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NLP-Jobs entdeckenDenken Sie darüber nach, in ein Startup zu investieren, das angeblich KI oder maschinelles Lernen einsetzt, und möchten eine völlig unvoreingenommene Bewertung seiner tatsächlichen KI-Technologie oder Produkte?
Wenn ja, dann ist es absolut wichtig, dass Sie eine Bewertung des Technologie-Stacks dieses Unternehmens durchführen lassen, und hier kommt die technische Due Diligence ins Spiel. Dies muss jedoch gleichzeitig mit einer herkömmlichen Due Diligence-Übung durchgeführt werden.
Wenn Sie einen Spezialisten für Datenwissenschaft und Datenstrategieberatung mit der Durchführung einer KI-Due-Diligence-Prüfung beauftragen, ist es wichtig, vorab einige Punkte zu kennen, die Sie berücksichtigen sollten, wie zum Beispiel:
Und viele andere ähnliche Fragen – die Ihnen Aufschluss darüber geben, ob es sich lohnt, in das Unternehmen zu investieren oder es zu erwerben.
Einige der wichtigsten Fragen, die bei einer technischen Due-Diligence-Prüfung im Bereich KI gestellt werden sollten.
Als Investor und Dealmaker müssen Sie einen Moment innehalten und sowohl kritisch als auch strategisch denken:
Abhängig von Ihrer eigenen Geschäftsstrategie kann es viele Gründe geben, KI-Produkte und -Technologien zu erwerben oder in diese zu investieren:
Bevor wir weiter auf den zugrunde liegenden Wert und die Bedeutung der Durchführung einer technischen Due Diligence bei KI-Unternehmen eingehen, lohnt es sich, den Aufwärtstrend bei Investitionen in und Übernahme von Unternehmen zu verstehen, die KI-Produkte und -Technologien besitzen oder Zugang dazu haben.
Von 2013 bis 2018 ist die Zahl der Deals in KI-Unternehmen erheblich gestiegen, und alle diese Transaktionen erforderten einen Due-Diligence-Prozess für maschinelles Lernen. Datenquelle: PWC.
Da künstliche Intelligenz immer fortschrittlicher und ausgefeilter wird, sind Geschäfte mit dieser Technologie nicht nur eine Chance, sondern auch eine Herausforderung.
Investoren und Dealmaker müssen müde sein und sich gezielt auf zwei wesentliche Phasen der Transaktion konzentrieren – nämlich vor und nach dem Deal.
Angesichts der Tatsache, dass künstliche Intelligenz eine aufstrebende Technologie ist, die Unternehmen gerade erst zu nutzen beginnen, ist es interessant, dass ihre Wurzeln mehr als 60 Jahre zurückreichen. Erst jetzt beginnen Unternehmen damit, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen und wollen ihre Präsenz dadurch ausbauen.
Auch die Höhe der von Investoren in KI-Unternehmen gesteckten Mittel stieg von 2014 bis 2019 rapide an. Datenquelle: Statista
Tatsächlich ist zwischen 2013 und 2018 die Zahl der Geschäftsabschlüsse mit Unternehmen, die tief in der KI verankert sind, massiv gestiegen, da spezifische technologische Innovationen sie allgemein für mehr Menschen zugänglich gemacht haben. Mittlerweile sind auch Risikokapitalinvestitionen in KI-basierte Start-ups stetig gestiegen – ein klares Signal dafür, dass der Markt für KI-Akquisitionen stark bleiben wird, während Unternehmen reifer werden und sich ihrem Ausstieg nähern.
Laut einer von PwC durchgeführten AI Predictions-Umfrage aus dem Jahr 2019 unter US-amerikanischen Führungskräften glaubte die Mehrheit der großen Technologieunternehmen, dass KI die Produktivität verbessern wird – und im Jahr 2020 sehen wir, wie sich dies vor unseren Augen entfaltet. Die Integration von KI in den Arbeitsplatz kann die Produktivität potenziell um 40 % oder mehr steigern. Darüber hinaus wird geschätzt, dass der KI-Markt in den nächsten 5 Jahren im Jahresvergleich um 50 % wachsen wird.
Die fünf häufigsten Beweggründe für Investitionen in KI-Unternehmen
Unabhängig davon, ob Sie Daten, Analysen oder einfach nur Talente erwerben möchten, lassen sich die jüngsten KI-Investitionen auf fünf Arten kategorisieren:
Derzeit sind Dealmaker und KI-Technologie-Investoren eher selbstbewusst und stehen KI übermäßig positiv gegenüber – weshalb viele es versäumen, die erforderliche technische Due Diligence durchzuführen, bevor sie sich kopfüber auf einen Deal stürzen.
Tatsache ist, dass Käufer und Dealmaker die Durchführbarkeit und den Erfolg einer Transaktion aus einer ganz besonderen Perspektive bewerten müssen – andernfalls könnten ihre Investitionen nicht die erhofften oder erwarteten Früchte tragen.
Es ist vielleicht kein Geheimnis, dass Geschäfte mit KI oft nicht den Erwartungen des Käufers entsprechen. In einem Bericht von MMC Ventures aus dem Jahr 2019 wurde enthüllt, dass von über 2.000 europäischen Startups 40 % überhaupt keine KI-Fähigkeiten hatten.
Fast Data Science - London
Es gibt viele, viele Nuancen bei einem KI-Deal, was die Transaktionen wirklich einzigartig macht. Dealmaker müssen daher den gesamten Dealprozess überdenken, indem sie erstens Zugriff auf alle verschiedenen Technologiedetails erhalten und diese bewerten – von denen wir einige am Anfang des Artikels angesprochen haben – und zweitens spezifische Daten des Zielunternehmens auswerten. Hier fallen Due Diligence und künstliche Intelligenz oft in einem Satz.
Darüber hinaus sollten die Integrationspläne selbst einen gründlichen Blick auf verantwortungsvolle KI-Prinzipien und -Praktiken werfen, um dem Käufer zu helfen, so viel Wert wie möglich aus dem Geschäft zu ziehen, und das auch weit über die Phase des Geschäftsabschlusses hinaus.
Wenn Sie möchten, dass die Akquisition erfolgreich ist, müssen Sie eine umfassende und strenge Methode entwickeln, die Ihnen hilft, die Transaktion von Anfang bis Ende zu bewerten. Darüber hinaus sollte der Prozess eine Vielzahl von Experten einbeziehen, darunter Produktmanager, Datenwissenschaftler, Datenstrategen, Technologen, Finanzexperten usw., die vollständig beurteilen können, ob die KI-Stärken des Zielunternehmens tatsächlich in der Lage sind, die behauptete Leistung zu erbringen .
Wenn Sie von einem vielfältigen Expertenteam beratend betreut werden, können Geschäfte aus verschiedenen Blickwinkeln bewertet werden, wobei kritische Fragen wie die folgenden behandelt werden:
Auch wenn KI an sich nicht richtig funktionieren kann, wenn sie nicht durch die richtigen Daten untermauert wird, ist es dennoch nicht ungewöhnlich, dass Zielunternehmen große Versprechungen hinsichtlich der Einzigartigkeit und Zugänglichkeit ihrer KI-Ressourcen machen.
Hier können Datenwissenschaftler und Strategen sowie Technologen und Produktmanager Teil Ihrer technischen Due-Diligence-Bemühungen sein, um zu beurteilen, wie die Daten eines Ziels im Vergleich zu konkurrierenden Unternehmen auf dem Markt abschneiden.
Die Tatsache, dass Dealmaker KI-Akquisitionen nur auf der Hut und mit offenen Augen tätigen sollten, wird durch einen kürzlich erfolgten Deal weiter untermauert, bei dem sich das oben erläuterte Maß an Zusammenarbeit enorm ausgezahlt hat:
Ein aufstrebendes Technologieunternehmen wollte ein auf KI basierendes Cybersicherheitsunternehmen erwerben – letzteres verfügte zwar über die von ihm behaupteten Fähigkeiten, doch nach sorgfältiger Prüfung stellte sich heraus, dass die Technologie nicht anders oder einzigartig war, als sie es vor einigen Jahren hätte sein können . Ohne einen integrierten Due-Diligence-Prozess wäre dies nie ans Licht gekommen. Das Produkttechnologie-Diligence-Team arbeitete regelmäßig mit dem Commercial-Diligence-Team zusammen, um Kundeninterviews durchzuführen und sowohl die Wettbewerbs- als auch die kommerziellen Aspekte des Unternehmens zu bewerten.
Zu erfolgreichen KI-Fusionen und -Übernahmen gehört jedoch viel mehr als nur die Einstellung des richtigen Teams aus Datenwissenschaftlern und Strategen. Um den optimalen Nutzen aus einer Transaktion zu ziehen, müssen Sie auch einen starken Fokus auf verantwortungsvolle KI legen.
Dies beginnt im Allgemeinen mit einer Integrationsstrategie, die die sich entwickelnde Komplexität und Natur der KI-Technologie berücksichtigt. Diese Strategie wird nicht nur aufzeigen, wann/wie die Vermögenswerte und Betriebe eines Käufers gemeinsam ins Spiel kommen, sondern auch Aufschluss darüber geben, wie das neu erworbene Unternehmen mit Vorschriften und sozialen Standards umgehen wird, die die Zukunft der KI beeinflussen können.
Wie Sie sich vorstellen können, bringt der Aufstieg der KI eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die sich auf Vertrauen und Verantwortlichkeit nicht nur gegenüber Kunden, sondern auch gegenüber ganzen Regierungen und anderen Interessengruppen drehen. Um diese Risiken wirksam zu mindern, müssen Käufer, die KI-Funktionen erwerben, ein Governance-System implementieren, das im Wesentlichen bestimmte Praktiken und Prinzipien einer „verantwortungsvollen KI“ berücksichtigt:
Jegliche Voreingenommenheit in einem KI-gesteuerten Unternehmen, wie etwa Geschlechterdiskriminierung während des Einstellungsprozesses, ist ein großes Warnsignal, wenn es um die inhärenten Risiken geht, die mit der Übernahme von KI-Unternehmen verbunden sind. Und diese Voreingenommenheit lässt sich auf alle Bereiche übertragen. Beispielsweise können in Datensätzen, die zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden, bestimmte Verzerrungen erkennbar sein – entweder weil diese Daten nicht wirklich die Realität abbilden oder weil sie bereits bestehende Vorurteile widerspiegeln.
Nehmen wir an, die KI ist für die Steuerung des unternehmensinternen Mitarbeitereinstellungstools verantwortlich, und der Algorithmus wurde auf der Grundlage historischer Entscheidungen programmiert, bei denen männliche Mitarbeiter gegenüber weiblichen bevorzugt wurden. Wenn dies geschieht, besteht eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit, dass das Rekrutierungstool diesen Algorithmus wörtlich nachahmt.
Um solche Risiken so weit wie möglich zu reduzieren, müssen die Dealmaker feststellen, ob es Pläne gibt, diese KI-Systeme so zu „abstimmen und auszubalancieren“, dass solche Vorurteile vollständig beseitigt werden – und auch sicherzustellen, dass Entscheidungen rund um diese KI getroffen werden System/Produkt in Übereinstimmung mit dem Verhaltenskodex des Unternehmens und den allgemeinen Antidiskriminierungsvorschriften in ihrer Branche.
Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, dass das Zielunternehmen diese KI-Systeme kontinuierlich auf etwaige Verzerrungen in Daten und Modellen sowie auf die Art und Weise testet, wie Menschen die damit verbundenen Algorithmen verwenden.
Wenn wir über KI-Systeme sprechen, müssen wir Sicherheit und Schutz ins Spiel bringen. Das gesamte Wertversprechen rund um ein KI-Geschäft basiert oft auf der Annahme, dass die erfassten KI-Daten zu 100 % geschützt und nicht manipuliert sind.
Allerdings kann es manchmal schwierig sein, die Sicherheit dieser KI-Systeme einzuschätzen. Daher sollten Dealmaker mit dem zuständigen KI-Team für technische Due-Diligence zusammenarbeiten, um zu bewerten, ob die KI-Systeme des Zielunternehmens anfällig für Cyberangriffe sind, und um zu prüfen, ob die richtigen Sicherheitskontrollen eingerichtet wurden.
Natürlich müssen alle jeweiligen CISOs (Chief Information Security Officers) frühzeitig in den Deal eingebunden werden, damit die Datenwissenschaftler und Sicherheitsexperten den Dealmakern helfen können, mögliche Wechselwirkungen zwischen dem erwerbenden Unternehmen und den Technologien des Zielunternehmens zu verstehen.
Dealmaker müssen sich sowohl mit den Compliance-Abteilungen des Käufers und des Zielunternehmens als auch mit anderen Interessengruppen abstimmen, um laufende und sich entwickelnde Vorschriften besser zu verstehen.
Nehmen wir zum Beispiel die Datenschutzgesetze.
Da der Käufer und das KI-Zielunternehmen wichtige Datensätze kombinieren, um die KI voranzutreiben, wird es von entscheidender Bedeutung sein, festzustellen, ob die Systeme den DSGVO-Richtlinien der EU, dem CCPA in Kalifornien und allen anderen geltenden Datenschutzgesetzen entsprechen. Wenn die Systeme nicht konform sind, sollten entweder der Erwerber oder das Ziel (oder beide) nach mildernden Lösungen wie beispielsweise der Anonymisierung von Daten suchen.
Möglicherweise sind von Ihrer Seite einige zusätzliche Recherchen erforderlich, um festzustellen, welche Gesetze gelten. Ihr technisches Due-Diligence-Team kann Ihnen diesbezüglich jedoch weitere Hinweise geben.
Irgendwann muss das KI-Unternehmen möglicherweise erklären, warum ein bestimmtes KI-Modell oder -System eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Als Dealmaker sollten Sie in der Lage sein, diesbezüglich spezifische Informationen von den Datenwissenschaftlern, dem Management und anderen Personen des Ziel-KI-Unternehmens einzuholen, die sich mit den verschiedenen KI-Modellen auskennen – um zu verstehen, warum das besagte KI-Modell zu einer bestimmten Entscheidung gelangt ist.
Dies ist notwendig, da Sie die Erklärung auf alle Ihre jeweiligen Stakeholder zuschneiden müssen, einschließlich Unternehmenssponsoren, Regulierungsbehörden und Endbenutzer. Wenn Sie dies tun, weckt es bei den Mitarbeitern und Verbrauchern großes Vertrauen in die neu erworbene KI-Technologie – und bietet darüber hinaus einen weiteren Schutz für den Gesamtwert der Akquisition.
Daher ist es als Käufer oder Dealmaker wichtig, sicherzustellen, dass das KI-Produkt oder die KI-Technologie, die Sie kaufen, nicht nur eine Black Box ist, sondern etwas, das leicht zurückentwickelt werden kann und von Ihren eigenen Datenwissenschaftlern und/oder externen Personen gut verstanden werden kann Team aus Technologie- und Datenexperten.
Nachdem wir nun all diese „guten Dinge“ aus dem Weg geräumt haben, bleibt uns diese drängende Frage:
Wie können Käufer und Dealmaker den größtmöglichen geschäftlichen Nutzen aus KI ziehen?
Oder vielleicht:
Wie kann KI genutzt werden, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen?
Antworten auf solche Fragen sind nicht nur dringend nötig, sondern auch schwierig zu finden. Wie andere Vermögenswerte in Ihrem Unternehmen oder Portfolio weist KI per se keinen wirtschaftlichen Wert auf. Es handelt sich vielmehr um ein Instrument, das dem übernehmenden Unternehmen dabei helfen kann, mehr Umsatz für die Aktionäre zu generieren.
Der kommerzielle Wert, den KI durch seine verschiedenen Aspekte bietet, ist keine Blackbox, die Unternehmen nicht knacken können. Sie sehen, wirtschaftlicher Wert und Geschäftswert sind komplexe, vielschichtige Konzepte, aber es gibt Parallelen, die sich eingrenzen lassen auf: Wachstum, Rentabilität, Innovation, ROI, Geschäftsmodelle, Preisgestaltung und Unternehmensreputation.
Was Sie benötigen, ist ein unkomplizierter Prozess, um potenziell „niedrig hängende Früchte“ zu erkunden und sofort daran zu arbeiten, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihrer KI-Akquisition zu ziehen. Dies beginnt mit drei Schlüsselelementen:
Haben Sie Ihr Unternehmen auf Kostenführerschaft oder einen unermüdlichen Fokus darauf aufgebaut, jederzeit die Kundenbedürfnisse zu erfüllen? Ist schnelles Wachstum in Ihrer Branche die Norm oder setzen Sie stark auf Forschung und Entwicklung, Produktinnovation und Qualität?
Überlegen Sie sich genau, welche Elemente in den nächsten Jahren Ihr Unternehmen am meisten prägen werden und wie Sie dadurch den größtmöglichen Mehrwert für Ihre Kunden und Stakeholder generieren.
Die von Ihnen getroffene Wahl ist ein guter Ausgangspunkt für die Wertschöpfung aus der KI. Es macht immer mehr Sinn, mit etwas Vertrautem zu beginnen. Darüber hinaus sollten Sie die wichtigsten Treiber der Branche berücksichtigen, in der Sie tätig sind. Wenn Sie beispielsweise im Einzelhandel tätig sind, können Sie durch KI kommerziellen Wert schaffen, indem Sie Werbung und Inventar optimieren oder die Verbrauchernachfrage vorhersagen. Wenn Sie in der Warenproduktionsbranche tätig sind, können Sie von KI bei der Automatisierung der Produktion oder der Optimierung der Logistik profitieren.
Wie Sie also Ihre kommerzielle Herangehensweise an KI angehen, wird im Wesentlichen von der Natur Ihres Unternehmens, der Branche, in der Sie tätig sind, Ihrer Position im Vergleich zur Konkurrenz und der Richtung, die Sie in den nächsten Jahren einschlagen möchten, bestimmt.
Es ist wichtig, Ihren KI-Reifegrad einzuschätzen. Wissen Sie beispielsweise derzeit, wie Sie die Algorithmen, Datenverwaltungsprozesse und die Dateninfrastruktur – oder die Managementagenda – nutzen können, um den Wert von KI in Ihrem gesamten Unternehmen zu maximieren?
Möglicherweise müssen Sie sich auf das erste Element beziehen und erneut darüber nachdenken, was Sie erreichen möchten, zusammen mit anderen Unterelementen rund um Ihre Kostenkontrolle, Umsatzwachstum, Anlageneffizienz usw.
Sie können diese beiden nun zusammen zuordnen; Das heißt, Ihr KI-Reifegrad (was Sie zur Hand haben) und Ihre kommerziellen Ziele oder Ihr Wertversprechen, das Sie anstreben (was Sie wollen). Wenn Sie diese beiden zusammenführen, können Sie ermitteln, wie Ihre aktuellen KI-Ressourcen potenziell in kommerziellen Wert umgewandelt werden könnten.
Es kann Ihnen auch dabei helfen, die offensichtlichen Lücken zu erkennen und die Maßnahmen zu ergreifen, um diese zu schließen. Nehmen wir an, es gibt spürbare Lücken zwischen Ihrem KI-Reifegrad und Ihren kommerziellen Zielen – in diesem Fall möchten Sie Ihren gesamten kommerziellen Ansatz in Bezug auf KI auf der Grundlage bestehender Stärken aufbauen.
Nachdem Sie die Art Ihres Unternehmens sowie Ihre Ziele und Vermögenswerte sowie Ihren Wettbewerbsvorteil dargelegt haben, können Sie nun an der Entwicklung spezifischer Taktiken arbeiten, die den kommerziellen Wert vor und nach der KI-Übernahme am besten erzielen.
Wie bei den vorherigen Elementen sind bestimmte Aspekte zu berücksichtigen: Wäre es besser, einen direkten Gewinn zu erzielen, indem Sie Ihre neu erworbenen KI-Vermögenswerte an Kunden verkaufen? Oder wäre es besser, einen indirekten Gewinn zu erzielen, indem Sie Ihre aktuellen Geschäftsabläufe optimieren?
Ihr technisches Due-Diligence-Team für KI kann Ihnen dabei helfen, die richtigen Taktiken sowie alle relevanten Elemente zu bestimmen, um den größtmöglichen Nutzen aus der KI-Übernahme oder -Fusion zu ziehen.
Abschließend noch eine Anmerkung: Bevor Sie überhaupt über eine Transaktion nachdenken, müssen Sie die Gründe für das potenzielle Geschäft bewerten, und zwar:
Warum sollte ich das Unternehmen XYZ AI kaufen?
Die Übernahme eines KI-Unternehmens birgt Risiken, aber was noch wichtiger ist: Sie sollten das kaufen, von dem Sie glauben, dass Sie es tatsächlich kaufen.
Das bedeutet, mit einem Expertenteam aus Datenwissenschaftlern und Strategen sowie Produktmanagern, Finanzexperten und Technologen zusammenzuarbeiten, um den Deal aus mehreren Blickwinkeln zu bewerten.
Mit Abschluss des Geschäfts ist Ihre Arbeit noch nicht ganz abgeschlossen, da Sie alles tun müssen, um den Wert nach dem Geschäft zu erhalten. Dies erfordert einen umfassenden Integrationsplan, der sowohl den Einsatz verantwortungsvoller KI als auch die Operationalisierung von KI umfasst.
Das Team von Fast Data Science ist bereit, Ihnen beim Aufbau Ihrer KI-Ressourcen zu helfen, den größtmöglichen kommerziellen Wert zu schaffen und auch Ihre Wettbewerbsposition zu verbessern.
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