Künstliche Intelligenz (KI) bei Fusionen und Übernahmen

Da Investorinnen und Investoren zunehmend transformative Fusionen und Übernahmen erwarten¹, wird die Einbindung von KI in den gesamten M&A-Prozess als Möglichkeit angesehen, über den gesamten Lebenszyklus einer Transaktion hinweg einen höheren Mehrwert zu erschliessen. Unsere jüngste Umfrage und unsere Interviews mit führenden Schweizer M&A-Fachleuten zeigen ein klares Muster: Unternehmen setzen KI zwar in ihren M&A-Workflows ein, jedoch meist dort, wo der Einsatz am einfachsten ist, und nicht dort, wo sie einen transformativen Einfluss haben könnte. Für Führungskräfte im Bereich M&A stellt sich nicht mehr die Frage, ob KI im Transaktionszyklus eine Rolle spielt oder welcher Anwendungsfall Vorrang haben sollte. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, isolierte Anwendungen in Funktionen umzuwandeln, die die Wertschöpfung über den gesamten Transaktionszyklus hinweg unterstützen. Um dies zu erreichen, reicht der Einsatz neuer Technologien allein nicht aus; es bedarf eines Betriebsmodells, das die Systeme, Prozesse und Fähigkeiten, mit denen Transaktionen mithilfe von KI abgewickelt werden, neu definiert.

Ergebnisse der Umfrage

Unternehmen setzen KI dort ein, wo die Umsetzung am einfachsten ist – nicht unbedingt dort, wo der Mehrwert am grössten ist.

Unsere Umfrage zeigt, dass 78 Prozent der Schweizer M&A-Fachleute bereits in der Vorphase einer Transaktion KI einsetzen. Dies legt nahe, dass KI im Bereich M&A bereits praktische Vorteile bietet. Unsere Interviews deuten jedoch darauf hin, dass sich diese Vorteile auf bestimmte standardisierte Aktivitäten im Vorfeld einer Transaktion konzentrieren, wie beispielsweise Due Diligence, Zielunternehmens-Screening und Dokumentenprüfung, bei denen der Einsatz einfacher ist: Die Teams sind kleiner und voll und ganz auf diese Aufgaben fokussiert, sodass sich die Arbeit von Natur aus besser für Effizienzsteigerungen eignet. Dieser Befund ist besonders auffällig im Vergleich mit anderen Ländern und Regionen. Bei der Post-Close-Integration berichten 52% der Befragten in unserer US-Studie² von der Nutzung von GenAI, während es bei Schweizer Organisationen in unserer Umfrage nur 8% sind. In der Praxis erzielen viele Schweizer Unternehmen erste Erfolge eher durch Produktivitätssteigerungen als durch die Erschliessung zusätzlichen Mehrwerts über den gesamten Transaktionszyklus hinweg. Die strategische Frage lautet, ob Unternehmen über schrittweise Effizienzsteigerungen hinausgehen und KI dort einsetzen können, wo ihre transformative Wirkung Veränderungen im M&A-Betriebsmodell selbst erfordert.

Die Herausforderung besteht nicht nur in der Einführung. Es geht auch um die Fähigkeit, KI für reale Anwendungsfälle masszuschneidern und zu entwickeln.

In unserer Umfrage nannten 38 Prozent der Befragten die Datensicherheit als Haupthindernis für die Einführung, was mit unseren Erfahrungen bei der Durchführung komplexer grenzüberschreitender M&A-Projekte übereinstimmt: Bei M&A-Transaktionen besteht die Herausforderung nicht nur darin, ob KI in M&A-Workflows überhaupt eingesetzt werden kann, sondern auch darin, wie sie im Kontext vertraulicher Transaktionsprozesse angepasst, weiterentwickelt und genutzt werden kann. Unsere Interviews zeigen, dass die Hindernisse eher bei den Menschen und Prozessen liegen als beim KI-Modell selbst. Zu den wichtigsten Hindernissen zählen die Unsicherheit hinsichtlich des Einsatzes grosser Sprachmodelle (LLMs) für sensible Informationen, die begrenzten Kapazitäten zur Entwicklung neuer Anwendungsfälle bei gleichzeitiger Erfüllung der täglichen Anforderungen sowie Lücken bei den KI-Fähigkeiten. Diese Einschränkungen wirken sich nicht nur auf die Einführung aus, sondern schränken auch die Möglichkeiten ein, Anwendungsfälle mit höherem Wertschöpfungspotenzial zu entwickeln und schneller bessere Transaktionsbedingungen zu erzielen.

Ohne eine Änderung des M&A-Betriebsmodells wird KI die Wertschöpfung bei Transaktionen nicht grundlegend verändern.

Mit Blick auf die Zukunft zeigt unsere Umfrage, dass führende Schweizer M&A-Fachleute beabsichtigen, KI verstärkt in Due-Diligence-Prozessen einzusetzen (48%), während das Bestreben, KI bei der Post-Merger-Integration (PMI) und der Wertrealisierung zu nutzen, deutlich geringer ist (7%). Diese Diskrepanz ist bemerkenswert, da sowohl die Due-Diligence-Prüfung als auch die Wertrealisierung im Rahmen des PMI sehr dokumentations- und kommunikationsintensive Tätigkeiten sind, wodurch sie sich gut für die Fähigkeiten der heutigen LLMs eignen. Die geringeren Erwartungen hinsichtlich des Einsatzes von KI nach dem Abschluss der Transaktion spiegeln daher eher organisatorische Zwänge wider als Einschränkungen der zugrunde liegenden Technologie. Aus Anwendungsbeispielen im Bereich der Due Diligence geht hervor, dass Unternehmen KI in komplexen, zeitkritischen, klar abgegrenzten und wiederholbaren Workflows einsetzen. Die Herausforderung besteht darin, diesen Erfolg in dem weniger strukturierten Umfeld nach Abschluss der Transaktion zu wiederholen, in dem die Wertrealisierung in der Regel stattfindet. Hier erschweren fragmentierte Daten, unklare Zuständigkeiten und sich wandelnde Entscheidungsbefugnisse zwischen Deal-Teams und Integrationsteams die Einbindung von KI in die alltäglichen Arbeitsabläufe erheblich.

Zusammenfassung: Auf dem Weg zu einem neuen KI-Betriebsmodell

Unternehmen, die KI nach der Übernahme weiterhin als eine Ansammlung isolierter Anwendungsfälle betrachten, werden das transformative Potenzial der KI verpassen. Den grössten Gewinn werden jene Unternehmen erzielen, die bewusst in die Integration von KI in ihr M&A-Betriebsmodell investieren und dadurch neue Möglichkeiten schaffen, Kompetenzen mit Wertschöpfungspotenzialen zu verknüpfen.

Um den Wert nach der Transaktion zu realisieren, dürfen führende Schweizer M&A-Unternehmen KI nicht mehr nur zur Steigerung der Produktivität nutzen, sondern müssen sie als strategisches Instrument zur Wertschöpfung einsetzen und dabei auf ein neues, zweckmässiges M&A-Betriebsmodell umstellen:

• Systeme: Aufbau einer sicheren M&A-Datenebene, die Due-Diligence-Ergebnisse, Integrationspläne und aktuelle Betriebsdaten miteinander verknüpft, sodass KI Risiken, Synergien und Wertschöpfung auch über die Vertragsunterzeichnung hinaus verfolgen kann
• Prozesse: Neugestaltung der M&A-Arbeitsabläufe, sodass KI die Ergebnisse der Due-Diligence-Prüfung in strukturierte Massnahmen nach dem Abschluss der Transaktion und in Wertsteigerungshebel umwandeln kann, wodurch das Risiko bei der Übergabe zwischen dem Deal-Team und den Geschäftsverantwortlichen verringert wird
• Menschen: Bereitstellung von Kapazitäten für die funktionsübergreifende Entwicklung von Anwendungsfällen für KI im Bereich M&A sowie für die Neugestaltung von Workflows unter Einbeziehung von Fachwissen in den Bereichen Transaktionen, Integration, Fachbereiche, Daten, Risiken und Technologie
• Governance: Festlegung klarer Regeln für den Datenzugriff, die Vertraulichkeit, die Modellnutzung, die manuelle Überprüfung, die Nachverfolgung der Investitionsrendite (ROI) und die Entscheidungsbefugnisse im Rahmen des neuen M&A-Betriebsmodells
• Umfang: Erweiterung des Aufgabenbereichs der M&A-Funktion durch neue KI-gestützte Aktivitäten, wie beispielsweise die Bewertung des KI-Potenzials im Zielbetriebsmodell.

KI darf nicht nur ein Werkzeugkasten sein, sondern muss zur Arbeitsweise eines Unternehmens werden.

Wie wir Sie unterstützen können:

Wir unterstützen unsere Kundinnen und Kunden dabei, ihre Ambitionen im Bereich M&A und KI mithilfe eines «Vision-to-Value»-Ansatzes in eine wertorientierte Transformationsagenda umzusetzen. Zunächst gilt es zu ermitteln, in welchen Bereichen KI über Effizienzsteigerungen hinausgeht und über den gesamten Transaktionszyklus hinweg transformativen Mehrwert schafft, und welche Voraussetzungen gegeben sein müssen, um diesen in grossem Massstab zu nutzen. Die Erfahrungen, die Deloitte bei den bedeutenden und komplexen grenzüberschreitenden M&A-Transaktionen gesammelt hat, bieten unseren Kundinnen und Kunden in Verbindung mit unserer KI-Expertise einen umfassenden Mehrwert.

Methodik

Dieser Bericht basiert auf den Ergebnissen einer Umfrage unter 66 Schweizer M&A-Führungskräften, die zwischen Februar und April 2026 durchgeführt wurde. Die quantitativen Ergebnisse wurden durch zwei ausführliche Interviews und eine Reihe weiterer Gespräche mit Kundinnen und Kunden ergänzt, wodurch die Ergebnisse verfeinert und validiert wurden. Die Stichprobe umfasst Unternehmen aus den Bereichen Industrie, Informationsdienstleistungen und Softwareentwicklung.