Damit eine Übernahme oder Nachfolge nicht an der Finanzierung scheitert, sollten Übernehmer nicht nur auf klassische Kredite setzen. Alternative Modelle wie Sale & Lease Back können zusätzlichen Spielraum schaffen.
Als ich im vergangenen Jahr auf der Dealsourcing über KI gesprochen habe, ging es vor allem um einzelne Funktionen: intelligente Suche, automatisierte Schwärzung von Dokumenten oder Zusammenfassungen. Alles durchaus hilfreich, aber eher die nächste Entwicklungsstufe bestehender Tools.
Vor rund drei Wochen stand ich dort erneut auf der Bühne und der Ton hatte sich spürbar verändert. In unserer Session mit Tom Wittern von der Fresenius Group, Florian Hausen von Beyond Capital Partners und Daniel Szabo von Generation Tech Partners wurde schnell klar: Dealmaker fragen inzwischen nicht mehr, ob KI Teil ihres Workflows sein sollte. Sie fragen, wie sie KI sinnvoll und umfassend einsetzen können.
Mit KI-Agenten, die nicht nur Informationen liefern, sondern auch Aufgaben ausführen und Prozesse anstoßen können, beginnt für M&A eine neue Phase. Claude, ChatGPT und Microsoft Copilot können sich über das Model Context Protocol (MCP) direkt mit dem Datenraum verbinden und innerhalb eines Deal-Workflows selbstständig Aufgaben übernehmen.
Damit geht es nicht mehr nur um KI, die das Deal-Team unterstützt. KI wird zunehmend selbst zu einem Teil des Teams.
Die Zahlen zeigen, wie schnell sich das Thema entwickelt
Dass KI im M&A an Bedeutung gewinnt, zeigen auch aktuelle Zahlen. Unsere Studie AI in M&A 2026 zeigt, dass 59 % der Dealmaker eine höhere Geschwindigkeit und Effizienz als wichtigsten Vorteil von KI sehen. 52 % nennen schnellere Ersteinschätzungen und 34 % eine bessere Entscheidungsfindung.
Gleichzeitig zeigt sich ein uneinheitliches Bild bei der Nutzung. Rund zwei Drittel der Dealmaker setzen bereits auf Automatisierung in ihrem Workflow, während etwa ein Drittel bisher noch keine entsprechenden Lösungen nutzt. Besonders interessant ist der Blick auf das Deal-Sourcing. 66 % der Befragten sehen bei der Suche nach relevanten Targets das größte Potenzial für KI. Tatsächlich nutzen aber erst 22 % KI in diesem Bereich.
Diese Lücke zwischen dem wahrgenommenen Potenzial und der tatsächlichen Nutzung ist auffällig. Unternehmen, die bereits intensiver mit KI arbeiten, können Prozesse beschleunigen, größere Datenmengen analysieren und bestimmte Aufgaben deutlich effizienter bearbeiten.
Viele Unternehmen befinden sich allerdings noch in der Testphase: Sie probieren einzelne Tools aus oder starten erste Pilotprojekte, ohne diese bereits dauerhaft in ihre Prozesse zu integrieren.
KI-Funktionen vs. KI-Agenten: Was sich im Deal-Prozess verändert
Der entscheidende Unterschied liegt darin, wo und wie KI eingesetzt wird.
Bisher war der Einsatz häufig sehr punktuell. Ein Teammitglied exportiert Dokumente aus dem Datenraum, lädt sie in ChatGPT oder Claude hoch, stellt einige Fragen und überträgt die Ergebnisse anschließend wieder in den eigenen Workflow.
Dieser Ansatz funktioniert für Einzelaufgaben, birgt jedoch Sicherheitsrisiken, hinterlässt keinen Audit Trail und lässt sich nicht skalieren.
Genau hier setzt das Model Context Protocol, kurz MCP, an. Es ermöglicht eine strukturierte Verbindung zwischen KI-Anwendungen und den Systemen, in denen gearbeitet wird. Die KI muss Informationen nicht mehr als separate Dateien erhalten. Sie kann direkt im Datenraum arbeiten, dort suchen, Informationen auswerten und bestimmte Aktionen ausführen. Dabei gelten weiterhin die bestehenden Zugriffsrechte des Nutzers im Datenraum und die Sicherheitsvorgaben.
Der Datenraum wird zur zentralen Schnittstelle
Bei Ideals war unsere Perspektive auf den virtuellen Datenraum schon immer, dass er weit mehr sein sollte als ein Speicherort für Dokumente. Im Datenraum laufen die wichtigsten Informationen einer Transaktion zusammen. Hier liegen die Dokumente, hier findet der Q&A-Prozess statt, hier werden Bieter-Aktivitäten verfolgt und hier werden Zugriffsrechte und der Activity-Log gespeichert.
Damit ist der VDR die Informations-Plattform innerhalb eines Deals. Die entscheidende Frage ist, wie sich diese Informationen noch besser nutzen lassen. Mit Ideals MCP lassen sich Claude, ChatGPT und Microsoft Copilot direkt mit einem Ideals Datenraum verbinden, um KI-gestützt Aufgaben direkt innerhalb des Deal-Prozesses auszuführen.
Ein Sell-Side-Berater könnte beispielsweise direkt per Prompt schreiben: „Erstelle eine Ordnerstruktur für einen Mid-Market-Sell-Side-Prozess im produzierenden Gewerbe mit einem Transaktionsvolumen von 200 Millionen Euro.“
Ein Buy-Side-Analyst könnte per Prompt fragen: „Finde alle Dokumente, in denen Freistellungen und Haftungsregelungen erwähnt werden, und fasse die wichtigsten Punkte zusammen.“ Die KI durchsucht den Datenraum und liefert eine zusammengefasste Antwort, ohne dass die einzelnen Dokumente heruntergeladen oder manuell geöffnet werden müssen.
Auch beim Q&A Prozess, bei der Analyse von Bieteraktivitäten oder bei Vollständigkeitsprüfungen ist der Ansatz einfach umsetzbar.
Wichtig ist dabei die Kontrolle: Die KI arbeitet innerhalb der bestehenden Nutzerberechtigungen und jede Aktion wird im Audit Trail dokumentiert. Deal-Daten werden zudem nicht zum Training externer Modelle verwendet. Die Anforderungen an Sicherheit und Nachvollziehbarkeit bleiben damit bestehen.
Es geht also nicht mehr darum, das Deal-Team von außen durch KI zu unterstützen. Der VDR wird vielmehr zur zentralen Plattform des gesamten Deal-Prozesses, mit KI als integralem Bestandteil.
Jetzt ausprobieren und Erfahrungen sammeln
In meinen 1:1 Gesprächen auf der Dealsourcing kam ein Thema immer wieder auf: Viele Unternehmen, Berater und Investoren stehen noch am Anfang und versuchen herauszufinden, wo KI für sie tatsächlich den größten Mehrwert bringt. Nicht jede Aufgabe muss automatisiert werden und nicht jedes neue Tool ist automatisch sinnvoll.
Die Due Diligence gehört nach wie vor zu den aufwändigsten Phasen einer Transaktion. Unsere Studie zeigt, dass 70 % der Dealmaker mit einer langsamen oder unvollständigen Bereitstellung von Daten zu kämpfen haben. 61 % sehen zudem die Qualität der Finanzdaten als Herausforderung.
KI wird diese Probleme nicht von heute auf morgen lösen. Sie kann aber einen großen Teil der manuellen Arbeit reduzieren und relevante Themen früher sichtbar machen. So bleibt dem Deal-Team mehr Zeit für das, was wirklich zählt: die richtige Einordnung, Verhandlungen und die Entscheidungen, die letztlich darüber bestimmen, ob eine Transaktion Wert schafft oder nicht..
Die Dealmaker, die ich aktuell bei der Nutzung von KI besonders weit vorne sehe, haben vor allem eines gemeinsam: Sie sind bereit, Dinge auszuprobieren. Sie verbinden verschiedene Tools, testen unterschiedliche Prompts, entwickeln eigene Workflows und passen diese schnell an.
Genau diese Bereitschaft, neue Möglichkeiten auszuprobieren und daraus zu lernen, wird im M&A zunehmend wichtiger und kann zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.
Dies ist ein Gastbeitrag von Jens Hohnwald, Director of Business Development, EMEA, Ideals VDR
