Warum KI zur Kerninfrastruktur für M&A-Deals wird

Künstliche Intelligenz wird bei Fusionen und Übernahmen (Mergers & Acquisitions, kurz M&A) mehr und mehr zu einer Art Betriebssystem für den Deal. Entscheidend ist dabei nicht nur, dass ein Modell Verträge schneller lesen kann. Der größere Schritt besteht darin, dass Erkenntnisse aus dem virtuellen Datenraum strukturiert, überprüft und in die nächsten Phasen übertragen werden können – in Vertragsentwürfe, Eskalationslisten und die Vorbereitung von Verhandlungen.

Der größte Nutzen entsteht deshalb nicht durch eine autonome KI, sondern durch einen kontrollierten Workflow unter professioneller Aufsicht.

Warum KI ins Zentrum von M&A rückt

M&A-Teams arbeiten mit großen Datenräumen, engen Zeitplänen und Informationen aus vielen Disziplinen: Recht, Finanzen, Vertrieb, Regulierung, IT und operative Abläufe müssen zu einem belastbaren Gesamtbild zusammengeführt werden. KI-Systeme können Dokumente einlesen und klassifizieren, Vertragsklauseln extrahieren, Regelungen vergleichen, Lücken erkennen und Auffälligkeiten über den gesamten Informationsbestand eines Deals hinweg sichtbar machen.

Der Markt erhöht den Zeitdruck zusätzlich. Mergermarket bezifferte das weltweite M&A-Volumen im ersten Halbjahr 2026 auf 3,16 Billionen US-Dollar. Das entspricht einem Anstieg von 44 Prozent gegenüber dem Vorjahreszeitraum und dem stärksten ersten Halbjahr seit Beginn der Erfassung. Eine Analyse der Columbia Law School, die sich auf eine Deloitte-Erhebung aus dem Jahr 2025 stützt, kommt zudem zu dem Ergebnis, dass 97 Prozent der befragten Unternehmen und Private-Equity-Häuser KI oder Automatisierung in der Due Diligence einsetzten – gegenüber 69 Prozent im Jahr 2022.

In einem schnelleren und stärker von großen Transaktionen geprägten Markt geht es daher nicht nur darum, dieselbe Prüfung mit weniger Klicks zu erledigen. Der entscheidende Vorteil liegt darin, relevante Risiken früher zu erkennen und erfahrenen Beratern mehr Zeit für Einordnung und Entscheidungen zu geben.

Was KI entlang des Deal-Prozesses leisten kann

1. Datenraum und Due Diligence

Bei der ersten Sichtung kann KI unter anderem:

• Inhalte eines Datenraums einlesen, sortieren und kategorisieren;
• Duplikate sowie fehlende oder widersprüchliche Unterlagen erkennen;
• Dokumente zusammenfassen und zentrale wirtschaftliche sowie rechtliche Bedingungen extrahieren;
• Klauseln zu Kontrollwechsel, Abtretung, Kündigung, Exklusivität, Haftung, geistigem Eigentum, Datenschutz und Regulierung auffinden;
• vergleichbare Verträge gegenüberstellen und ungewöhnliche Formulierungen markieren;
• Informationen über mehrere Dokumente hinweg abgleichen, um Konflikte, Lücken und Anomalien aufzudecken; und
• strukturierte Fragenlisten, Issue-Tracker und erste Abschnitte eines Due-Diligence-Berichts erstellen.

Diese Aufgaben eignen sich besonders für KI, weil sie große Mengen an Recherche, Klassifizierung, Extraktion und Vergleich enthalten. Fach- und Branchenquellen beschreiben die KI-gestützte Due Diligence deshalb als Prozess, bei dem eine automatisierte Analyse durch menschliche Prüfung und Interpretation ergänzt wird.

KI kann außerdem darauf hinweisen, dass erwartete Nachweise fehlen. Wird etwa in einem Geschäftsbericht auf den Verkauf einer Immobilie oder eines anderen Vermögenswerts verwiesen, kann das System nach den dazugehörigen Unterlagen im Datenraum suchen. Erkennt es beispielsweise, dass eine übliche Urkunde oder ein Vertrag nicht vorhanden ist, kann das die nächsten Informationsanfragen gezielter machen.

2. Vertragsentwurf und Dokumentenmanagement

Sind die Erkenntnisse aus der Due Diligence strukturiert und mit ihren Quelldokumenten verknüpft, lassen sie sich in die nächste Transaktionsphase überführen. KI kann unterstützen bei:

• ersten Entwürfen standardisierter Dokumente und Checklisten;
• Angaben für Disclosure Schedules, also Anlagen mit offenzulegenden Ausnahmen und Sachverhalten;
• dem Vergleich von Klauseln mit Präzedenzfällen, Vorlagen oder internen Playbooks;
• der Zusammenfassung von Änderungen und Redlines zwischen verschiedenen Entwurfsständen;
• der Extraktion von Zusicherungen, Gewährleistungen, Verpflichtungen und Ausnahmen; sowie
• der Rückverfolgung vorgeschlagener Schutzmechanismen zu den Belegen, die sie ausgelöst haben.

Der strategische Wert liegt in der Verbindung der Prozessschritte. Ein Befund sollte nicht in einer isolierten Excel-Tabelle stecken bleiben. Er muss verfügbar sein, wenn das Team entscheidet, ob eine Zusicherung, eine Verpflichtung, eine Zustimmung, eine Freistellung, eine Closing-Bedingung oder ein anderer Schutz verlangt werden soll. Quellen zur aktuellen M&A-Praxis sehen gerade in diesem Übergang von der Due Diligence zur Vertragsgestaltung und Verhandlung einen wesentlichen Teil der Wirkung von KI.

3. Vorbereitung von Verhandlungen

Aus freigegebenen Quellen kann KI ein Briefing für das Deal-Team erstellen, Änderungen der Gegenseite zusammenfassen, Abweichungen vom Verhandlungsleitfaden identifizieren und offene Punkte nach Thema oder Priorität ordnen. Sie kann außerdem Fragen und alternative Formulierungen für die menschliche Prüfung vorbereiten.

Was sie nicht zuverlässig allein bestimmen kann, sind das wirtschaftliche Ziel des Mandanten, seine Risikobereitschaft, seine Rückfallposition oder seine Verhandlungsstrategie. Dafür sind Faktoren entscheidend, die sich nicht vollständig aus Dokumenten ablesen lassen – etwa Beziehungen zum Management, Zeitdruck, Finanzierung, regulatorische Risiken, Wettbewerbsdynamik und übergeordnete Unternehmensinteressen.

Wie sich die Aufgaben nach Seniorität verändern

Junior Associates: strukturierte Erstprüfung

KI eignet sich besonders für wiederholbare, quellengebundene Aufgaben, die traditionell viel Zeit von Junior Associates beanspruchen. In einem klar definierten Prozess können sie KI nutzen, um:

• Verträge nach festgelegten Klauseln zu prüfen;
• Parteien, Fristen, Schwellenwerte, Bedingungen und Ausnahmen zu extrahieren;
• Due-Diligence-Tracker zu befüllen;
• Vereinbarungen zusammenzufassen und fehlende Informationen zu markieren;
• erste Angaben für Disclosure Schedules vorzubereiten; und
• routinemäßige Due-Diligence-Fragen für die Prüfung durch einen Anwalt zu formulieren.

Die Rolle des Junior Lawyers verschwindet dadurch nicht. Sie verschiebt sich: Er oder sie muss kontrollieren, ob die Ausgabe vollständig ist, ob jede wesentliche Schlussfolgerung durch das zugrunde liegende Dokument belegt wird und ob Unklarheiten oder erhebliche Ausnahmen eskaliert werden müssen.

Senior Associates: Qualitätskontrolle und Synthese

Je schneller der Prozess wird, desto wichtiger kann die Rolle der Senior Associates werden. Zu ihren Aufgaben gehören:

• die Genauigkeit und Konsistenz von KI-Ergebnissen zu testen;
• die Wesentlichkeit einzelner Befunde zu beurteilen;
• Risiken aus mehreren Dokumenten oder Arbeitssträngen zusammenzuführen;
• Erkenntnisse aus der Due Diligence in konkrete Vertragsabsicherungen zu übersetzen;
• Prüfprotokolle und Eskalationswege zu überwachen; und
• Deal-Playbooks in klare Anweisungen und Prüfkriterien zu überführen.

Auf dieser Ebene wird aus reiner Extraktion rechtliche Analyse. KI kann erkennen, dass ein Vertrag die Zustimmung eines Dritten verlangt. Der erfahrene Anwalt muss beurteilen, welche praktische Bedeutung das hat, ob die Zustimmung erreichbar ist und wie sich der Punkt auf die Transaktion auswirken sollte.

Partner: Beratung, Risikoverteilung und Strategie

Partner können von KI erstellte Themenkarten, Zusammenfassungen und quellenverknüpfte Analysen nutzen, um sich auf Mandantenberatung und die wichtigsten Entscheidungen zu konzentrieren. Dazu gehören die Verteilung von Risiken, wirtschaftliche Abwägungen, die Verhandlungsposition, Eskalationsentscheidungen und die Frage, ob ein Deal weiterhin attraktiv ist.

KI verbessert den Zugang zu den Fakten. Die Verantwortung für die Beratung übernimmt sie nicht. Professionelles Urteil bleibt die entscheidende Kontrollinstanz.

Wie viel schneller wird die Due Diligence?

Eine verlässliche, allgemein gültige Prozentzahl für die Zeitersparnis oder einen möglichen Abbau von Personal in der Unternehmens-Due-Diligence gibt es nicht. Das Ergebnis hängt unter anderem von Qualität und Vollständigkeit des Datenraums, Art und Komplexität der Transaktion, den Prüfkriterien, den eingesetzten Werkzeugen und dem Umfang der menschlichen Validierung ab.

Eine Analyse der Berkeley-Universität berichtet für bestimmte rechtliche und finanzielle Due-Diligence-Aufgaben Effizienzgewinne von 40 bis 70 Prozent und betont zugleich, dass die Spanne von Deal-Komplexität und Datenqualität abhängt. Andere Quellen beschreiben deutliche Verkürzungen bei Lektüre, Extraktion und Zusammenstellung. Diese Angaben sind jedoch nicht ohne Weiteres als Benchmark für jede Transaktion übertragbar.

Die belastbare Schlussfolgerung fällt daher enger aus: KI kann die Phase des „Findens, Sortierens, Extrahierens und Vergleichens“ erheblich verkürzen. Sie kann die Zahl der Anwaltstunden für eine routinemäßige Erstprüfung senken und die vertiefte Analyse durch erfahrene Juristen früher beginnen lassen. Sie ersetzt jedoch weder die gezielte rechtliche, steuerliche, regulatorische, finanzielle, Cyber-, kommerzielle noch operative Prüfung.

Eine schnellere Erstprüfung führt außerdem nicht automatisch zu einem schnelleren Closing. Genehmigungen, Finanzierung, Verhandlungen, die Reaktionsgeschwindigkeit der Gegenseite, Signing-Bedingungen und unvollständige Ausgangsdaten können weiterhin den kritischen Pfad bestimmen.

Folgen für M&A-Teams und Kanzleien

Zeitpläne

Wenn Risiken früher sichtbar werden, können Fragen an das Management, Entscheidungen zur Risikobehandlung und die Vertragsgestaltung früher beginnen. Teams verbringen weniger Zeit mit der reinen Datenerfassung und mehr Zeit mit Punkten, die Kaufpreis, Struktur, Absicherung oder Umsetzbarkeit des Deals beeinflussen können.

Personal und Teamstruktur

Wahrscheinlicher als das Verschwinden von M&A-Anwälten ist eine Veränderung der Arbeitsverteilung. Kleinere Teams können routinemäßige Prüfungen übernehmen, während Associates und Spezialisten früher mit Ausnahmeanalysen, Synthese und mandatsnaher Arbeit beginnen. Plattformen für die KI-gestützte Dokumentenprüfung verändern bereits die Verteilung der Verantwortung für große Dokumentenmengen.

Abrechnung und Preise

Wenn umfangreiche Prüfungen wiederholbarer und besser messbar werden, gerät die reine Stundenabrechnung stärker unter Druck. Festpreise, Kostenobergrenzen, phasenweise Modelle oder wertorientierte Vergütung lassen sich dann leichter strukturieren – allerdings nur, wenn Kanzleien den Aufwand messen, den Prozess kontrollieren und für die Qualität KI-gestützter Ergebnisse einstehen können.

Ausbildung von Associates

Das klassische Ausbildungsmodell, bei dem junge Juristen durch die vollständige Prüfung unzähliger Dokumente lernen, wird weniger umfassend, wenn Maschinen den ersten Durchgang übernehmen. Kanzleien müssen deshalb gezielter vermitteln, wie man:

• Vertragsformulierungen mit wirtschaftlichen und rechtlichen Risiken verbindet;
• KI-Ergebnisse an den Quelldokumenten überprüft;
• Auslassungen und trügerische Sicherheit erkennt;
• zwischen einem markierten und einem tatsächlich wesentlichen Problem unterscheidet; und
• Befunde in Beratung und Verhandlungsoptionen übersetzt.

Die Ausbildungsfrage lautet damit nicht nur, wie man ein Modell richtig anweist. Es geht vor allem darum, mit schnellerem Informationszugang besser zu urteilen.

Warum der Mensch den Deal weiterhin steuert

KI kann recherchieren, ordnen, vergleichen, zusammenfassen und Vorschläge machen. Sie kann in derselben Zeit mehr Dokumente verarbeiten als ein rein manuelles Team und Muster leichter sichtbar machen. Gleichzeitig kann sie Nuancen übersehen, Kontext falsch verstehen, Fehler produzieren oder eine scheinbar vollständige Antwort liefern, obwohl die zugrunde liegenden Daten lückenhaft sind. Menschliche Aufsicht bleibt deshalb unverzichtbar.

Deal-Professionals bleiben verantwortlich für:

• die Festlegung von Umfang, Zielen und Grenzen der Prüfung;
• die Kontrolle, dass Schlussfolgerungen durch Quelldokumente belegt sind;
• die Einordnung der Ergebnisse in den rechtlichen und tatsächlichen Kontext der Transaktion;
• die Entscheidung, was wesentlich ist;
• die Auswahl der verlangten Absicherungen;
• die Bewertung der Risikotoleranz des Mandanten; und
• die Entwicklung und Umsetzung der Verhandlungsstrategie.

Das überzeugendste Modell ist ein menschengeführter Workflow: KI übernimmt Skalierung und Struktur, während Anwälte und andere Spezialisten Kontext, Verantwortung und Urteilskraft liefern. Gerade deshalb wird KI zur Kerninfrastruktur im M&A-Geschäft – nicht weil sie Experten ersetzen kann, sondern weil sie deren Aufmerksamkeit auf die Entscheidungen lenkt, bei denen sie den größten Unterschied macht.