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Die M&amp;A REVIEW wurde 1990 von Prof. Dr. Günter Müller-Stewens ins Leben gerufen und von 1992 bis 2016 vom Institut für Betriebswirtschaft (IfB) an der Universität St. Gallen betreut. Heute sind Prof. Dr. Florian Bauer und Prof. Dr. Christoph Schalast die Herausgeber. Das Magazin liefert monatlich Fachbeiträge zu Unternehmensübernahmen und Fusionen im deutschsprachigen Raum und international. Sie bietet einen Überblick über aktuelle M&amp;A-Trends, erfolgte Transaktionen und beteiligte Interessengruppen wie Käufer, Verkäufer, Berater und Intermediäre. Die Themen umfassen praxisrelevante Fragestellungen entlang des gesamten M&amp;A-Prozesses, Analysen von Verflechtungsstrukturen einzelner Konzerne und Branchen, statistische Auswertungen, Länderanalysen sowie juristische und steuerrechtliche Beiträge.

Die M&amp;A REVIEW richtet sich vornehmlich an M&amp;A-Professionals im deutschsprachigen Raum. Dazu gehören zunächst Führungskräfte in Strategie- und M&amp;A-Abteilungen von Unternehmen sowie deren Unternehmensleitungs- und Kontrollebene. Daneben zählen Unternehmensberater, Vertreter von Investmentbanken und Corporate Finance-Boutiquen sowie Partner und Mitarbeiter von Wirtschaftsprüfungs-/Steuerberatungs- sowie Rechtsanwaltssozietäten, die im Bereich der Unternehmensübernahmen und Fusionen tätig sind, zum Leserkreis. Auch Finanzinvestoren beziehen regelmäßig die M&amp;A REVIEW. Aufgrund der wissenschaftlichen Fundierung und des universitären Hintergrunds ist die Fachzeitschrift auch in vielen Universitäten und Forschungseinrichtungen verfügbar.

<ul><li>Mit über 30 Jahren führende Fachzeitschrift rund um M&amp;A seit 1990 (deutschsprachig)</li><li>Seit 1.1.2015 offizielles Publikationsorgan des Bundesverbands Mergers &amp; Acquisitions e.V.</li><li>10 Ausgaben im Jahr mit Doppelausgaben im Januar/Februar und Juli/August</li><li>Print-Auflage bei ca. 1.000 Exemplaren pro Ausgabe</li><li>kostenloser M&amp;A REVIEW Online-Zugriff auf Archiv (nur für Abonnenten – hauptsächlich deutschsprachig)</li><li>Seit Juni 2020 Zusammenarbeit mit dem französischen Fachmagazin Fusions &amp; Acquisitions, seit 2023 gemeinsamer Auftritt mit englisch-sprachigen Fachmagazin Combuyn</li></ul>

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Leo Berthier

leo.berthier@manda.co

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Dr. Georg Beckmann ist seit über 15 Jahren in der Transaktionsberatung tätig. Vor dem Ein-stieg bei EY Parthenon (Transaction Strategy &amp; Execution) war er bei der Deutschen Telekom und in einer anderen Big 4 beschäftigt. Beckmann verantwortet den Bereich Buy &amp; Integrate innerhalb von EY in Deutschland. Als Teil des TMT-Sektor-Teams beschäftigt er sich fortlaufend mit den Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz und unterstützt die interne Innovation in diesem Kontext, um die Wettbewerbsfähigkeit von EY zu stärken.

Dr. Georg Beckmann

Nicolas Pfeiffer begann seine berufliche Karriere bei einem führenden IT-Cybersecurity Provider, bei dem er über mehr als zwei Jahre den unternehmensseitigen Transformationsprozess und die Integration in einen der größten europäischen Telekommunikationsanbieter begleiten durfte. Nach Abschluss seines Masterstudiums stieg er 2021 bei EY Parthenon (Transaction Strategy &amp; Execution) ein und unterstützt seitdem regelmäßig interne Bestre-bungen, um das Thema „Künstliche Intelligenz“ im Berateralltag nachhaltig zu etablieren.

Nicolas Pfeiffer

Christian Günther hat sich im Rahmen seiner Abschlussarbeit in Kooperation mit EY Parthenon mit der Digitalisierung des Transaktionsprozesses auseinandergesetzt. Nach diversen Praktika im Beratungsumfeld und dem Abschluss seines Studiums der Fachrichtung Wirtschaftsingenieurwesen startete er 2024 seine berufliche Laufbahn bei KPMG (Technology &amp; Finance Consulting) und unterstützt dort Kunden bei der Konzeption und Umsetzung von Digitalisierungs- und KI-Strategien.

Christian Günther

<h1>1. Einleitung</h1> Technologische Innovationen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) sowie die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung von ganzen Arbeitsbereichen dominieren in vielen Bereichen die öffentliche Diskussion. Hierbei wird nicht nur die Effizienzsteigerung durch Automatisierungsprozesse betrachtet, sondern auch das Bestreben, fortschrittliche digitale Assistenten zu konzipieren, die Prozesse nicht nur ausführen, sondern auch weiterentwickeln können. Derzeit werden schon wenig innovative Algorithmen, die Prozesse automatisieren, als KI bezeichnet und dabei die Definition von KI sehr breit gefasst. Deshalb soll an dieser Stelle eine Frage vorab geklärt werden: Was genau ist eigentlich Künstliche Intelligenz? Eine Anfrage an ChatGPT generiert beispielhaft folgende Antwort:Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich damit beschäftigt, Maschinen zu erschaffen, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören beispielsweise das Verstehen von Sprache, das Erkennen von Bildern, das Lernen aus Erfahrungen und das Lösen von Problemen. KI-Systeme können dabei von einfachen, regelbasierten Algorithmen bis hin zu komplexen, selbstlernenden Systemen reichen, die auf Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Learning basieren.Der digitale Wandel hat bereits zahlreiche Branchen transformiert. Unternehmen wie der Technologiekonzern Microsoft investieren beträchtliche Summen in den Ausbau der KI-Infrastruktur, um die hohe Nachfrage an KI-Services in der Wirtschaft zukünftig decken zu können. Auch der Bereich Mergers &amp; Acquisitions (M&amp;A) befindet sich vor einem fundamentalen Umbruch. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird die Rolle der M&amp;A-Berater grundlegend verändern und den Transaktionsprozess in vielerlei Hinsicht transparenter machen und revolutionieren. Angesichts der zentralen Rolle von M&amp;A-Aktivitäten für die Unternehmensstrategie und in der Wirtschaft allgemein ist die Auseinandersetzung mit KI für jedes Unternehmen und damit auch für die Beratung unerlässlich. Im Folgenden werden einige Auswirkungen von KI auf den M&amp;A-Prozess beleuchtet, die sowohl für M&amp;A-Berater als auch für Unternehmen von Bedeutung sind.<h2>1.1 Investitionsentwicklung in Unternehmen mit KI</h2>Die Bedeutung von künstlicher Intelligenz für Unternehmen und Investoren ist in den letzten Jahren enorm gestiegen. Im ersten Halbjahr 2023 konnten sich 23 Technologieunternehmen im Ranking der 100 höchstbewerteten börsennotierten Unternehmen der Welt platzieren, im Vergleich zu nur 19 Unternehmen zu Jahresbeginn. Der Wert dieser Tech-Konzerne stieg im Verlauf des Halbjahres um 45%, während viele andere Unternehmen in traditionellen Branchen im gleichen Zeitraum wegen der geopolitischen Lage große Werteinbußen hinnehmen mussten. Die Euphorie rund um die neuen Möglichkeiten, die KI für Unternehmen und Privatpersonen bietet, hat an den Weltbörsen für eine neue und nachhaltige Dynamik gesorgt. KI birgt enorme Produktivitätspotenziale, kann Produktionskosten senken, ermöglicht neue Produkte und wird zu einem tiefgreifenden Wandel der Arbeitswelt führen. Technologiekonzerne wie NVIDIA, Meta, Apple und Microsoft haben im ersten Halbjahr 2023 besonders stark von der KI-Entwicklung profitiert. Die Dominanz der US-Konzerne hält weiterhin an, mit 62 der 100 wertvollsten Unternehmen der Welt, die ihren Sitz in den USA haben. Apple und Microsoft sind zur Jahresmitte die höchstbewerteten Unternehmen der Welt. Kein europäisches Unternehmen ist unter den Top 10, jedoch haben es mit SAP und Siemens zwei deutsche Unternehmen in die Top 100 geschafft. Der Börsenwert der Top-100-Unternehmen stieg um 20% beziehungsweise 5,8 Bio. USD auf rund 34,4 Bio. USD. Eine Studie von EY vom Juli 2023 ergab, dass vom aktuellen Gesamtwert aller Top-100-Unternehmen von 34 Bio. USD rund 24 Bio. USD auf US-Konzerne entfallen<a href="https://mandamedia.sharepoint.com/sites/MARRedaktion/Freigegebene%20Dokumente/Forms/EY_.html#footnote-002">1</a>. Es bleibt abzuwarten, welche Geschäftsmodelle von den technologischen Durchbrüchen besonders stark profitieren werden, aber es steht außer Frage, dass KI in naher Zukunft enorme Auswirkungen auf die Wirtschaft und die Arbeitswelt haben wird. Deutsche und europäische Unternehmen haben grundsätzlich alle Chancen, diese Umwälzungen mitzugestalten, auch wenn in den letzten Monaten und Jahren die Investitionen in deutsche Start-ups deutlich gesunken sind und viele innovative Ideen nach der Gründungsphase in das außereuropäische Ausland verkauft werden<a href="https://mandamedia.sharepoint.com/sites/MARRedaktion/Freigegebene%20Dokumente/Forms/EY_.html#footnote-001">2</a>.<h2>1.2 Grundsätzliche KI-Formen und der Einsatz im M&amp;A-Lebenszyklus</h2>Im Rahmen von Mergers &amp; Acquisitions bieten verschiedene Formen künstlicher Intelligenz vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. KI kann nach Bruhn und Hadwich (2021) in sechs technische Ausprägungsformen unterteilt werden, die menschlichen Eigenschaften wie dem Denken (Autonomous Reasoning), Wissen (Knowledge Representation), Sprechen (Natural Language Processing), Lernen (Machine Learning), Sehen (Computer Vision) und Bewegen (Robotics) ähneln. Für M&amp;A-Prozesse sind nahezu alle Ausprägungsformen relevant.Automated Reasoning eignet sich speziell als Informationsfilter in großen Datenbanken oder Virtual Data Rooms (VDR) und bietet in vielen Fällen die Grundlage von Datamining-Verfahren. Knowledge Representation kann hingegen bei der Risikoprüfung von Verträgen unterstützen. Modelle wie ChatGPT basieren auf Natural Language Processing (NLP) und erleichtern neben der Analyse von Daten und Dokumenten auch das Generieren von Textinhalten. NLP stellt so eine Schnittstelle zwischen dem Menschen und der Maschine dar. Machine Learning ermöglicht es in Form von überwachtem Lernen beispielsweise Prognosen und Simulationen für zukünftige Entwicklungen im M&amp;A-Umfeld durchzuführen. Unüberwachtes Lernen kann indes der Identifikation von Mustern und Anomalien in Datensätzen dienen. Die Form des Machine Learnings bildet das bestärkte Lernen, es kann beispielsweise bei der Maßnahmenplanung und bei der Erhebung und Auswertung von „Lessons-Learned“ im Rahmen von M&amp;A-Transaktionen eingesetzt werden. Darüber hinaus kann der Bereich Computer Vision die Visualisierung von Daten und die interaktive Auseinandersetzung mit relevanten Informationen im M&amp;A-Prozess verbessern. So könnte durch individualisierte Dashboards, Visualisierung und bewegtes Bild ein Target greifbarer dargestellt und auch stärker emotionalisiert werden.<h1>2. Die Entwicklung der digitalen Kollaboration und der Einzug von KI-Lösungen entlang des M&amp;A-Lebenszyklus</h1>Abb. 1 • Technische Ausprägungsformen von Künstlicher Intelligenz
 <img class="c-image inline not-prose" src="https://cms.manda.co/storage/assets_visuals_ex-articles/mar_grafiken/24_mar/09_24/ey_abb.1_-01.jpg" alt=Abb. 1 • Technische Ausprägungsformen von Künstlicher Intelligenz decoding="async" loading="lazy" />
 Quelle: Christian Günther: Digitaler Wandel im M&amp;A: Wie Künstliche Intelligenz Beraterrollen und den End-to-End Transaktionsprozess neu definiert – 2024
 
Quelle: Christian Günther: Digitaler Wandel im M&amp;A: Wie Künstliche Intelligenz Beraterrollen und den End-to-End Transaktionsprozess neu definiert – 2024<h2>2.1 Entwicklung der digitalen Zusammenarbeit im Beratungsgeschäft</h2>Nicht nur im Beratungsgeschäft ist der technische Fortschritt ein entscheidender Wettbewerbsfaktor, um den hohen Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Die letzten Jahre zeichnen sich durch eine bemerkenswerte Beschleunigung der Entwicklung der digitalen Kommunikation aus. Noch vor wenigen Jahren dominierten E-Mail-Programme (bspw. Outlook) die schriftliche Kommunikation, und Ergebnisse wurden vornehmlich über PowerPoint aufbereitet und dem Mandanten zur Verfügung gestellt. Die Interaktion fand dabei hauptsächlich in physischen Terminen oder im Rahmen von Telefonkonferenzen statt.Die durch COVID-19 beschleunigte Verbreitung digitaler Kommunikationsplattformen, wie zum Beispiel Teams oder Zoom, sowie die Verbreitung von Kollaborationsplattformen, wie Miro oder Mural, hat die Möglichkeiten der Zusammenarbeit und damit auch den Berateralltag schon jetzt grundlegend verändert. Diese Instrumente ermöglichen es Beratungsunternehmen, auch über große Distanzen hinweg effektiv mit ihren Klienten zu arbeiten und Projekte voranzutreiben. Dadurch können Beratungshäuser ihre Services noch weiter spezialisieren, um dem Bedarf entsprechend jeweils das beste Team für den Auftrag zum Einsatz bringen zu können.Die zuletzt entwickelten KI-Lösungen, unter anderem GenAI und Co-Pilot, eröffnen Industrie- sowie Beratungsunternehmen zusätzliche Möglichkeiten, um die Produktivität der Mitarbeiter zu erhöhen. Die Technologien haben das Potenzial, kurzfristig administrative Aufgaben und einfache Recherchetätigkeiten zu übernehmen, wodurch sich die Berater auf komplexere Analysen und die Interaktion mit dem Kunden konzentrieren können. Investitionen in diese Technologien und die entsprechende Infrastruktur, gepaart mit der entsprechenden Aus- und Weiterbildung, werden dazu beitragen, dass Beratungsleistungen fortlaufend transparenter, qualitativ hochwertiger und wahrscheinlich auch schneller umgesetzt werden können.<h2>2.2 Positionierung von KI im M&amp;A-Prozess</h2>Auf Basis einer Untersuchung in Zusammenarbeit mit der Esslingen University of Applied Sciences<a href="https://mandamedia.sharepoint.com/sites/MARRedaktion/Freigegebene%20Dokumente/Forms/EY_.html#footnote-000">3</a> über eine zufällig ausgewählte Stichprobe von 21 auf dem Markt erhältlichen KI-Tools, die entweder spezifisch für M&amp;A entwickelt wurden oder durch ihre Funktionen auch fachübergreifend im M&amp;A eingesetzt werden können, lassen sich spannende Ausblicke ableiten. Die Analyse der Tools soll exemplarisch dazu beitragen, das Verständnis für die Auswirkungen des digitalen Wandels im M&amp;A besser greifen zu können und liefert erste Erkenntnisse für die Entwicklung zukünftiger Strategien und Technologien in diesem Bereich. Angelehnt an die drei Prozessphasen (Pre-Merger-, Transaktions- und Integrationsphase) wurde eine Klassifizierung der analysierten Tools in die einzelnen Prozessschritte sowie eine Zuordnung zu den Prozessphasen und -schritten vorgenommen.Auf den ersten Blick wird ersichtlich, dass sich die meisten Automatisierungsbemühungen auf Anwendungsgebiete in der Pre-Merger- und Transaktionsphase konzentrieren. Speziell im Bereich des Marktscreenings und der Due Diligence ist der Einsatz von KI schon weit verbreitet und konzentriert sich bisher vornehmlich auf die Verarbeitung von Finanz-, Vertrags- und Steuerdaten, basierend auf Large Language Models, einer Unterform des Natural Language Processing. Allein schon durch die Anzahl der im Rahmen der Untersuchung identifizierten und analysierten Tools in den einzelnen Transaktionsphasen lässt vermuten, dass KI in der operativen Integrationsphase (PMI) bisher noch weniger Einsatzmöglichkeiten bietet. Während 13 KI-basierte Tools für die Pre-Merger-Phase identifiziert wurden, waren es in der Transaktionsphase 15 und damit ein ähnliches Verhältnis. Hingegen bieten nur 7 von 21 Anbietern in der zugrundeliegenden Stichprobe eine Lösung für Integrationsaufgaben an. Weiterhin ist auffällig, dass sich aktuell jeweils zu Beginn der Transaktionsprozessphasen viele Toolanbieter positionieren und in den abschließenden Schritten einer jeden Phase nur sehr wenige Tools zum Einsatz kommen. Damit wird der Zusammenhang zwischen KI und deren Einsatz in datengetriebenen Prozessen ersichtlich, da die Handlungsoptionen und damit die zu bearbeitende Datenmenge jeweils zu Beginn der einzelnen Phasen im M&amp;A-Lebenszyklus sehr hoch ist und die Strukturierung von Daten durch KI sehr gut funktioniert. Um die Daten zu sortieren, Auswertungen vorzunehmen und darüber grobe Handlungsempfehlungen abzuleiten, eignet sich KI also tendenziell recht gut. Mit zunehmender inhaltlicher Spezifizierung und Detaillierung der Analyse einzelner Handlungsoptionen im spezifischen Kontext der Transaktion gegen Ende der jeweiligen Phase scheint derzeit der Nutzen von KI tendenziell abzunehmen und somit ist die menschliche Interpretation der Daten immer noch unerlässlich.Abb. 2 • Relevante AI-Tools entlang der M&amp;A-Wertschöpfungskette
 <img class="c-image inline not-prose" src="https://cms.manda.co/storage/assets_visuals_ex-articles/mar_grafiken/24_mar/09_24/ey_abb.2_-01.jpg" alt=Abb. 2 • Relevante AI-Tools entlang der M&amp;A-Wertschöpfungskette decoding="async" loading="lazy" />
 Quelle: Christian Günther: Digitaler Wandel im M&amp;A: Wie Künstliche Intelligenz Beraterrollen und den End-to-End Transaktionsprozess neu definiert – 2024
 
Quelle: Christian Günther: Digitaler Wandel im M&amp;A: Wie Künstliche Intelligenz Beraterrollen und den End-to-End Transaktionsprozess neu definiert – 2024Durch die Analyse der Ausrichtung und Funktionsweise der betrachteten Lösungen kann zudem die These erhärtet werden, dass KI bisher tendenziell mehr in der Analyse Phase als in der Umsetzungsphase zum Einsatz kommt. Der grundlegende Unterschied zwischen dem Einsatz von KI in der Pre-Merger- und Transaktionsphase im Vergleich zur Integrationsphase ist sogar noch größer, als es ein Blick auf die Grafik der in dieser Studie betrachteten KI-Lösungen vermuten lässt. Während einzelne Prozesse im Rahmen des Marktscreenings oder der Due Diligence schon teilautomatisiert ablaufen und den Berater umfänglich unterstützen, dienen KI-Lösungen in der Post-Merger-Integration-Phase eher als Co-Pilot und unterstützen durch musterhafte Vorschläge und noch nicht durch konkrete Handlungsempfehlungen im speziellen Kontext der Transaktion.Die analysierten Anwendungsbereiche der KI im Rahmen von M&amp;A-Prozessen sind bisher noch sehr fragmentiert und ermöglichen keine nahtlose Integration und Abwicklung aufeinanderfolgender Prozessschritte entlang des M&amp;A-Lebenszyklus. Da sich die Anwendungsbereiche bisher stark auf die Analyse und initiale Auswertung von Daten konzentrieren und bei abschließenden Entscheidungen und der operativen Gestaltung von menschlicher Zusammenarbeit an ihre Grenzen stoßen, werden sich die Entwicklungen kurzfristig noch stark auf die Pre-Merger- und Transaktionsphase (vornehmlich Due Diligence) konzentrieren. Die Entwicklungen im Rahmen der Post-Merger-Integration und die Entstehung von Plattformen, mit denen der M&amp;A Life Cycle insgesamt automatisiert werden kann, scheint aus aktueller Sicht noch nicht genau absehbar.<h1>3. Fazit</h1>Insgesamt erfordern die beschriebenen Veränderungen durch KI auch in der Beratungswelt eine sukzessive Anpassung des Geschäftsmodells, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten und durch Automatisierung weiter auszubauen. Der Ausbau einer eigenen Infrastruktur und die Entwicklung interner Kompetenzen im Umgang mit KI wird für Berater zukünftig von entscheidender Bedeutung sein und verursacht vielseitige Handlungsbedarfe. Hierbei gilt es auf Unternehmensseite umfangreiche Schulungsmaßnahmen für die Mitarbeiter durchzuführen, um die Anwendungsgebiete und das Wissen über die Einsatzmöglichkeiten von KI ständig zu erweitern und die Entwicklung neuer sowie Weiterentwicklung bestehender Lösungen zu stärken. Durch eine daraus resultierende Zunahme an Automatisierung müssen spezielle Kompetenzen für die Plausibilisierung von KI-gestützten Ergebnissen entwickelt und Schutzmechanismen für das entsprechende Unternehmenskapital aufgesetzt werden.Um die Innovation mit der geforderten Geschwindigkeit voranzutreiben, spielen Führungskräfte und Anreizmechanismen eine wichtige Rolle, die eine Anwendung von KI stützen. Flankierend zu internen Entwicklungen sollten immer wieder am Markt erhältliche Innovationen zugekauft werden, um die Geschwindigkeit zu erhöhen und die gewählte Stoßrichtung zu verproben. Durch die stetige Beobachtung des Wettbewerbsumfelds können zudem das Verständnis und die Auseinandersetzung mit KI weiter vorangetrieben werden. Auch wenn die Maschine mit großer Wahrscheinlichkeit in absehbarer Zeit den Berater nicht vollständig ersetzen kann, wird sich dessen Anforderungsprofil in den kommenden Jahren weiterhin rasant verändern. <hr><a href="https://mandamedia.sharepoint.com/sites/MARRedaktion/Freigegebene%20Dokumente/Forms/EY_.html#footnote-002-backlink">1</a> <a href="https://www.ey.com/de_de/news/2023/07/ey-marktkapitalisierung-2023">EY-Pressemitteilung von 2023 – KI-Euphorie lässt Börsenkurse steigen</a><a href="https://mandamedia.sharepoint.com/sites/MARRedaktion/Freigegebene%20Dokumente/Forms/EY_.html#footnote-001-backlink">2</a> <a href="https://startup.ey.com/de/news/ey-startup-barometer-deutschland-januar-2024#:~:text=Deutsche%20Startups%20sammeln%202023%20nur,sich%20Investitionen%20in%20KI%2DStartups.">EY Startup-Barometer Deutschland – Januar 2024</a><a href="https://mandamedia.sharepoint.com/sites/MARRedaktion/Freigegebene%20Dokumente/Forms/EY_.html#footnote-000-backlink">3</a> Christian Günther: Digitaler Wandel im M&amp;A: Wie Künstliche Intelligenz Beraterrollen und den End-to-End Transaktionsprozess neu definiert – 2024

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz sowie digitaler Technologien revolutioniert das Mergers & Acquisitions-Geschäft und stellt neue Anforderungen an Strategieberater.

Die Zukunft des M&A-Geschäfts: Künstliche Intelligenz als „Game Changer“ in der Transaktionsberatung

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