Grenzüberschreitende Übernahmen von KI-fokussierten Targets in Deutschland — und in der gesamten EU — haben in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Die Transaktionen bringen eine Komplexität mit sich, die herkömmliche M&A-Playbooks (noch) nicht vollständig abbilden. Im Folgenden fünf Bereiche, die regelmäßig in den Vordergrund treten und besondere Aufmerksamkeit verdienen.

1. Garantien: KI als eigene Kategorie — auch für W&I-Versicherungen

Garantieverhandlungen bei KI-Transaktionen unterscheiden sich deutlich von klassischen Technologie-Deals. Die Bereiche, die am intensivsten geprüft werden — und bei denen Käufer die robustesten Absicherungen fordern — umfassen typischerweise:

  • die Einhaltung anwendbarer (EU-)KI-Gesetze wie des EU AI Act und interner KI-Vorgaben;

  • das Eigentum und die Rechte an relevanten KI-Assets wie Trainingsdatensätzen oder KI-Agent-Orchestrierungen, einschließlich urheberrechtlicher Freigaben;

  • die Angemessenheit der KI-Kontrollmechanismen in Bezug auf Bias, Halluzinationen und Vertraulichkeitsrisiken;

  • den Umfang, in dem generative KI in der Produktentwicklung eingesetzt wurde, und die Auswirkungen auf die IP-Inhaberschaft sowie das Risikomanagement von IP-Verletzungen Dritter; sowie

  • ob die Verträge mit LLM-Anbietern die Einhaltung der EU-Datenschutzvorschriften und gegebenenfalls berufsrechtlicher Standards sicherstellen, z.B. dass Kundendaten nicht für das Modelltraining verwendet werden.

Was diese Garantien so bedeutsam macht, ist nicht nur ihr Gegenstand, sondern das Gewicht, das sie in der Transaktion haben. Käufer können auf stärkere Durchsetzungsmechanismen und längere Verjährungsfristen für KI-bezogene Garantieverletzungen bestehen — angesichts der Schwierigkeit, diese Risiken im Rahmen der Due Diligence zu identifizieren, und ihrer potenziell erheblichen Auswirkungen nach dem Closing. Die sachgerechte Bestimmung von Umfang und Ausgestaltung dieser Regelungen erfordert sowohl technisches Verständnis als auch Transaktionserfahrung. Auch bei Targets, deren Kerngeschäft nicht im Bereich KI liegt, die aber KI-Tools in ihrem operativen Geschäft einsetzen, finden diese Themen zunehmend Eingang in die Transaktionsdokumentation.

Ein damit zusammenhängender Aspekt ist die W&I-Versicherung. Der W&I-Markt befindet sich bei KI-spezifischen Garantien noch in einer Sondierungsphase. Versicherer beginnen, die KI-Governance-Strukturen und Einsatzpraktiken eines Targets bei der Bewertung von Deckungsumfang und Prämien zu berücksichtigen, wobei die Breite und Komplexität von KI die Entwicklung standardisierter Underwriting-Ansätze erschwert.

KI-bezogene Zusicherungen — insbesondere zu Rechten an Trainingsdaten, regulatorischer Compliance und dem Einsatz generativer KI — unterliegen häufig einer verschärften Underwriting-Prüfung oder spezifischen Ausschlüssen, wobei einige Versicherer nach wie vor breite KI-Ausschlüsse anwenden, die sämtliche Ansprüche im Zusammenhang mit der Nutzung, dem Einsatz oder der Entwicklung von KI ausschließen. Welche Deckung letztlich erzielbar ist, hängt von der jeweiligen Transaktion, der Qualität des Due-Diligence-Prozesses und dem konkreten Versicherer ab. Die frühzeitige Einbindung erfahrener W&I-Broker und Berater ist daher ein wichtiger Bestandteil des Prozesses.

2. Der EU AI Act: Wo steht das Target im Risikospektrum?

Die KI-Verordnung der EU führt risikobasierte Klassifizierungen ein, und die Einordnung des Produkts oder des Geschäftsbetriebs eines Targets in diesem Spektrum kann die Transaktionsstruktur maßgeblich beeinflussen — von Zusicherungen und Garantien über den Kaufpreis bis hin zu Post-Closing-Verpflichtungen. Hochrisiko-KI-Systeme unterliegen unter anderem strengen Konformitätsbewertungen, technischen Dokumentationspflichten und Anforderungen an die menschliche Aufsicht. Die gestaffelten Compliance-Fristen reichen bis 2026 und 2027, sodass Erwerber nicht nur bewerten müssen, wo das Target heute steht, sondern auch, was es künftig tun muss — und zu welchen Kosten.

3. IP: Der zentrale Vermögenswert — und das zentrale Risiko

Bei den meisten KI-Targets ist das Produkt das IP — was die IP-Due-Diligence zu einem der wichtigsten Bestandteile des Prozesses macht. Wem gehören die Modelle, die Trainingsdaten, die Outputs? Wurden Arbeitnehmererfindungen nach deutschem Recht ordnungsgemäß übertragen (und vergütet)? Hat Open-Source-Code Copyleft-Risiken geschaffen? Kam generative KI in der Entwicklung so zum Einsatz, dass Unsicherheiten hinsichtlich der IP-Inhaberschaft bestehen? Diese Fragen sind technisch, faktenintensiv und jurisdiktionsspezifisch — und die letzten beiden sind zunehmend für jedes Technologie-Target relevant, nicht nur für solche, deren Kerngeschäft KI ist.

4. Bewertung und Earn-Outs: Wachstumserwartungen haben ihren Preis

KI-Targets werden typischerweise auf Basis ihres Wachstumspotenzials bewertet und nicht anhand der aktuellen Profitabilität. Die Diskrepanz zwischen diesem Potenzial und der tatsächlich nachweisbaren Performance führt häufig zu erheblichen Earn-Out-Komponenten — aufgeschobene Kaufpreistranchen, die an künftige Umsätze oder andere Leistungskennzahlen geknüpft sind. Diese Strukturen sind kommerziell sinnvoll, erfordern aber eine sorgfältige Gestaltung: Kennzahlen, Messzeiträume, Conduct-of-Business-Regelungen während der Earn-Out-Periode und Streitbeilegungsmechanismen müssen im SPA klar und eindeutig definiert werden. Schlecht strukturierte Earn-Outs sind eine wiederkehrende Quelle von Post-Closing-Streitigkeiten.

5. Abwerbeverbote: Essenziell — aber rechtlich komplex in Deutschland

In KI-Unternehmen sind die Menschen oft ebenso wertvoll wie die Technologie. Abwerbeverbote sind wesentliche Instrumente zum Schutz dieses Werts nach dem Closing — ihre Durchsetzbarkeit ist nach deutschem Recht jedoch erheblich eingeschränkt. Ein häufiger Fehler bei grenzüberschreitenden Transaktionen ist die Verwendung weit gefasster Abwerbeverbotsklauseln im SPA: Solche pauschalen Beschränkungen sind vielfach unzulässig, und auch das Risiko, dass Klauseln mit überlanger Laufzeit insgesamt unwirksam sind, wird regelmäßig unterschätzt. Davon zu unterscheiden sind nachvertragliche Wettbewerbsverbote für Arbeitnehmer, die die Zahlung einer gesetzlichen Karenzentschädigung von mindestens 50 % der letzten vertraglichen Vergütung des Arbeitnehmers für die gesamte Dauer der Beschränkung erfordern. Dies ist eine zwingende Voraussetzung mit unmittelbaren Kostenfolgen, die von Anfang an einkalkuliert werden muss.

Klauseln, die den zulässigen Rahmen überschreiten, laufen Gefahr, vollständig unwirksam zu sein. Was in einem US- oder UK-Kontext funktioniert, lässt sich häufig nicht unmittelbar auf eine deutsche Transaktion übertragen. Diese Herausforderung gilt gleichermaßen für Technologie-M&A im weiteren Sinne: Jeder Erwerber, der ein talentgetriebenes Unternehmen in Deutschland kauft, sollte diese Regelungen mit Sorgfalt und frühzeitig im Prozess angehen.