NEXT GEN M&A – SCHNELLER. SMARTER. SICHERER.

„Autonomous Reasoning“ ist als Filter von Datenbanken und virtuellen Datenräumen („VDR“) die Grundlage des Datamining, während „Knowledge Representation“ in der Überprüfung von Verträgen auf Risiken unterstützt. Das Erstellen von Textinhalten und die Analyse von Daten ist aufgrund des „Natural Language Processing“ möglich und die Visualisierung sowie die Erstellung individuell angepasster Daten im Rahmen des M&A Prozesses, geschieht durch die „Computer Vision“. Anhand des „Machine Learning“ kann die KI durch überwachtes Lernen stetig zuverlässigere Prognosen für Entwicklungen im M&A Bereich treffen und Abweichungen sowie Muster in umfangreichen Datensätzen erkennen.

Im Hinblick auf M&A-Transaktionen muss dabei zwischen (i) der Nutzung von KI im Rahmen einer Transaktion (beispielsweise zur Durchführung einer Legal Due Diligence Prüfung) und (ii) den Herausforderungen, die eine Veräußerung oder der Erwerb eines Unternehmens, das KI im Rahmen seiner Geschäftspraxis nutzt, inkludieren, unter-schieden werden. Im weiteren Verlauf wird daher untersucht, wie KI die verschiedenen Phasen einer Transaktion beeinflussen und effektuieren kann.

3. Transaktionshelferin – KI
    3.1.Target Screening

Im Rahmen des Target Screening unterstützen KI-Systeme durch Recherche und so durch die teilautomatisierte Filterung und Erstellung einer sog. Long List. Sie analysiert Daten mit dem Ziel, Investoren mit hohem Potential herauszufiltern, die sodann im nächsten Schritt von erfahrenen M&A-Beratern fachlich bewertet werden können.

    3.2 Transaktionsphasen
           3.2.1  Due Diligence

Im Rahmen einer Transaktion ist die Due-Diligence-Prüfung maßgeblich, um Risiken zu identifizieren, die Wirtschaftlichkeit der Transaktion einzuordnen und Synergiepotentiale ermitteln zu können. KI-Systeme können hier bereits große Datenmengen in Bezug auf die Zielgesellschaft in überschaubarer Zeit sichten und prüfen, wofür sonst große Beraterteams notwendig wären. Dadurch können vor allem hohe Beraterkosten reduziert und gleichzeitig die Analysetiefe erhöht werden. Durch die automatisierte Auswertung von Datensätzen ist die KI zunehmend in der Lage, Risiken aufzudecken, die (i) wesentliche (finanzielle / rechtliche) Auswirkungen auf die geplante Transaktion haben könnten, (ii) ihren Vollzug verzögern und/oder (iii) das Risikoprofil der Transaktion anderweitig erheblich beeinträchtigen könnten (sog. Red Flags). Das ermöglicht einen gezielteren und effizienteren Einsatz des M&A-Anwalts im Rahmen einer Due Diligence-Prüfung. KI-Systeme unterstützen diesen Prozess bereits heute und entwickeln sich stetig weiter.

    3.2.2. Vertragsverhandlungen

Mithilfe von „Large Language Models“, wie ChatGPT, kann KI bei der Erstellung von Vertragsklauseln oder sogar von ganzen Verträgen herangezogen werden. Zudem vermag die KI als Verhandlungspartner oder -gegner in Simulationen von schwierigen Verhandlungssituationen zu fungieren, um die Schwächen und Stärken der eigenen Verhandlungsstrategien zu überprüfen. Hierbei kann sie zügig Schwachstellen in der eigenen Argumentation erkennen und diese durch Handlungsempfehlungen beseitigen. Der Einsatz solcher KI-Systeme nimmt in der Transaktionspraxis stetig zu.

    4. KI als Geschäftsmodell in Zielgesellschaften

Aufgrund der rasanten, durch KI geprägten Marktentwicklung verwenden Unternehmen zunehmend KI im Rahmen ihrer Geschäftspraxis, sodass M&A-Anwälte in der Zukunft immer häufiger auf Herausforderungen stoßen werden, die sich aus der Veräußerung oder dem Erwerb eines solchen Unternehmens ergeben. Hierbei gilt es insbesondere auf die neuen Compliance-Pflichten nach der KI-VO, deren Verstöße Bußgelder nach sich ziehen können, sowie auf untersagte Praktiken bei der Verwendung von KI zu achten. Eine unzureichende Beleuchtung von KI-Anwendungen durch die jeweilige Zielgesellschaft kann zu rechtlichen, regulatorischen und operativen Herausforderungen führen.

II. Regulierungsansätze – KI – Compliance als Inhalt der Legal Due Diligence

Auf diese rasante Marktentwicklung wurde mit entsprechenden Regulierungsansätzen reagiert. Das IT-Sicherheitsgesetz 2.0 (IT-SiG 2.0) beschäftigt sich mit Regelungen zur IT-Sicherheit und das Gesetz zur Verbesserung der Geldwäschebekämpfung (G-SiG) mit solchen zur Geldwäschebekämpfung im Zusammenhang mit der Verwendung von KI-Systemen in sicherheitskritischen Infrastrukturen (KRITIS). Zudem greifen ESG-Vorgaben, die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) und die Verordnung über die Betriebssicherheit im Finanzsektor (DORA) den Umgang mit KI auf. Mit der KI-VO wurde allerdings erstmals ein europaweit einheitlicher Rechtsrahmen für den Einsatz von und Umgang mit KI geschaffen. Die nachfolgenden Ausführungen befassen sich daher im Schwerpunkt mit der KI-VO, die am 01. August 2024 in Kraft getreten ist.

Die KI-VO tritt als präventives Verbotsgesetz auf. Sie verordnet Compliance-Anforderungen und daraus resultierende Konformitätsverfahren und ordnet KI-Systeme unterschiedlichen Risikogebieten zu, aus denen dann entsprechende Verpflichtungen und Haftungsrisiken resultieren. Die Risikogebiete sind in (i) minimales Risiko, (ii) hohes Risiko und (iii) unannehmbares Risiko aufgeteilt. Zudem etabliert die KI-VO besondere Transparenzverpflichtungen sowie Vorschriften für KI-Modelle mit sog. allgemeinem Verwendungszweck. Hierbei handelt es sich um KI-Modelle, die für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden können und somit die Grundlage für eine Reihe von nachgelagerten KI-Systemen bilden. Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck unterliegen besonderen Nachweis- und Kontrollpflichten. Damit stellt die KI-VO, den regulatorischen Rahmen für die interne KI-Governance.

Hinzu kommt die Beachtung des bestehenden Unionsrechts zur Verarbeitung personenbezogener Daten, die von der KI-VO nicht berührt werden, sowie die der EU-Richtlinie für die Haftung für fehlerhafte Produkte (EU-Richtlinie (EU) 2024/2853), welche die Produkthaftung durch fehlerhafte Softwareupdates sowie KI-Systeme regelt. Bei Missachtung der Sorgfaltsanforderungen in der Gestaltung und Konstruktion von KI-Systemen, drohen Geldstrafen von bis zu 7 % des weltweiten erzielten Jahresumsatzes des jeweiligen KI-Anbieters.

Die KI-VO schafft damit einen verlässlichen Rechtsrahmen, der Unternehmen Orientierung bietet und zugleich den verantwortungsvollen Einsatz von KI fördert. Zwar erfordert die Einhaltung der regulatorischen Vorgaben Investitionen in Compliance-Strukturen, doch bieten diese gleichzeitig eine solide Grundlage für nachhaltige Geschäftsmodelle. Die Einhaltung des rechtlichen Rahmens stellt sicher, dass der Einsatz von KI im Gleichklang mit gesellschaftlichen Werten erfolgt und langfristig Wettbewerbsvorteile sichert. Je stärker der Einfluss von KI auf (M&A-) Prozesse, desto größer sind die Chancen, die sich aus ihrem verantwortungsvollen Einsatz ergeben.

III. Herausforderungen und bewährte Lösungsansätze beim Einsatz von KI

1. Herausforderungen beim Einsatz von KI

Wie jede Technologie bringen auch KI-Systeme spezifische Herausforderungen mit sich, die es zu adressieren gilt. Diese reichen von KI-Halluzinationen, die aus lücken- oder fehlerhaften Quellen oder aus dem Rückgriff auf veraltetes Wissen resultieren können, bis hin zu Fehlinterpretationen (KI-Bias). Zudem neigen einige KI-Systeme zur selektiven Auswahl und Gewichtung von zur Verfügung gestellten Informationen. Maßgeblich ist daher die Nutzung eines optimalen Prompts, der das jeweilige KI-System bestmöglich nutzt. Durch den Einsatz spezialisierter KI-Systeme, die auf juristische Anwendungsfälle zugeschnitten sind, lassen sich diese Herausforderungen jedoch gezielt minimieren.

    2. Datenschutz / Vertraulichkeit

Neben diesen technischen Herausforderungen gilt es, den Schutz von Datenschutzrechten und Vertraulichkeitsvereinbarungen sicherzustellen. Der für die Optimierung der KI benötigte breite Zugriff auf Datenmengen (vgl. 3.2.1) erfordert einen bewussten Umgang mit Dokumenten, die Datenschutzrechten und / oder einer strengen Vertraulichkeit unterliegen.

Hierbei ist zu beachten, dass sich allgemein verfügbare KI-Systeme Informationen bedienen, die im Internet frei zugänglich sind. Daten im Rahmen einer M&A-Transaktion sind der Öffentlichkeit jedoch nicht zugänglich, sodass solchen KI-Systemen keine M&A-spezifischen Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Diesem Problem kann durch den Einsatz in einer geschützten Umgebung wirksam begegnet werden: Die Datenverarbeitung erfolgt ausschließlich in einer geschützten Umgebung, sodass mandatsbezogene Informationen die Kanzlei nicht verlassen. Darüber hinaus lassen sich eigene Sprachmodelle mit kanzleispezifischen Daten trainieren, um die Qualität der Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

     3. Risiken von KI im Rahmen der Legal Due Diligence

Der Einsatz von KI als „Helferin“ in einer Due-Diligence-Prüfung erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen. Neben den rechtlichen Fragen bzgl. der von KI-Systemen erstellten Inhalten, sind die Haftungsaspekte bei KI-Nutzung, die neuen zu beachtenden Pflichten und Beschränkungen aus der KI-VO sowie die Compliance von Datenschutz und Cyber-Security zu beachten. Durch einen strukturierten Einsatz lassen sich diese Anforderungen jedoch zuverlässig erfüllen.

     4. Risiken aufgrund der Entwicklung eigener KI durch die Zielgesellschaft

Im Rahmen einer Due Diligence müssen die konkreten Eigentumsverhältnisse an KI-Systemen, die unter Umständen Open-Source-Komponenten beinhalten, die Rechte von eingesetzten Trainingsdaten sowie die Einhaltung der KI-VO beachtet werden. Des Weiteren ist das Haftungsmanagement der Zielgesellschaft neben der Erfüllung von KI spezifischen Compliance-Standards zu überprüfen. Das ist auf die KI-VO zurückzuführen, die die KI-Systeme unterschiedlichen Risikokategorien zuordnet, aus denen jeweils strengere oder schwächere Verpflichtungen des Anbieters resultieren. Dies muss im Rahmen des Compliance-Verfahrens genaustens überprüft werden, um vorliegende Verstöße und Risiken aufzudecken (vgl. II).

Problematisch bei der Beurteilung der KI-Compliance ist, dass die KI-Systeme zum Teil maßgeblich den Wert der Zielgesellschaft bestimmen und die Daten, die in einer Due Diligence bereitgestellt werden, keine Grundlage für eine tiefgehende Beurteilung bilden. Grund hierfür ist die Vermeidung von Know-how-Verletzungsverfahren bei der vorzeitigen Beendigung einer Transaktion. Die bereitgestellten Informationen sind folglich bewusst begrenzt überprüfbar, was eine tiefgehende Beurteilung der KI-Systeme erschwert. Um die Rechte an den KI-Systemen, sowie deren erzeugten Inhalten übertragen zu können, sind Berater erforderlich, die über Fachwissen im IP- und Datenschutzrecht verfügen. Daran schließt sich die Gefahr des „Black-Box-Problems“ an, welches die unklare Konzeption und Funktion eines KI-Systems beschreibt. Für die Käuferseite im M&A-Prozess bedeutet dies, dass oft kaum nachvollziehbar ist, wie genau die KI zu bestimmten Ergebnissen kommt. Dies erschwert die Risikobewertung und Compliance-Prüfung der entsprechenden KI-Systeme.

Zudem besteht aufgrund der rasanten Marktentwicklung die Gefahr einer schnellen Wandlung der Rechtslage. Somit kann in kürzester Zeit ein valides Datenverarbeitungssystem seiner rechtlichen Grundlage verlustig werden oder umgekehrt einer neuen rechtlichen Grundlage unterliegen. Um die Vermarktung des entwickelten KI-Systems zu schützen, müssen Geschäftsmodelle flexibel und offen gestaltet werden. Herausfordernd ist also die Behandlung zukunftsbezogener Risiken, wie eben ein wirtschaftlicher Schaden eines KI-basierten Geschäftsmodells aufgrund von verschärften gesetzlichen Regulierungen.

Ein weiteres Problem sind die Haftungsrisiken, indem auf die „tatsächliche, positive Kenntnis“ abgestellt werden kann. Hierbei ist fraglich, ob der Rechtsbegriff der „positiven Kenntnis“ das „Wissen“ eines KI-Systems erfasst. Dies würde zu einer erheblichen Wissenserweiterung des Verkäufers führen und somit hohe Haftungsrisiken nach sich ziehen.

IV. Werkzeuge zum Umgang mit K&I im Rahmen einer Transaktion

Die im Due-Diligence-Prozess ermittelten Risiken in Bezug auf KI sind in der Transaktionsdokumentation abzubilden, um beispielsweise den Käufer bestmöglich abzusichern. Hierbei sind die typischen Instrumente aus der Transaktionspraxis heranzuziehen, wie etwa Garantien, die durch den Verkäufer abgegeben werden und bei unbekannten Risiken greifen, sowie Freistellungen für den Fall, dass ein evidentes Kostenrisiko im Rahmen der Due Diligence erarbeitet wurde.

Ein weiteres Instrument ist die sog. W&I-Versicherung (warranty & indemnity insurance), die sich in den vergangenen Jahren zum Standard-Repertoire eines M&A-Anwalts entwickelt hat. Eine W&I Versicherung kann unter gewissen Voraussetzungen die Haftungsübernahme für Garantieverletzungen übernehmen. Fraglich ist, ob und inwieweit die Risiken der KI-Nutzung versicherbar sind. Der Markt für W&I-Versicherungen zeigt bislang eine hohe Flexibilität bzgl. einer Ausweitung des Versicherungsschutzes auf Deal bezogene Risiken. Daher kann erwartet werden, dass W&I-Versicherungen für die Übernahme von KI-Garantien im Rahmen einer Transaktion bereitstehen. Hierfür spricht insbesondere, dass es sich hierbei um eine neues Geschäftsfeld für etablierte W&I Versicherungen handelt.

V. Fazit

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass KI durchaus dazu geeignet ist, im Rahmen von automatisierten Auswertungen und daraus hergeleiteten Handlungsempfehlungen den M&A-Anwalt wirkungsvoll zu unterstützen. Hierin liegt ein enormes Potenzial, das zunehmend erschlossen wird. Der Analyseumfang wird erheblich erweitert und die Effizienz der Datenauswertung in zeitlicher Hinsicht gesteigert. Die Expertise des M&A-Anwalts bleibt unverzichtbar – KI ergänzt sein Fachwissen und schafft Freiräume für die strategische und kreative Beratung.

M&A-Anwälte sollten ihre KI-Kompetenzen daher kontinuierlich ausbauen und die Potenziale dieser Technologie aktiv nutzen. Der Einsatz kanzleiinterner Lösungen bietet hierfür einen sicheren und vertraulichen Rahmen, der es ermöglicht, die Vorteile von KI in der täglichen Transaktionspraxis voll auszuschöpfen.

Für den Gesetzgeber besteht die Herausforderung darin, eine ausgewogene Regulierung zu schaffen, die einerseits eine klare rechtliche Einordnung von KI-Systemen im Unternehmenskontext sowie eine eindeutige Verantwortungszuweisung beim Einsatz dieser Technologien gewährleistet.

Der technologische Wandel wird das M&A-Geschäft nachhaltig bereichern. Die maßgebliche Herausforderung unserer Generation ist, die voranschreitende Automatisierung mit der Beurteilung durch einen Menschen in Einklang zu bringen. Kanzleien, die KI frühzeitig und verantwortungsvoll in ihre Arbeitsprozesse integrieren, werden sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.

Abbildung: „Künstliche Intelligenz im Dienstleistungsmanagement“, Bruhn, Manfred; Hadwich, Karsten (1. Auflage 2021, S. 12 Ziffer 3.2)