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Künstliche IntelligenzWie man einen KI-getriebenen M&A-Superzyklus freisetzt

Generative künstliche Intelligenz kann den strategischen Wandel in vielen Branchen vorantreiben. Wenn die richtigen Faktoren vorhanden sind, könnte die Technologie auch einen Superzyklus von Fusionen und Übernahmen auslösen, so ein Whitepaper von Goldman Sachs Global Banking & Markets.

Der Einsatz generativer KI-Lösungen in Unternehmen muss sich noch weiter vom Proof-of-Concept zur Produktion entwickeln, bevor es zu einer anhaltenden Phase erhöhter M&A-Aktivitäten auf der Grundlage dieser Technologie kommt, heißt es in dem Papier. Darüber hinaus müssen die Modelle selbst vom Training zu Schlussfolgerungen (Inferenz) übergehen können, bei denen KI-Systeme in der Lage sind, neue Situationen auf der Grundlage des vorherigen Trainings zu erkennen und darauf zu reagieren.

Eine weitere Voraussetzung für eine Zunahme von Fusionen und Übernahmen ist ein ausgereifter rechtlicher und regulatorischer Rahmen. Und es bedarf größerer Klarheit über die Form und Funktion grundlegender KI-Modelle (KI-Systeme, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden und für eine Vielzahl von Zwecken genutzt werden können), einschließlich der Frage, ob sie groß und proprietär oder klein und offen sein werden.

„In dem Maße, wie Klarheit gewonnen wird und sich die KI-Anwendungsfälle weiterentwickeln, wird sich die M&A-Landschaft verändern“, heißt es in dem Papier. „Spezialisierte generative KI-Anwendungen werden entstehen, und die Kaufinteressenten werden wahrscheinlich in die Offensive gehen und sich auf bewährte Ziele mit nachgewiesener Produkt-Markt-Passung konzentrieren.“

Sicherlich gab es in diesem Jahr, beginnend im Januar, bereits erhebliche strategische Aktivitäten. Es war ein Wendepunkt, dass eine Reihe großer etablierter Technologieunternehmen in generative KI-Start-ups investierte oder diese übernahm. Bei einigen Zielunternehmen handelte es sich um Unternehmen in der Anfangsphase, die noch keine Umsätze erzielten, oder um Unternehmen, die übernommen wurden, um qualifizierte Mitarbeiter zu gewinnen.


Abb. 1: KI-Investitionen dürften in den nächsten drei Jahren ansteigen

* Durchschnitt der GS Research Umsatzwachstumsschätzungen 2022–2030 für Microsoft Azure, NVIDIA, Google Cloud und Amazon Web Services (sofern verfügbar)

Quelle: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, Goldman Sachs Global Investment Research


Nach dieser Anfangsphase könnten sich die M&A-Aktivitäten in Grenzen halten, bis sich das Potenzial der KI-Unternehmen bestätigt hat und der Sektor gereift ist. Dennoch beginnen sich wichtige M&A-Themen abzuzeichnen.

Aufkommende M&A-Themen

Intelligente vertikale Anwendungen könnten ein Schwerpunkt der M&A-Aktivitäten sein, heißt es in dem Papier. Wenn KI-Fähigkeiten mit Datensätzen zusammengebracht werden, die auf eine bestimmte Branche zugeschnitten sind, wird das Ergebnis die Effizienz steigern, sodass Produkte schneller auf den Markt gebracht werden können und die Erfahrung der Endverbraucher optimiert wird. Dies ist bereits in Branchen wie Bildung, Medien und Recht zu beobachten.

Die Transformation von Kundensupportaktivitäten und Kontaktzentren könnte eine weitere M&A-Welle auslösen. KI wird in der Lage sein, empathietrainierte, personalisierte Erfahrungen zu liefern und Kunden- und Produktprobleme durch Systeme zu lösen, die fast vollständig automatisiert sind.

Ein weiteres M&A-Thema könnte die Notwendigkeit für Unternehmen sein, auf die für generative KI-Systeme erforderlichen Grundmodelle und Cloud-Dienste umzusteigen. Ein Schlüsselmerkmal ist dabei die zunehmende Bedeutung von Verbindungen zwischen Halbleitern, Software und Systemen. Viele Dinge müssen ineinandergreifen – vom Design des Rechenzentrums über Softwareanwendungen bis hin zu Datenschutzsystemen –, um immer komplexere KI-Anwendungsfälle zu bewältigen.

Analyseplattformen und DevOps-MLOps (Development Operations, Machine Learning Operations) können konvergieren. Datenwissenschaft und Analytik sind von zentraler Bedeutung für das maschinelle Lernen und ein wichtiger Bestandteil der neuen Technologieentwicklungsphase für Unternehmen. In dem Maße, in dem Datenwissenschaft und -analyse immer mehr in den Mittelpunkt der Unternehmensinformatik rücken, werden Tools für DevOps – die Integration von Software und IT – mit Analyseplattformen zu kohärenten Systemen verschmelzen.

Die Geschwindigkeit, mit der generative KI-Technologien angenommen werden, ist nahezu beispiellos, und für Entscheidungsträger, Investoren und die breite Öffentlichkeit ist dies nicht die Zeit für Business as usual. „Venturekapitalgeber (VCs) sind begierig darauf, in das nächste bahnbrechende KI-Startup zu investieren, Investoren auf dem öffentlichen Markt sind begierig darauf zu verstehen, wie KI jeden Sektor beeinflussen wird, und Unternehmen sind begierig darauf zu verstehen, wie KI die strategische Landschaft grundlegend verändern wird“, heißt es in dem Papier.


Dieser Artikel wird ausschließlich zu Informationszwecken zur Verfügung gestellt. Die in diesem Artikel enthaltenen Informationen stellen keine Empfehlung einer Goldman Sachs-Einheit für den Empfänger dar, und Goldman Sachs erteilt weder durch diesen Artikel noch für den Empfänger eine Finanz-, Wirtschafts-, Rechts-, Anlage-, Buchhaltungs- oder Steuerberatung. Weder Goldman Sachs noch eines seiner verbundenen Unternehmen gibt eine ausdrückliche oder stillschweigende Zusicherung oder Garantie für die Richtigkeit oder Vollständigkeit der in diesem Artikel enthaltenen Aussagen oder Informationen, und jegliche Haftung (einschließlich in Bezug auf direkte, indirekte oder Folgeschäden) wird ausdrücklich abgelehnt.


Quelle: Dieser Text basiert auf dem Artikel How to unlock an AI-driven M&A supercycle”, der am 25. Oktober 2023 auf www.goldmansachs.com unter Intelligence/Articles veröffentlicht wurde. Bitte beachten Sie, dass die darin getroffenen Aussagen keine Anlageempfehlungen darstellen.


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Fotonachweise: Adobe Stock – Bild 1: Ruslan Batiuk, Bild 2: Alexander Limbach

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