ZÜRICH / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Befragung unter 1.000 Dealmakern zeigt: Künstliche Intelligenz gehört längst in die Vorstandsarbeit bei M&A-Prozessen. Gleichzeitig geben nur 22 % an, dass sie die finale Entscheidung vollständig der KI überlassen würden. Besonders relevant sind für Führungskräfte Genauigkeit, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit der Empfehlungen – weil Kontrolle rechtlich und organisatorisch nicht automatisiert werden darf. Der Bericht macht damit eine klare Lücke sichtbar: KI verbessert die Informationslage, aber Verantwortung bleibt beim Vorstand.
Künstliche Intelligenz ist im M&A-Alltag nicht mehr nur ein Experiment, sondern zunehmend Teil der operativen Vorbereitung von Deals. In der vorliegenden Studie geben 62 % der Entscheidungsträger an, dass eine rein menschliche Entscheidungsfindung heute nicht mehr ausreicht. 71 % erwarten zudem, dass ein Verzicht auf KI in fünf Jahren wettbewerbliche Nachteile mit sich bringt. In der Praxis verschiebt sich damit die Arbeitsteilung: KI übernimmt das Erfassen, Strukturieren und Analysieren von Informationen, während die eigentliche Verantwortung für den Geschäftsabschluss organisatorisch an den Vorstand gekoppelt bleibt.
Technisch betrachtet liegt der Mehrwert vor allem in KI-gestützter Datenaufbereitung und in Governance-fähigen Workflows. Laut Studie nutzen bereits 73 % der Dealmaker KI für die Berichterstattung an den Vorstand sowie für Governance-Prozesse. Das ist mehr als reines Textfassen: In solchen Pipelines müssen Systeme unterschiedliche Dokumenttypen (z. B. Vertragsentwürfe, Due-Diligence-Material, Datenraum-Exporte) zusammenführen, Kernaussagen extrahieren und daraus überprüfbare Entscheidungsgrundlagen ableiten. Für Vorstände ist dabei nicht die Geschwindigkeit das alleinige Ziel, sondern die Fähigkeit, die Empfehlung im Audit-Kontext zu belegen.
Der Markt reagiert auf diese Verschiebung, indem er KI-Funktionen stärker mit Board- und Datenraum-Mechaniken verknüpft. In der Lieferkette solcher Plattformen konkurrieren Anbieter nicht nur um bessere Modelle, sondern um Enterprise-fähige Integrationen, Rechteverwaltung und nachvollziehbare Entscheidungslogik. Als Vergleich wird häufig auf Board-Management- und Datenraum-Ökosysteme wie iDeals, Ansarada oder Diligent verwiesen, die Governance-Workflows bereits als Kernleistung adressieren. Der entscheidende Unterschied entsteht dann dort, wo KI in bestehende Freigabeprozesse eingebettet wird und wo aus „Empfehlungen“ tatsächlich „dokumentierbare Entscheidungsbelege“ werden.
Genau an dieser Stelle zeigt die Studie eine harte Grenze: Nur 22 % wären bereit, die endgültige Entscheidung für oder gegen einen Geschäftsabschluss vollständig der KI zu überlassen. Das unterstreicht die regulatorische Logik, die in vielen Jurisdiktionen mit Vorstandspflichten, Sorgfalt und Haftungsrisiken verknüpft ist. Gleichzeitig nennt die Befragung klare Anforderungsprofile: Genauigkeit (71 %), Sicherheit (70 %) und Zuverlässigkeit (58 %) stehen oben. Damit gewinnt „KI-Erklärbarkeit“ im praktischen Sinne an Bedeutung, also die Frage, welche Datenquellen die Empfehlung treiben und wie Änderungen nachvollziehbar bleiben, statt nur eine Modell-„Confidence“ anzugeben.
Historisch betrachtet folgte auf erste KI-Euphorie in der Unternehmenssoftware schnell die Ernüchterung: Viele Tools konnten zwar Inhalte zusammenfassen, aber nicht zuverlässig mit der Tiefe von Due-Diligence-Checks arbeiten oder in bestehende Kontrollketten integriert werden. Erst als maschinelles Lernen und Informationsextraktion stärker mit Datenraum-Integrationen, Zugriffskonzepten und Versionierung zusammenspielten, wurde KI in Governance-Settings belastbar. Die Studie ordnet diese Entwicklung nun konkret ein: 23 % erwarten bis 2030 bessere Entscheidungen auf Vorstandsebene. Interessant ist dabei, dass der größte Nutzen für Führungsgremien eher in höherer Entscheidungsqualität als in schnellerer Entscheidungsfindung liegt.
Für Unternehmen bedeutet das in der Umsetzung weniger „KI einführen“ als „KI verantwortungsvoll instrumentieren“. Praktisch lohnt sich ein Ansatz, der KI-Ergebnisse als Entscheidungsunterstützung definiert und sie nur dort freigibt, wo technische und organisatorische Leitplanken greifen: Datenherkunft, Berechtigungen, Modellgrenzen, Logging und ein Audit-Ready-Review durch die Verantwortlichen. Auch im Wettbewerb zählt dann nicht nur, wer die beste KI vorzeigen kann, sondern wer sie am saubersten in Board-Reporting, Compliance-Prozesse und die Verifikation von Empfehlungen integriert. Die nächsten Schritte dürften in Richtung stärkerer Nachvollziehbarkeit, robustere Sicherheitsarchitektur und KI-gestützter Plausibilitätsprüfungen führen, sodass Vorstandsteams schneller zu besseren Fragen und Entscheidungen kommen.
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