MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Private-Equity-Investoren erhöhen den Anteil der operativen Due Diligence (ODD) deutlich, um die Widerstandsfähigkeit von Unternehmen vor dem Deal besser zu beurteilen. Laut einer europäischen Befragung sehen 79 % vor allem die wachsende operative Komplexität als Grund dafür. Geopolitische Unsicherheiten rücken dabei als wichtigstes Risikofeld nach vorn. Gleichzeitig nutzen bereits 80 % der Befragten KI-Tools in der Due Diligence oder testen sie, und 4 von 5 großen Fonds bauen KI in ihre Investmentlogik ein.
Private-Equity-Deals werden derzeit nicht nur über Finanzkennzahlen bewertet, sondern immer stärker über die Frage, wie stabil ein Unternehmen operativ durch turbulente Phasen kommt. Genau diese Verschiebung greift der European Due Diligence Report 2026 von Alvarez & Marsal auf, der auf einer Umfrage unter mehr als 80 Private-Equity-Experten in Europa basiert. Im Kern geht es um Operational Due Diligence: Investoren wollen vor dem Abschluss präzise prüfen, ob Geschäftsmodelle auch dann funktionieren, wenn Energiekosten steigen, Lieferketten wackeln oder politische Rahmenbedingungen sich kurzfristig ändern. Für das Investment-Controlling bedeutet das eine größere Schnittstelle zwischen Finanz, Operations und Risikoanalyse – und damit auch mehr Datenpunkte aus Produktion, Beschaffung und Prozesslandschaft.
Die Rangfolge der Risiken ist dabei aufschlussreich. Laut den Ergebnissen bewerten Fast 70 % geopolitische Unsicherheiten als wichtigsten Prüfpunkte – noch vor KI-Disruption, Klimawandel und Cyberrisiken. Diese Priorisierung passt zu einem Umfeld, in dem Transaktionen nicht nur betriebswirtschaftliche Synergien versprechen, sondern auch von Standort-, Energie- und Handelsannahmen abhängen. Wenn 6 von 10 Befragten Wertschutz und Wertsteigerung in der Due Diligence inzwischen als gleich gewichtet ansehen, wird der Prüfauftrag breiter: Es reicht nicht, Wachstumspläne zu skizzieren, man muss zugleich zeigen, welche operativen Kostenhebel und Organisationsmuster plötzliche Schocks abfedern. Praktisch heißt das, dass ODD stärker in Modellannahmen einfließt – von belastbaren Operating-Models bis zur realistischen Umsetzung von Change-Projekten nach dem Closing.
Konkreter wird es bei der Frage, welche Bestandteile einer ODD besonders häufig in den Fokus rücken. Für 79 % ist die zunehmende operative Komplexität der wichtigste Grund, eine ODD durchzuführen; bei 57 % folgen Carve-outs, deren Bedeutung in den vergangenen Jahren zugenommen hat. Gerade bei Carve-outs wird die operative Logik zum eigenen Testfeld: Investoren müssen früh klären, ob ein ausgelöstes Unternehmen eigenständig tragfähig ist, welche Funktionen neu aufgebaut werden müssen und ob der Betrieb unabhängig gewährleistet werden kann. Auffällig ist außerdem, dass Fast 90 % verstärkt auf skalierbare Operating Models achten. Mehr als 40 % prüfen zudem Lokalisierungsoptionen in Lieferketten und Nearshoring-Ansätze, um geopolitische Abhängigkeiten zu senken. Damit verschiebt sich die Due Diligence von einer eher retrospektiven Plausibilisierung hin zu einer Art „Betriebskonzept“-Überprüfung mit Blick auf Skalierbarkeit, Kostenstabilität und organisatorische Reibung.
In diesem Kontext gewinnt KI nicht nur als Werkzeug an Bedeutung, sondern zunehmend als Bestandteil der Investmentthese. Über 80 % der Befragten nutzen KI bereits regelmäßig in Due-Diligence-Prozessen oder testen entsprechende Anwendungen. Der Einsatzbereich reicht von Vertragsanalysen und Marktinformationen über operative Benchmarks bis hin zu Risikobewertungen und Szenario-Modellen. Besonders deutlich wird die Differenz zwischen großen Fonds und dem Mid-Market: 70 % der Tier-1-Fonds setzen KI bereits regelmäßig ein, bei Mid-Market-Fonds sind es bis jetzt 28 %. Das lässt sich technisch gut erklären: Große Teams mit mehr Deal-Volumen können Datenpipelines, Governance- und Evaluationsprozesse für KI-gestützte Analysen eher aufbauen, während kleinere Einheiten oft erst die Skaleneffekte und den passenden Use-Case-Katalog finden müssen. Gleichzeitig steigt die Erwartung, dass KI nicht nur schneller macht, sondern Entscheidungen besser vorbereitet.
So erklären es auch die Zahlen zur Rolle von KI in der Wertlogik. Vier von fünf Befragten berücksichtigen KI inzwischen in ihren Investmentthesen als potenziellen Hebel zur Wertsteigerung. 41 % analysieren dabei vor allem Effekte auf Automatisierung – also die Frage, welche operativen Tätigkeiten sich durch KI-gestützte Workflows teilweise oder ganz ersetzen lassen, ohne Qualitäts- oder Compliance-Risiken zu erhöhen. In der Praxis bedeutet das: KI wird zum Baustein, um vor dem Deal die „Assumption Chain“ zu überprüfen – etwa ob ein Unternehmen technologisch und operativ in der Lage ist, KI skalierbar einzusetzen und messbare Wettbewerbsvorteile daraus abzuleiten. Für Unternehmen, die sich auf Investorenanforderungen einstellen müssen, heißt das: Prozessdaten, Vertragsarchitektur, Benchmarkfähigkeit und die Reife der IT-Landschaft werden schneller Teil des Gesprächs, nicht erst im Post-Merger.
Die Methodik des Reports macht deutlich, dass es sich nicht um eine generische Trendstudie handelt, sondern um eine Deal-nah erhobene Perspektive. Im ersten Quartal 2026 befragte das Marktforschungsunternehmen Statista Q im Auftrag von Alvarez & Marsal 83 erfahrene Private-Equity-Experten. Die Befragten stammen aus Investment- und Deal-Teams sowie aus operativen Teams von PE-Fonds in elf europäischen Märkten; untersucht werden Fonds von mittelgroßen Vehikeln mit 500 Millionen bis 1 Milliarde britischen Pfund Volumen bis hin zu Megafonds mit mehr als 5 Milliarden britischen Pfund. Genau diese Spannweite dürfte erklären, warum sowohl die ODD-Prioritäten als auch der KI-Use im Investmentkontext so unterschiedlich ausfallen: Je größer der Fonds, desto eher lässt sich der Aufwand für Datenaufbereitung, Modellvalidierung und wiederholbare ODD-Workflows standardisieren.
Für die nächste Phase der ODD zeichnet sich damit ein zweiter Schwerpunkt ab: KI, aber mit messbarer Wirkung. Investoren scheinen weniger daran interessiert, KI als „Innovation“ zu deklarieren, und mehr daran, sie als Teil eines belastbaren Wert- und Risiko-Backbones zu behandeln. Wer als potenzielles Portfolio-Unternehmen mitkommt, sollte daher früh die Voraussetzungen schaffen, die in solchen Due-Diligence-Fragen fast zwangsläufig auftauchen: strukturierte Vertrags- und Prozessdokumentation, nachvollziehbare operative Kennzahlen für Benchmarks, saubere Datenflüsse für Szenariomodellierung und eine Roadmap, die Nearshoring- oder Lokalisierungsentscheidungen realistisch unterstützt. So wird aus Due Diligence ein operatives Selektionsinstrument – und für den Markt verschiebt sich der Wettbewerb um die besten Deals hin zu denjenigen Anbietern, die Resilienz und Automatisierung gleichzeitig nachweisbar machen.
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