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Finden Sie Ihren TraumjobDenken Sie über eine Investition in ein Startup nach, das angeblich KI oder maschinelles Lernen einsetzt, und möchten Sie eine völlig unvoreingenommene Bewertung seiner tatsächlichen KI-Technologie oder -Produkte?
Wenn ja, dann ist es unbedingt erforderlich, dass Sie den Technologie-Stack des Unternehmens bewerten lassen. Und hier kommt die technische Due Diligence ins Spiel. Diese muss jedoch parallel zu einer herkömmlichen Due-Diligence-Prüfung durchgeführt werden.
Wenn Sie einen Data Science- und Datenstrategie-Beratungsspezialisten mit der Durchführung einer KI-Due-Diligence beauftragen, ist es wichtig, im Vorfeld einige Aspekte zu kennen, beispielsweise:
Und viele andere ähnliche Fragen – die Ihnen Aufschluss darüber geben, ob es sich lohnt, in das Unternehmen zu investieren oder es zu übernehmen.
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 nachdenken:
Abhängig von Ihrer eigenen Geschäftsstrategie kann es viele Gründe geben, KI-Produkte und -Technologien anzuschaffen oder in sie zu investieren:
Bevor wir uns weiter mit der Diskussion des grundlegenden Werts und der Bedeutung der technischen Due Diligence bei KI-Unternehmen befassen, lohnt es sich, den Aufwärtstrend bei Investitionen in und Übernahmen von Unternehmen zu verstehen, die KI-Produkte und -Technologien besitzen oder Zugang zu diesen haben.
Von 2013 bis 2018 ist die Zahl der Transaktionen mit KI-Unternehmen deutlich gestiegen. Bei allen diesen Transaktionen war eine Due-Diligence-Prüfung im Bereich maschinelles Lernen erforderlich. Datenquelle: PWC.
Da künstliche Intelligenz immer fortschrittlicher und ausgefeilter wird, stellen Geschäfte, bei denen diese Technologie zum Einsatz kommt, nicht nur eine Chance, sondern auch eine Herausforderung dar.
Investoren und Verhandlungsführer müssen wachsam sein und sich ganz besonders auf zwei wesentliche Phasen der Transaktion konzentrieren – nämlich die Phase vor und die Phase nach dem Deal.
Interessanterweise ist künstliche Intelligenz eine aufstrebende Technologie, die Unternehmen gerade erst zu nutzen beginnen, und ihre Wurzeln reichen über 60 Jahre zurück. Erst jetzt haben Unternehmen begonnen, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen und versuchen, ihre Präsenz durch sie auszubauen.
Auch die Höhe der von Investoren in KI-Unternehmen investierten Mittel stieg von 2014 bis 2019 rasant an. Datenquelle: Statista
Tatsächlich ist zwischen 2013 und 2018 die Zahl der abgeschlossenen Geschäfte mit Unternehmen, die bereits tief in der KI-Branche verwurzelt sind, massiv gestiegen, da bestimmte technologische Innovationen diese Technologie allgemein für mehr Menschen zugänglich machten. In der Zwischenzeit sind auch die Risikokapitalinvestitionen in KI-basierte Startups stetig gestiegen – ein klares Signal, dass der Markt für KI-Akquisitionen stark bleiben wird, während die Unternehmen reifen und sich ihrem Ausstieg nähern.
Laut einer 2019 von PwC durchgeführten AI Predictions-Umfrage unter US-Führungskräften glaubte die Mehrheit der großen Technologieunternehmen, dass KI die Produktivität steigern wird – und im Jahr 2020 können wir dies direkt vor unseren Augen beobachten. Die Integration von KI in den Arbeitsplatz kann die Produktivität potenziell um 40 % oder mehr steigern. Darüber hinaus wird der KI-Markt in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich um 50 % gegenüber dem Vorjahr wachsen.
Die fünf häufigsten Motivationen für Investitionen in KI-Unternehmen
Unabhängig davon, ob Sie Daten, Analysen oder einfach nur Talente erwerben möchten, können die jüngsten KI-Investitionen in fünf Kategorien eingeteilt werden:
Momentan sind Dealmaker und Investoren in KI-Technologie eher selbstbewusst und KI gegenüber übermäßig positiv eingestellt – weshalb viele es versäumen, die notwendige technische Due Diligence durchzuführen, bevor sie sich Hals über Kopf in ein Geschäft stürzen.
Tatsache ist, dass Käufer und Vertragspartner die Durchführbarkeit und den Erfolg einer Transaktion aus einer ganz besonderen Perspektive beurteilen müssen – andernfalls könnten ihre Investitionen nicht die Früchte tragen, die sie erhofft oder erwartet haben.
Es ist wohl kein Geheimnis, dass Geschäfte mit KI-Beteiligung oft nicht den Erwartungen des Käufers entsprechen. Ein Bericht von MMC Ventures aus dem Jahr 2019 ergab, dass 40 % von über 2.000 europäischen Startups überhaupt keine KI-Fähigkeiten hatten.
Fast Data Science - London
Ein KI-Deal hat viele, viele Nuancen, die die Transaktionen wirklich einzigartig machen. Dealmaker müssen daher den gesamten Deal-Prozess neu überdenken, indem sie sich zunächst Zugang zu allen verschiedenen Technologiedetails verschaffen und diese auswerten – einige davon haben wir am Anfang des Artikels angesprochen – und zweitens spezifische Daten des Zielunternehmens auswerten. Hier tauchen Due Diligence und künstliche Intelligenz oft im selben Satz auf.
Darüber hinaus sollten die Integrationspläne selbst einen umfassenden Blick auf die Grundsätze und Praktiken verantwortungsvoller KI werfen – und dem Käufer dabei helfen, den größtmöglichen Nutzen aus dem Geschäft zu ziehen, und zwar weit über die Phase des Geschäftsabschlusses hinaus.
Wenn Sie möchten, dass die Übernahme erfolgreich ist, müssen Sie eine umfassende und strenge Methode entwickeln, die Ihnen hilft, die Transaktion von Anfang bis Ende zu evaluieren. Darüber hinaus sollten Sie in den Prozess eine Reihe unterschiedlicher Experten einbeziehen, darunter Produktmanager, Datenwissenschaftler, Datenstrategen, Technologen, Finanzexperten usw., die umfassend beurteilen können, ob die KI-Stärken des Zielunternehmens tatsächlich die versprochene Leistung erbringen.
Wenn Sie von einer vielfältigen Gruppe von Experten beraten werden, können Sie Geschäfte aus verschiedenen Blickwinkeln bewerten und dabei wichtige Fragen beantworten wie:
Auch wenn KI an sich ohne die richtigen Daten nicht richtig funktionieren kann, kommt es dennoch häufig vor, 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 bei KI-Akquisitionen nur mit Vorsicht und offenen Augen an den Start gehen sollten, wird durch einen kürzlich abgeschlossenen Deal untermauert, bei dem sich das oben erläuterte Maß an Zusammenarbeit massiv ausgezahlt hat:
Ein aufstrebendes Technologieunternehmen wollte ein KI-basiertes Cybersicherheitsunternehmen übernehmen. Dieses verfügte zwar über die von ihm behaupteten Fähigkeiten, doch nach einer Due-Diligence-Prüfung stellte sich heraus, dass die Technologie nicht anders oder einzigartig war als vor einigen Jahren. 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 zu führen und sowohl die Wettbewerbs- als auch die kommerziellen Aspekte des Unternehmens zu bewerten.
Für erfolgreiche Fusionen und Übernahmen im KI-Bereich ist jedoch viel mehr erforderlich als nur die Einstellung des richtigen Teams aus Datenwissenschaftlern und Strategen. Um den optimalen Wert aus einer Transaktion zu ziehen, müssen Sie auch großen Wert auf verantwortungsvolle KI legen.
Dies beginnt im Allgemeinen mit einer Integrationsstrategie, die die sich entwickelnde Komplexität und Art der KI-Technologie berücksichtigt. Diese Strategie wird nicht nur hervorheben, wann und wie die Vermögenswerte und Betriebe eines Käufers gemeinsam zum Tragen kommen, sondern auch Aufschluss darüber geben, wie das neu erworbene Unternehmen mit Vorschriften und sozialen Standards umgeht, 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 um Vertrauen und Verantwortung 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:
Jede 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 kann sich auf alle Bereiche auswirken. So können beispielsweise bestimmte Voreingenommenheiten in Datensätzen erkennbar sein, die für Trainingsalgorithmen verwendet werden – entweder weil diese Daten nicht wirklich die Realität widerspiegeln oder bereits bestehende Vorurteile widerspiegeln.
Nehmen wir an, die KI ist für das interne Personaleinstellungstool des Unternehmens zuständig und der Algorithmus wurde auf der Grundlage früherer Entscheidungen programmiert, bei denen männliche Mitarbeiter gegenüber weiblichen bevorzugt wurden. Wenn dies der Fall ist, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass das Personaleinstellungstool diesen Algorithmus wortwörtlich nachahmt.
Um derartige Risiken so weit wie möglich zu reduzieren, müssen die Vertragspartner ermitteln, ob Pläne zur „Abstimmung und Ausbalancierung“ dieser KI-Systeme bestehen, sodass jegliche derartige Verzerrung vollständig ausgeschlossen wird. Zudem müssen sie sicherstellen, dass Entscheidungen rund um das jeweilige KI-System/-Produkt im Einklang mit dem Verhaltenskodex des Unternehmens und den allgemeinen Antidiskriminierungsvorschriften ihrer Branche getroffen werden.
Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, dass das Zielunternehmen diese KI-Systeme fortlaufend auf etwaige Verzerrungen in Daten und Modellen sowie auf die Art und Weise testet, wie die damit verbundenen Algorithmen von den Menschen verwendet werden.
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, zu beurteilen, wie sicher diese KI-Systeme sind. Daher sollten die Dealmaker mit dem entsprechenden technischen Due-Diligence-Team für KI zusammenarbeiten, um zu beurteilen, ob die KI-Systeme des Zielunternehmens anfällig für Cyberangriffe sind und ob die entsprechenden Sicherheitskontrollen getroffen wurden.
Natürlich müssen alle entsprechenden CISOs (Chief Information Security Officers) schon frühzeitig in den Deal eingebunden werden, damit die Datenwissenschaftler und Sicherheitsexperten den Dealmakern dabei helfen können, mögliche Interaktionen zwischen den Technologien des übernehmenden Unternehmens und denen des Zielunternehmens zu verstehen.
Um die geltenden und sich entwickelnden Vorschriften besser zu verstehen, müssen sich die Dealmaker mit den Compliance-Abteilungen des Käufers und des Zielunternehmens sowie mit anderen Beteiligten abstimmen.
Nehmen wir zum Beispiel die Datenschutzgesetze.
Da das übernehmende und das übernehmende KI-Unternehmen wichtige Datensätze kombinieren, um die KI anzutreiben, wird es entscheidend sein, festzustellen, ob die Systeme den DSGVO-Richtlinien der EU, dem CCPA in Kalifornien und allen anderen Datenschutzgesetzen entsprechen, die ins Spiel kommen. Wenn die Systeme nicht konform sind, sollten entweder das übernehmende oder das übernehmende Unternehmen (oder beide) nach mildernden Lösungen suchen, wie zum Beispiel der Anonymisierung von Daten.
Um die geltenden Gesetze zu ermitteln, sind möglicherweise zusätzliche Recherchen Ihrerseits erforderlich. Ihr Team für die technische Due Diligence 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, spezifische Informationen dazu 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 eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Dies ist notwendig, da Sie die Erklärung auf alle Ihre jeweiligen Stakeholder zuschneiden müssen, einschließlich Unternehmenssponsoren, Regulierungsbehörden und Endbenutzern. Wenn Sie dies tun, schafft es viel Vertrauen bei den Mitarbeitern und Verbrauchern der neu erworbenen KI-Technologie – und bietet zudem einen weiteren Schutz für den Gesamtwert der Akquisition.
Daher müssen Sie als Käufer oder Vertragspartner sicherstellen, dass das von Ihnen erworbene KI-Produkt oder die KI-Technologie nicht bloß eine Blackbox ist, sondern dass es sich um etwas handelt, das leicht rückwärts entwickelt und von Ihren eigenen Datenwissenschaftlern und/oder einem externen Team aus Technologie- und Datenexperten gut verstanden werden kann.
Nachdem wir nun all diese „guten Sachen“ hinter uns gebracht haben, bleibt uns diese dringende Frage:
Wie können Käufer und Vertragspartner den größtmöglichen geschäftlichen Nutzen aus KI ziehen?
Oder vielleicht:
Wie kann KI genutzt werden, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen?
Antworten auf solche Fragen sind nicht nur dringend erforderlich, sondern auch schwierig zu finden. Wie andere Vermögenswerte in Ihrem Unternehmen oder Portfolio hat KI an sich keinen wirtschaftlichen Wert. Vielmehr ist sie ein Werkzeug, das dem übernehmenden Unternehmen helfen kann, mehr Umsatz für die Aktionäre zu erzielen.
Der kommerzielle Wert, den KI in all seinen verschiedenen Aspekten bietet, ist keine Blackbox, die Unternehmen nicht knacken können. Wirtschaftlicher Wert und Geschäftswert sind komplexe, vielschichtige Konzepte, aber es gibt Parallelen, die sich wie folgt zusammenfassen lassen: Wachstum, Rentabilität, Innovation, ROI, Geschäftsmodelle, Preisgestaltung und Unternehmensreputation.
Was Sie brauchen, ist ein unkomplizierter Prozess, um potenzielle „leicht zu erreichende Ziele“ zu entdecken und diese sofort zu erreichen, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihrer KI-Akquisition zu ziehen. Dies beginnt mit drei Schlüsselelementen:
Haben Sie Ihr Unternehmen auf Kostenführerschaft aufgebaut oder darauf, die Kundenbedürfnisse stets zu erfüllen? Ist schnelles Wachstum in Ihrer Branche die Norm oder verlassen Sie sich stark auf Forschung und Entwicklung, Produktinnovation und Qualität?
Denken Sie sorgfältig über die wichtigsten Elemente nach, die Ihr Unternehmen in den nächsten Jahren prägen werden, und wie Sie dadurch den größtmöglichen Mehrwert für Ihre Kunden und Stakeholder schaffen.
Die von Ihnen getroffene Wahl dient als guter Ausgangspunkt, um aus KI Mehrwert zu ziehen. Es ist immer sinnvoller, mit etwas Vertrautem zu beginnen. Darüber hinaus sollten Sie die wichtigsten Treiber Ihres Sektors berücksichtigen. Wenn Sie beispielsweise im Einzelhandel tätig sind, können Sie mithilfe von KI kommerziellen Mehrwert schaffen, indem Sie Werbung und Lagerbestand optimieren oder die Verbrauchernachfrage prognostizieren. Wenn Sie in der Warenherstellung tätig sind, können Sie mithilfe von KI möglicherweise Mehrwert bei der Automatisierung der Produktion oder der Optimierung der Logistik erzielen.
Ihr kommerzieller Ansatz im Hinblick auf KI hängt im Wesentlichen von der Art Ihres Unternehmens, der Branche, in der Sie tätig sind, Ihrer Position im Vergleich zu Ihren Wettbewerbern und der Richtung ab, die Sie in den nächsten Jahren einschlagen möchten.
Es ist wichtig, Ihren KI-Reifegrad zu bewerten. Wissen Sie beispielsweise derzeit, wie Sie die Algorithmen, Datenverwaltungsprozesse und die Dateninfrastruktur – oder die Managementagenda – nutzen können, um den Wert der KI in Ihrem gesamten Unternehmen zu maximieren?
Möglicherweise müssen Sie sich auf das erste Element beziehen und noch einmal darüber nachdenken, was Sie erreichen möchten, zusammen mit anderen Unterelementen im Zusammenhang mit Ihrer Kostenkontrolle, Ihrem Umsatzwachstum, Ihrer Anlageneffizienz usw.
Sie können diese beiden nun zusammen abbilden; also Ihren KI-Reifegrad (was Sie zur Verfügung haben) und Ihre kommerziellen Ziele oder Ihr angestrebtes Wertversprechen (was Sie wollen). Wenn Sie diese beiden zusammen abbilden, kann Ihnen das dabei helfen, zu erkennen, wie Ihre aktuellen KI-Assets potenziell in kommerziellen Wert umgewandelt werden könnten.
Es kann Ihnen auch dabei helfen, herauszufinden, wo die offensichtlichen Lücken sind und welche Maßnahmen Sie ergreifen müssen, um diese zu schließen. Nehmen wir an, es gibt deutliche Lücken zwischen Ihrem KI-Reifegrad und Ihren kommerziellen Zielen – in diesem Fall sollten Sie Ihren gesamten kommerziellen Ansatz in Bezug auf KI auf der Grundlage vorhandener Stärken aufbauen.
Nachdem Sie die Art Ihres Geschäfts sowie Ihre Ziele und Vermögenswerte und Ihre Wettbewerbsvorteile skizziert haben, können Sie nun daran arbeiten, spezifische Taktiken zu entwickeln, mit denen Sie vor und nach der KI-Anschaffung den bestmöglichen kommerziellen Wert erzielen.
Wie bei den vorherigen Elementen gibt es bestimmte Aspekte zu berücksichtigen: Wäre es besser, durch den Verkauf Ihrer neu erworbenen KI-Assets an Kunden einen direkten Gewinn zu erzielen? Oder wäre es besser, durch die Optimierung Ihrer aktuellen Geschäftsabläufe einen indirekten Gewinn zu erzielen?
Ihr technisches Due-Diligence-Team für KI kann Ihnen dabei helfen, die richtige Taktik und alle damit verbundenen Elemente zu bestimmen, die ins Spiel kommen, um Ihnen dabei zu helfen, den maximalen Wert aus der KI-Akquisition oder -Fusion zu ziehen.
Ein letzter Hinweis: Bevor Sie eine Transaktion überhaupt in Erwägung ziehen, müssen Sie die Gründe für das potenzielle Geschäft prüfen, und zwar:
Warum sollte ich das KI-Unternehmen XYZ kaufen?
Die Übernahme eines KI-Unternehmens ist mit Risiken verbunden. Noch wichtiger ist jedoch, dass Sie nur das kaufen, was Sie auch wirklich zu kaufen glauben.
Das bedeutet, dass wir mit einem Expertenteam aus Datenwissenschaftlern und Strategen sowie Produktmanagern, Finanzexperten und Technologen zusammenarbeiten, um das Geschäft aus verschiedenen Blickwinkeln zu bewerten.
Ihre Arbeit ist mit dem Abschluss des Deals noch nicht ganz beendet, denn Sie müssen alles tun, um den Wert nach dem Deal zu erhalten. Dazu ist ein umfassender Integrationsplan erforderlich, der die Anwendung verantwortungsvoller KI und die Operationalisierung von KI umfasst.
Das Team von Fast Data Science unterstützt Sie gerne beim Aufbau Ihrer KI-Ressourcen, schafft den größtmöglichen kommerziellen Nutzen und verbessert gleichzeitig Ihre Wettbewerbsposition.
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