KI in der M&A-Transaktionsberatung: Potenziale und Grenzen im Mittelstand

veröffentlicht am 8. September 2025 | Lesedauer ca. 2 Minuten

Ob Buy-Side, Sell-Side oder Investorensuche – die gezielte Identifikation passender Partner ist entscheidend für den Erfolg einer Transaktion. Mit digitalen Screening-Methoden analysieren wir tausende Unternehmensdaten, filtern relevante Treffer und erstellen präzise Longlists. So gewinnen unsere Mandanten schneller einen klaren Marktüberblick, erkennen relevante Akteure und versteckte Chancen – ohne auf fundierte fachliche Bewertung zu verzichten.

Die Diskussion über den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der M&A-Beratung gewinnt an Dynamik – sowohl bei Unternehmen als auch bei Beratungsfirmen. KI gilt als Treiber der digitalen Transformation, kann aber auch Unsicherheiten hervorrufen, etwa hinsichtlich Einsatzfeldern, Datenqualität und Risiken. Ein zentrales Anwendungsgebiet in der mittelständischen Transaktionsberatung ist die Target- und Investoren-Identifikation (Longlist-Recherche). KI-gestützte Screening-Tools analysieren große Datenmengen und helfen so, potenzielle Übernahmekandidaten oder Investoren schneller zu identifizieren. Dadurch werden zeitintensive manuelle Arbeiten reduziert, während die fachliche Bewertung weiterhin durch erfahrene Berater erfolgt.

Funktionsdimensionen von KI in der Longlist-Recherche

Die Leistungsfähigkeit moderner KI lässt sich in fünf Dimensionen einordnen: Wahrnehmung, Verständnis, Denken & Lernen, Handeln sowie Interaktion. Bei der Longlist-Recherche stehen insbesondere Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) sowie Mustererkennung im Vordergrund.

KI-Systeme können strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten erfassen, interpretieren und anhand strategischer Kriterien erste Vorschläge für eine Longlist generieren. Diese Ergebnisse müssen jedoch durch Branchenwissen und eine sorgfältige Einordnung ergänzt werden, um zu belastbaren Handlungsempfehlungen zu führen.

Von der Marktanalyse zur Longlist

Traditionell erfordert die Identifikation geeigneter Targets und Investoren einen hohen Aufwand, da Informationen zu mittelständischen Unternehmen oft lückenhaft oder schwer zugänglich sind. KI kann hier unterstützen, indem sie Daten aus internen und externen Quellen wie Marktanalysen, Registern oder branchenspezifischen Datenbanken verarbeitet. Techniken wie Web-Scraping und semantische Analyse ermöglichen es, relevante Unternehmensmerkmale herauszufiltern und Treffer nach Relevanz zu priorisieren. Ein lernender Algorithmus kann die Trefferquote über die Zeit verbessern – die finale Bewertung bleibt jedoch eine Aufgabe erfahrener Fachleute.

Chancen und Risiken im Überblick

Potenziale

Effizienzsteigerung durch Automatisierung zeitaufwendiger Recherchen
Verkürzung der Vorbereitungsphasen in M&A-Projekten
Strukturierte, konsistente Wissensspeicherung

Risiken und Einschränkungen

Abhängigkeit von Datenqualität und -verfügbarkeit
Gefahr von Fehlinterpretationen oder „Halluzinationen“ seitens der KI
Erforderliche kritische Validierung durch Experten

Praxisbeispiel

In einem Projekt aus dem Technologiesektor wurde innerhalb weniger Wochen ein Marktüberblick über potenzielle Übernahmeziele erstellt. KI-gestützte Tools identifizierten dabei neben etablierten Anbietern auch kleinere Nischenunternehmen, die in klassischen Datenbanken nicht enthalten waren. Nach fachlicher Prüfung entstand eine Shortlist, die als Grundlage für die weitere Strategie diente. Das Beispiel zeigt, dass KI insbesondere bei der Breite und Geschwindigkeit der Markterfassung Vorteile bietet – jedoch immer in Verbindung mit menschlicher Expertise.

Fazit

Der Einsatz von KI in der M&A-Transaktionsberatung kann Prozesse effizienter gestalten und die Datenbasis verbreitern. Gleichzeitig ist der Nutzen stark von der Qualität der eingespeisten Informationen sowie der kritischen Überprüfung durch erfahrene Berater abhängig.

Für mittelständische Unternehmen bedeutet dies: KI ist kein Ersatz für Expertise, sondern ein Werkzeug, das gezielt eingesetzt werden kann, um Transparenz, Geschwindigkeit und Genauigkeit im Transaktionsprozess zu erhöhen.

Beispiel aus der Praxis

Rödl & Partner setzt KI-gestützte Tools bereits in der Vorbereitungsphase von Transaktionen ein, insbesondere bei Marktanalysen und Longlist-Recherchen. Die Ergebnisse werden anschließend fachlich geprüft und eingeordnet, sodass ein Zusammenspiel von Technologie und menschlichem Urteilsvermögen entsteht.