend über Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen entscheidet, ist sie der Schlüssel zur Erschließung verborgener Werte und zur Sicherung nachhaltiger Investitionserfolge im Zeitalter der künstlichen Intelligenz [Quelle: 5].
Quellen
- https://niologic.de/loesungen/anwendungsfall/ki-due-diligence/
- https://www.nexumai.de/en/blog/ki-revolutioniert-m-a-und-private-equity
- https://www.noerr.com/de/-/media/files/web/insights/briefing-ki-und-ma_de.pdf?rev=555a54aca83646ebba96ba5f3edec33a&hash=F678B0D3786E39FFE9EA9B5E9BD312A7
- https://www.vc-magazin.de/blog/2024/11/13/herausforderungen-und-perspektiven-fuer-die-zukunft/
- https://www.pkf-wms.de/artikel/kuenstliche-intelligenz-bei-ma-transaktionen-auswirkungen-auf-den-due-diligence-prozess
- https://www.lw.com/de/people/admin/upload/SiteAttachments/MuA-202310-interaktives.pdf
- https://ma-review.de/artikel/advertorial-der-transformative-einfluss-von-ki-auf-das-m-a-dealmaking-steigerung-der-effizienz-und-generieren-von-opportunities
- https://www.nortonrosefulbright.com/de-de/news/be358ce2/kunstliche-intelligenz-im-fokus-von-ma-transaktionen
- https://www.taylorwessing.com/de/insights-and-events/insights/2024/07/ki-beim-zielunternehmen-in-m-und-a-transaktionen
- Bild: ChatGPT
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30. November 2024
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