Bestyrelsesguiden

AI kan effektivisere processer ved fusioner og opkøb

AI kan effektivisere processer ved fusioner og opkøb

AI kan effektivisere processer ved fusioner og opkøb

Arbejde med M&A er ofte meget komplekst, både når opkøbsemner skal findes, og når de skal analyseres konkret i forbindelse med realitetsforhandlinger. Generativ AI kan vise sig at blive en stor hjælp til at spare omkostninger, anfører Bain & Company, der dog heller ikke lægger skjul på, at teknologien endnu er mangelfuld. Især skal præcisionen i informationer være større, før man kan forlade sig på dem. Artiklen indgår i artikelserien om kunstig intelligens.

Da Poul Andreassen som adm. direktør byggede ISS op som en global servicekoncern, købte han rengøringsselskaber, hvor han nu stødte på dem. Ifølge anekdoten kunne han f.eks. tilfældigt under en flyrejse komme til at sidde ved siden af en direktør fra et mindre selskab, og når flyet landede, var første skitse til en selskabshandel aftalt.

Det var i 1980’erne, og bare ti år senere havde den teknologiske udvikling gjort Andreassens metode håbløst forældet. Internettet kom til, og med det havde man pludselig adgang til alverdens informationer om opkøbsemner. Faktisk kunne problemet nu være det omvendte: At man blev præsenteret for så mange muligheder, at det var svært at få overblik over dem.

I dag står vi i endnu et teknologispring, og det handler netop om at få overblik over de myriader af oplysninger, nettet indeholder. Havde han arbejdet i 2024, kunne Poul Andreassen være gået på ChatGPT og bedt om ti eksempler på rengøringsselskaber af den størrelse og på de markeder, han var interesseret i. Og endda fremhæve de selskaber, hvor der var karakteristika, der gjorde det sandsynligt, at de var villige til at lade sig opkøbe. Andreassen kunne have trukket researchen videre og bedt ChatGPT oplyse, om der var mediehistorier, der antydede, at der var noget problematisk ved de pågældende selskaber.

Det er konsulenthuset Bain & Company, der er i en artikel i sin 2024-rapport om fusioner og opkøb (M&A) tematiserer den betydning, som generativ AI kan få på området.

Endnu bliver den nye teknologi kun anvendt i ca. hver ottende fusions- eller opkøbsproces, viser en undersøgelse. Men langt de fleste specialister forventer at bruge den om blot tre år. Konsulenthuset ser tre aspekter af fusioner og opkøb, hvor generativ AI kan gøre nytte.

For det første kan det hjælpe selskaber, der har ringe erfaring med opkøb, i gang. De kan hurtigt få overblik over, hvordan man grundlæggende gør – hvilke rådgivere, man kontakter, hvilke oplysninger man skal give markedet, eller tværtimod holde hemmelige, hvis man er børsnoteret, om konkurrenter allerede er på krigsstien, og så videre.

For det andet er der afsøgningen af mulige opkøbsemner, altså det, som Poul Andreassen måtte klare håndholdt og analogt.

Men det tredje aspekt er nok det vigtigste: At gennemtrawle det materiale, man får adgang til i det såkaldte datarum, hvis forhandlingerne med opkøbskandidaten når så langt, at man skal i gang med en due dilligence-proces. Det vil ofte være et meget omfattende materiale, man får stillet til rådighed, og det er en proces med en tidsfrist, og dermed også et tidspres.

Bain & Company er dog også omhyggelige med ikke at love for meget. Konsulenthuset anfører, at nye teknologier som regel skuffer i forhold til, hvad man forestiller sig i en tidlig fase, der er præget af hype.

En udfordring, som næsten alle respondenterne i konsulenthusets undersøgelse peger på, ligger i AI-systemernes velkendte problem med, at de hyppigt rammer ved siden af: Informationer mangler eller er direkte forkerte. I andre tilfælde er svarene så generelle, at de måske nok er faktuelt korrekte, eller i hvert fald ikke faktuelt forkerte, men ikke giver nogen merværdi.

Den manglende præcision i oplysningerne vil især være kritisk i datarummet, hvor man ikke må overse et afgørende problem i det selskab, man er ved at opkøbe. Men f.eks. en rådgiver, der skal give den første hjælp, kan heller ikke risikere, at en oversigt til kunden over mulige opkøbsemner mangler et par oplagte navne. Derfor er han indtil videre nødt til at arbejde efter samme metoder som hidtil.

En respondent i undersøgelsen anfører et andet problem i henseende til datarummet: Man har dette billede af et fysisk rum netop for at understrege, at informationerne kun er tilgængelige dér. De må ikke slippe ud. Derfor er det heller ikke sikkert, at opkøbskandidaten vil lade sine fortrolige dokumenter fodre til AI. Hvis opkøbet går i vasken, skal virksomheden jo køre videre på egen hånd.

Sten Thorup Kristensen