KI-spezifische Due Diligence bei Unternehmenstransaktionen
In einer Ära des wachsenden Einsatzes und der Überwachung von KI ist die KI-spezifische Due Diligence ein kritischer Bestandteil jeder Unternehmenstransaktion, bei der das Zielunternehmen KI in bedeutender Weise nutzt.
Einleitung
Bei vielen Transaktionen besteht der erste Impuls darin, alles Technische in vertraute Kategorien wie geistiges Eigentum, Datenschutz, Cybersicherheit und kommerzielle Verträge einzuordnen. Während traditionelle Due Diligence einige dieser Risiken aufdecken kann, wird sie nicht zuverlässig die einzigartigen Probleme aufdecken, die mit der Entwicklung, Nutzung und Implementierung von KI verbunden sind, wie:
- Opaque Modellherkunft
- Befleckete Trainingsdaten
- Unzureichende Bewertungs- und Überwachungspraktiken
- Stille Abhängigkeiten von Drittanbietermodellen
- Schattenimplementierungen durch Geschäftsteams
- Vertragsbedingungen, die die Haftung von Anbietern auf Käufer übertragen
Die Dynamik der Risiken
KI-Systeme lernen aus Daten, passen sich neuen Kontexten an und können manchmal anders agieren, wenn sie eingesetzt werden, als in Testumgebungen. Die Genauigkeit eines Systems kann sich verschlechtern, ohne dass Änderungen am Code vorgenommen werden. Das rechtliche Umfeld verändert sich ebenfalls. Risiken ergeben sich nicht nur aus dem, was das Gesetz derzeit verbietet, sondern auch aus den Erwartungen der Regulierungsbehörden an eine verantwortungsvolle Organisation.
Wesentliche Überlegungen zur KI Due Diligence
Dieser Artikel skizziert wichtige Überlegungen zur Etablierung eines KI Due Diligence Rahmens, einschließlich:
- Vorläufige Entscheidungen zum Scoping der KI Due Diligence
- Substantielle Bereiche der Untersuchung in Bezug auf die KI-Ressourcen und -Nutzungen des Ziels
- Relevante rechtliche und regulatorische Risiken
- Die Governance-Praktiken des Ziels in Bezug auf KI
Faktoren, die den Umfang der KI Due Diligence definieren
Die Tiefe und der Fokus der KI Due Diligence sollten an die Transaktionsstruktur und die Art und Weise, wie das Ziel KI nutzt, angepasst werden. Im Fall einer Minderheitsinvestition könnte der Investor eine engere Überprüfung durchführen, während bei einer vollständigen Akquisition eine umfassende Überprüfung aller KI-Ressourcen erforderlich ist.
Relevante Branchen und Jurisdiktionen
Der Industriesektor des Käufers und des Ziels kann die KI-Risikoexposition erheblich beeinflussen. Zum Beispiel wird ein KI-Tool im Gesundheitswesen unter Gesundheitsdatenschutzgesetzen oder finanziellen Vorschriften stehen. Jurisdiktionale Überlegungen sind ebenfalls wichtig, da verschiedene Länder und US-Bundesstaaten aufkommende KI-Gesetze und -Vorschriften haben.
Dokumentationsanforderungen
Effektive KI Due Diligence erfordert die Zusammenstellung umfassender Informationen aus mehreren kritischen Quellen. Dazu gehören:
- Modellkarten
- Interne Risiko- oder Auswirkungenbewertungen
- Technische Whitepapers
- Testergebnisse
- Schulungsdatenzusammenfassungen
- Richtlinien oder Verfahren zur Steuerung der KI-Entwicklung und -Nutzung
Substantielle KI Due Diligence
Nach der Bestimmung des Umfangs und der Zusammenstellung des richtigen Teams sollte der Käufer eine eingehende Untersuchung der substantiven Bereiche von KI-Risiken und Compliance durchführen. Wichtige Kategorien von Anfragen sind:
- Proprietäre Entwicklung von KI-Technologie
- Nutzung von Drittanbieter-KI-Technologie
- Implementierung von KI-Technologie im Zielgeschäft
- Trainingsdaten
Rechtliche und regulatorische Landschaft
Die rechtlichen und regulatorischen Risiken, die das Ziel möglicherweise konfrontiert, umfassen spezifische KI-Vorschriften sowie allgemeine Gesetze, die auf KI-Nutzungen anwendbar sind. Käufer sollten sich über die regulatorische Landschaft während der Due Diligence im Klaren sein.
Fazit
Käufer, die gründliche KI-Due Diligence in ihren Transaktionsleitfäden integrieren, werden besser positioniert sein, um Transaktionen mit Vertrauen abzuschließen und Ziele reibungslos und sicher zu integrieren.
