KI als Faktor bei Fusionen und Übernahmen

Unternehmenswerte heute werden zunehmend von Datenbeständen, Algorithmen, Trainings-Know-how und KI-gestützten Prozessen beeinflusst. Dieser sogenannte »KI-Wert« ist jedoch besonders fragil: Er kann durch Mängel bei Daten oder geistigem Eigentum rasch entfallen, regulatorische Verstöße können den Wert erheblich beeinträchtigen und oft hängt er stark von einzelnen Schlüsselpersonen ab. Käufer reagieren darauf mit einer vertieften technischen und rechtlichen Prüfung, die weit über die klassische IP-Due-Diligence hinausgeht. Vor der Bewertung, dem Signing und Closing müssen Käufer verschiedene Aspekte klären:

- Welche KI-Systeme werden tatsächlich eingesetzt – intern, kundenbezogen oder entscheidungsunterstützend?
- Handelt es sich um Eigenentwicklungen, Drittanbieter-Lösungen oder Open-Source-Komponenten?
- In welchen Geschäftsprozessen ist KI wesentlich – umsatzrelevant, kosten- oder risikosteuernd?
- Ist KI wertbildend, geschäftskritisch oder lediglich unterstützend?

Regulierung und Haftung
Mit dem Inkrafttreten der KI-Verordnung (EU AI Act, »AI Act«) wird künstliche Intelligenz endgültig zum regulatorischen Deal-Risiko. Mängel bei Compliance, Dokumentation oder Trainingsdaten können nicht nur Bußgelder auslösen, sondern ganze Transaktionen ins Wanken bringen. Im Rahmen der Due Diligence prüfen Käufer verstärkt, welche Rolle das Zielunternehmen im Sinne des AI Act einnimmt, ob Hochrisiko-Systeme im Einsatz sind und ob Governance- und Kontrollstrukturen belastbar dokumentiert sind. Die AI-Act-Compliance etabliert sich als eigener Prüfungsstrang – auf Augenhöhe mit Kartell- oder Umweltrecht.

Die Haftung für trainierte und adaptierte KI-Systeme entwickelt sich zunehmend zum kaufpreis- und closingrelevanten Risikofaktor. Unklarheiten über Trainingsmethoden, Kundendaten und Open-Source-Komponenten wirken sich direkt auf Bewertung, Garantiekatalog und Closing-Sicherheit aus. Käufer reagieren mit vertiefter Due Diligence, verlangen Transparenz über Trainingspipelines und adressieren verbleibende Unsicherheiten über Freistellungen, Kaufpreisabschläge oder Closing-Conditions. KI-Altlasten werden damit oft zum Deal-Stopper oder zumindest zu einem harten Verhandlungspunkt. Typische Prüfungsfelder zur Haftung (siehe Tabelle) sind zum Beispiel diese Fragestellungen: Ist die Funktionsweise der KI erklärbar (Explainability)? Existieren belastbare Dokumentationen zu Modellen, Trainingslogik, Versionierung und Updates? Gibt es menschliche Kontrolle (Human-in-the-Loop)? Wie werden Fehlentscheidungen erkannt, dokumentiert und adressiert?

Verträge, Lizenzen und Drittanbieter
Ein wesentliches Haftungs- und Bewertungsrisiko liegt im potenziellen Verlust von Lizenzen und Nutzungsrechten. Viele KI-Systeme basieren auf Cloud-Services, APIs oder Open-Source-Komponenten, deren Verträge Change-of-Control-Klauseln, Nutzungsbeschränkungen oder Audit-Pflichten enthalten. Bei Wegfall eines zentralen Nutzungsrechts nach Closing kann der KI-Wert schlagartig entfallen. Käufer prüfen daher die Lizenzketten und deren Fortbestand nach dem Clos­ing. Welche KI-relevanten Verträge bestehen (Cloud, APIs, Open Source)? Enthalten diese Change-of-Control-, Audit- oder Offenlegungsklauseln? Bestehen Nutzungs- oder Haftungsbeschränkungen der Anbieter? Droht bei Closing ein Lizenz- oder Nutzungsverlust?

Risikoverlagerung
In der Marktpraxis verlagert sich der Fokus weg von Erfolgs- und Performance­zusagen hin zu überprüfbaren Prozess-, Daten- und Governance-Garantien. Risiken werden bewusst vertraglich allokiert – etwa über spezifische Garantien zu Trainingsdaten und Modellen, weitreichende Freistellungen für DSGVO-, IP- oder AI-Act-Altverstöße sowie KI-spezifische MAC-Klauseln. KI wird so zum eigenständigen Transaktionsgegenstand mit direkter Wirkung auf Bewertung, Deal-Struktur und Closing-Risiken. Die eigentlichen Risiken materialisieren sich häufig erst rund um das Closing. Lizenzverluste, ungeklärte AI-Act-Rollen, fehlende Nutzungsrechte an Trainingsdaten oder notwendige Zweckänderungen können dazu führen, dass KI-Systeme nach dem Closing nicht wie geplant weiterbetrieben werden dürfen. Investitionen für Compliance, Dokumentation oder Governance können nach Signing erforderlich werden. Käufer reagieren darauf mit Closing-Conditions, spezifischen MAC-Klauseln oder Kaufpreismechanismen, die KI-Risiken ausdrücklich adressieren. Ist der rechtssichere Weiterbetrieb der KI nicht gewährleistet, wird das Closing selbst zum Risikofaktor.

KI-Risiken wirken sich unmittelbar auf den Kaufpreis aus. Unklarheiten lassen sich selten über klassische Garantien »wegverhandeln«. Grafik im Magazin Report(+), Ausgabe 05/2026, zum Thema:
https://online.fliphtml5.com/jlgle/plus_05_2026_klein/#p=40

Haftung und Kaufpreisgestaltung
KI-Risiken wirken sich unmittelbar auf den Kaufpreis aus. Unklarheiten zu Trainingsdaten, IP-Rechten, regulatorischer Einordnung oder dem Weiterbetrieb lassen sich selten über klassische Garan­tien »wegverhandeln«. Käufer verlangen daher Kaufpreisabschläge, Earn-out-Modelle oder spezifische Freistellungen, um KI-Altlasten abzubilden. Die Diskussion verschiebt sich vom Ob zum Wie viel: Nicht ob KI haftungsträchtig ist, sondern in welcher Höhe dieses Risiko zu bewerten und vertraglich zu adressieren ist. Hier einige Prüffelder zur Kaufpreisgestaltung: Können KI-Altlasten Kaufpreisabschläge oder Earn-out-Strukturen beeinflussen? Besteht das Risiko eigener Anbieterhaftung durch Training oder Zweckänderung? Sind KI-Risiken über Garantien ausreichend abgedeckt oder freistellungsbedürftig? Müssen Closing-Conditions oder MAC-Klauseln adressiert werden?

Typische Umsetzung
Bei der Kaufvertragsverhandlung werden KI-Risiken zur harten Währung. Käufer fordern KI-spezifische Garantien zu Trainingsdaten, Systemoffenlegung und AI-Act-Compliance, während Verkäufer versuchen, die Haftung zeitlich und betragsmäßig zu begrenzen. Für bekannte oder schwer quantifizierbare Risiken – etwa aus Alt-Trainingsdaten oder vor-Closing-Modellnutzung – werden regelmäßig gezielte Freistellungen vereinbart. Hinzu kommen KI-bezogene Closing-Conditions und MAC-Klauseln, die bei regulatorischen Neueinstufungen oder dem Wegfall zentraler Daten- und Nutzungsrechte greifen. Die Risikoallokation wird damit konkret und hat unmittelbare Auswirkungen auf Deal-Struktur, Kaufpreis und Closing-Sicherheit.

Zum Autor
Christopher Toms ist als Rechtsanwalt der internationalen Kanzlei Fieldfisher in Österreich und in England zugelassen und auf die Bereiche Planungs- und Baurecht, Unternehmensrecht, Immobilien, M&A, Gesellschaftsrecht und auf Streitbeilegung spezialisiert. Fieldfisher ist eine Full-Service-Kanzlei mit marktführender Spezialisierung in den Bereichen Technologie, Finanzdienstleistungen, Energie und Rohstoffe sowie Life Sciences. Als Teil einer europäischen Kanzlei mit einer breiteren internationalen Präsenz, einschließlich Büros in China und den USA, ist das Angebot von Fieldfisher in Österreich und der CEE-Region einzigartig. Fieldfisher unterstützt in sämtlichen rechtlichen Belangen rund um die Immobilien- und Baubranche – national sowie international.
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