Yapay zekâ M&A süreçlerinde neden vazgeçilmez bir altyapı haline geliyor?

Daha hızlı ve büyük işlemlerin öne çıktığı bir piyasada avantaj, aynı incelemeyi daha az tıklamayla tamamlamakla sınırlı değil. Önemli riskleri daha erken görmek ve kıdemli uzmanların zamanını yorumlama ve aksiyon alma aşamalarına ayırabilmek de rekabet avantajı sağlıyor.

Yapay zekâ işlem sürecinin hangi aşamalarında kullanılabiliyor?

1. Veri odasının taranması ve durum tespiti

Yapay zekâ, işlem ekiplerine şu konularda yardımcı olabilir:

• veri odasındaki belgeleri sisteme almak, sınıflandırmak ve düzenlemek;
• mükerrer, eksik veya birbiriyle tutarsız belgeleri belirlemek;
• belgeleri özetlemek ve temel ticari ve hukuki şartları çıkarmak;
• kontrol değişikliği, devir, fesih, münhasırlık, sorumluluk, fikrî mülkiyet, veri gizliliği ve düzenleyici hükümlere ulaşmak;
• benzer sözleşmeleri karşılaştırarak alışılmadık veya standart dışı ifadeleri işaretlemek;
• belgeler arasındaki bilgileri çapraz kontrol ederek çelişkileri, boşlukları ve anormallikleri ortaya çıkarmak; ve
• yapılandırılmış konu listeleri, takip tabloları ve durum tespiti raporlarının ilk bölümlerini oluşturmak.

Bu işler, yüksek hacimli arama, sınıflandırma, veri çıkarma ve karşılaştırma gerektirdiği için yapay zekâya özellikle uygun. Hukuk ve sektör kaynakları, yapay zekâ destekli durum tespitini otomatik analizden sonra insan doğrulaması ve yorumunun geldiği bir iş akışı olarak tanımlıyor.

Yapay zekâ, beklenen kanıtların bulunmadığını da işaretleyebilir. Örneğin bir belgede belirli bir işlemden veya varlıktan söz edilmesi, veri odasında buna ilişkin destekleyici belgelerin aranmasını tetikleyebilir. Bu tür boşluk tespiti, ekibin bilgi taleplerini ve yönetime yönelteceği soruları daha iyi odaklamasına yardımcı olur.

2. Sözleşme hazırlığı ve belge yönetimi

Durum tespiti bulguları kaynak belgeleriyle bağlantılı ve yapılandırılmış hale getirildiğinde, işlem sürecinin sonraki aşamalarında da kullanılabilir. Yapay zekâ şu alanlarda destek sunabilir:

• rutin belge ve kontrol listelerinin ilk taslaklarını hazırlamak;
• açıklama cetvelleri için veri sağlamak;
• maddeleri emsal sözleşmeler, şablonlar veya işlem kılavuzlarıyla karşılaştırmak;
• taslaklar arasındaki değişiklikleri ve redline'ları özetlemek;
• beyanları, garantileri, taahhütleri ve istisnaları çıkarmak; ve
• önerilen korumaları, bunlara yol açan kanıtlara kadar izlemek.

Stratejik değer burada süreklilikte ortaya çıkıyor. Bir bulgu, durum tespiti tablosunda sıkışıp kalmamalı; ekip bir beyan, taahhüt, onay, tazminat, kapanış koşulu veya başka bir koruma isteyip istemeyeceğine karar verirken erişilebilir olmalı. Güncel M&A iş akışlarını ele alan kaynaklar, bilginin durum tespitinden sözleşme hazırlığına ve müzakereye taşınmasını yapay zekânın etkisinin başlıca unsurlarından biri olarak gösteriyor.

3. Müzakereye hazırlık

Yapay zekâ, onaylanmış kaynaklardan bir işlem ekibi brifingi hazırlayabilir, karşı tarafın önerdiği değişiklikleri özetleyebilir, işlem kılavuzundan sapmaları belirleyebilir ve açık konuları başlık veya öncelik sırasına göre düzenleyebilir. Ayrıca insan incelemesine sunulmak üzere sorular ve alternatif ifadeler hazırlayabilir.

Ancak yapay zekânın tek başına güvenilir biçimde belirleyemeyeceği konular da var: müvekkilin ticari hedefi, risk iştahı, geri çekilme noktası veya pazarlık stratejisi. Bu kararlar; yönetim ilişkileri, zamanlama, finansman, düzenleyici risk, rekabet dinamikleri ve müvekkilin daha geniş öncelikleri gibi bağlama bağlı.

Kıdeme göre sorumluluklar nasıl değişiyor?

Genç avukatlar: yapılandırılmış ilk inceleme

Yapay zekâ, geleneksel olarak genç avukatların zamanının önemli bölümünü alan tekrarlı ve kaynağa bağlı işler için uygun. Tanımlanmış bir iş akışı içinde genç avukatlar yapay zekâyı şu amaçlarla kullanabilir:

• sözleşmeleri belirlenmiş hükümlere göre ilk aşamada incelemek;
• tarafları, tarihleri, şartları, eşikleri ve istisnaları çıkarmak;
• durum tespiti takip tablolarını doldurmak;
• sözleşmeleri özetlemek ve eksik bilgileri belirlemek;
• açıklama cetvelleri için ilk girdileri hazırlamak; ve
• avukat incelemesine sunulacak rutin durum tespiti soruları tasarlamak.

Genç hukukçunun rolü ortadan kalkmıyor. Rol, çıktının eksiksiz olup olmadığını kontrol etmeye, her önemli sonucun dayandığı belgeyle desteklendiğini doğrulamaya ve belirsizlikleri veya önemli istisnaları üst kademeye taşımaya kayıyor.

Kıdemli avukatlar: kalite kontrol ve sentez

İş akışı hızlandıkça kıdemli avukatların önemi azalmak yerine artabilir. Sorumlulukları arasında şunlar bulunur:

• yapay zekâ çıktılarının doğruluğunu ve tutarlılığını sınamak;
• hangi bulguların önemli olduğuna karar vermek;
• farklı belgelerde veya iş akışlarında görülen riskleri birlikte değerlendirmek;
• durum tespiti bulgularını sözleşme korumalarına dönüştürmek;
• inceleme protokollerini ve sorunların üst kademeye taşınma yollarını denetlemek; ve
• işlem kılavuzlarını açık talimatlara ve doğrulama standartlarına çevirmek.

Ham veri çıkarımının hukuki analize dönüştüğü katman burasıdır. Yapay zekâ bir sözleşmede onay şartı bulunduğunu tespit edebilir; kıdemli avukat ise bunun pratik önemini değerlendirmeli, onayın alınabilir olup olmadığını incelemeli ve konunun işleme nasıl yansıması gerektiğini önermelidir.

Ortaklar: danışmanlık, risk dağılımı ve strateji

Ortaklar, yapay zekânın oluşturduğu konu haritalarını, özetleri ve kaynak bağlantılı analizleri kullanarak dikkatlerini müvekkil danışmanlığına ve en yüksek değer taşıyan kararlara yöneltebilir. Bu kararlar arasında risk dağılımı, ticari ödünler, müzakere tutumu, üst kademeye taşıma ve işlemin hâlâ cazip olup olmadığı yer alır.

Yapay zekâ ortağın olgulara erişimini iyileştirebilir; ancak verilen hukuki ve ticari danışmanlığın sorumluluğunu üstlenmez. Mesleki muhakeme, kontrol noktası olmayı sürdürür.

Yapay zekâ durum tespitini ne kadar hızlandırabilir?

Zaman tasarrufu veya şirket içi durum tespiti kadrosundaki azalma için tüm işlemlere uygulanabilecek güvenilir bir oran yok. Sonuçlar veri odasının kalitesine ve eksiksizliğine, işlemin türü ve karmaşıklığına, inceleme kriterlerine, kullanılan araçlara ve insan doğrulamasının kapsamına göre değişiyor.

Berkeley tarafından yayımlanan bir analiz, bazı hukuki ve finansal durum tespiti çalışmalarında %40 ila %70 arasında verimlilik artışı bildiriyor; ancak aralığın işlem karmaşıklığına ve veri kalitesine göre değiştiğini de vurguluyor. Diğer kaynaklar okuma, veri çıkarma ve derleme süresinde önemli azalmalar olduğunu belirtiyor; fakat bu rakamlar her işlem için karşılaştırılabilir bir ölçüt olarak kullanılamaz.

Savunulabilir sonuç daha dar: Yapay zekâ durum tespitinin “bul, sırala, çıkar ve karşılaştır” aşamasını ciddi ölçüde kısaltabilir. Şirket incelemesinin rutin ilk aşaması için gereken avukat-saat sayısını azaltabilir ve kıdemli analizi sürecin daha erken bir noktasına çekebilir. Buna rağmen hedefli hukuki, vergi, düzenleyici, finansal, siber güvenlik, ticari veya operasyonel incelemelere duyulan ihtiyaç ortadan kalkmaz.

Daha hızlı bir ilk inceleme, işlemin otomatik olarak daha hızlı kapanacağı anlamına da gelmez. Düzenleyici onaylar, finansman, müzakereler, karşı tarafın yanıt hızı, imza ve kapanış koşulları ile eksik kaynak bilgileri kritik yolu belirlemeye devam edebilir.

M&A ekipleri ve hukuk büroları üzerindeki etkiler

Takvimler

Sorunların daha erken görülmesi, yönetime yöneltilecek soruları, risk kararlarını ve sözleşme hazırlığını öne çekebilir. Ekipler temel bilgilerin çıkarılmasını beklemek için daha az, fiyatı, işlem yapısını, sözleşme korumalarını veya işlemin uygulanabilirliğini etkileyebilecek konuları çözmek için daha fazla zaman harcayabilir.

Kadro yapısı

Muhtemel değişim, M&A hukukçularının ortadan kalkması değil, işin bileşiminin değişmesi. Daha küçük ekipler rutin incelemeyi yürütebilir; ortaklar ve uzmanlar ise istisna analizine, senteze ve müvekkille doğrudan çalışmaya daha erken geçebilir. Yapay zekâ destekli inceleme platformları, büyük belge setlerinde sorumlulukların ekip içinde nasıl dağıtıldığını şimdiden değiştiriyor.

Ücretlendirme

Yüksek hacimli inceleme daha tekrarlanabilir ve ölçülebilir hale geldikçe saatlik ücretlendirme üzerindeki baskı artıyor. Sabit ücret, tavan ücret, aşamalı ücret veya değer bazlı modelleri yapılandırmak kolaylaşabilir. Ancak bunun için büroların işi ölçebilmesi, iş akışını yönetebilmesi ve yapay zekâ destekli çıktıların kalitesinin arkasında durabilmesi gerekir.

Ortak eğitimi

Makinelerin ilk incelemenin daha büyük bölümünü yaptığı bir ortamda, işlemleri kapsamlı belge taramasıyla öğrenmeye dayanan geleneksel çıraklık modeli tek başına yeterli olmayabilir. Büroların genç hukukçulara şu becerileri bilinçli biçimde kazandırması gerekecek:

• sözleşme dilini ticari ve hukuki riskle ilişkilendirmek;
• çıktıları kaynak belgelerle karşılaştırarak sınamak;
• eksikleri ve yapay zekânın yarattığı sahte kesinlik hissini fark etmek;
• işaretlenen bir konuyla gerçekten önemli bir konuyu birbirinden ayırmak; ve
• bulguları danışmanlığa ve müzakere seçeneklerine dönüştürmek.

Dolayısıyla eğitim meselesi yalnızca bir modele doğru komut vermeyi öğrenmek değil. Bilgiye daha hızlı erişirken daha isabetli muhakeme yapmayı öğrenmek.

İşlemin kontrolü neden hâlâ insanlarda?

Yapay zekâ arayabilir, düzenleyebilir, karşılaştırabilir, özetleyebilir ve öneriler sunabilir. İnsan ekibin aynı sürede manuel olarak inceleyebileceğinden daha fazla belgeyi işleyebilir; kalıpların görünür hale gelmesini sağlayabilir. Ancak nüansları kaçırabilir, bağlamı yanlış anlayabilir, hata üretebilir veya temel veriler eksik olduğu halde görünüşte eksiksiz bir yanıt verebilir. Bu nedenle insan denetimi zorunlu.

İşlem profesyonelleri şu sorumlulukları taşımaya devam ediyor:

• kapsamı, hedefleri ve kısıtları belirlemek;
• sonuçların kaynak belgelerle desteklendiğini doğrulamak;
• bulguları işlemin hukuki ve olgusal bağlamı içinde yorumlamak;
• neyin önemli olduğuna karar vermek;
• hangi sözleşme korumalarının talep edileceğini seçmek;
• müvekkilin risk iştahını değerlendirmek; ve
• müzakere stratejisini geliştirmek ve uygulamak.

En güçlü model, yapay zekânın ölçek ve yapı sağladığı; hukukçuların ve diğer uzmanların ise bağlam, hesap verebilirlik ve muhakeme sunduğu insan liderliğindeki iş akışı. Yapay zekâ, uzmanların yerine karar verebildiği için değil, uzmanların dikkatini daha kritik noktalara yöneltebildiği için M&A altyapısının temel unsurlarından biri haline geliyor.