Due Diligence steht heute unter einem doppelten Druck: mehr Datenquellen, kürzere Timelines, höhere Anforderungen an Nachvollziehbarkeit. Gleichzeitig ist „schneller“ wertlos, wenn die Analyse unpräzise wird oder Quellen nicht sauber belegt sind. Genau hier setzt AI Due Diligence an: KI unterstützt beim Suchen, Strukturieren und Syntheseaufbau, während klare Qualitäts- und Governance-Regeln sicherstellen, dass Genauigkeit und Prüfbarkeit nicht leiden.

Was bedeutet „AI Due Diligence“ (und was nicht)?

AI Due Diligence beschreibt den Einsatz von KI, um Teile der Informationsarbeit in der Due Diligence zu automatisieren oder zu beschleunigen. Dazu gehören zum Beispiel Quellensuche, Dokumenten-Auswertung, Wettbewerbs- und Branchenanalyse, das Erkennen von Mustern sowie das Erstellen von ersten Berichtsentwürfen.

Wichtig ist die Abgrenzung: AI Due Diligence ist kein „Autopilot“, der Entscheidungen trifft. In professionellen Settings (PE, VC, Consulting, Corporate Strategy) bleibt KI ein Research- und Analyse-Co-Pilot, dessen Outputs belegt, gegengeprüft und freigegeben werden müssen.

Wo KI Tempo bringt, ohne Genauigkeit zu opfern

In klassischen Projekten entsteht Zeitverlust selten durch „Denken“, sondern durch wiederkehrende Arbeit: Quellen finden, Passagen extrahieren, Zahlen vergleichen, Narrative strukturieren, Updates nachziehen. KI kann diese Schritte massiv verkürzen, wenn der Prozess auf Verifikation ausgelegt ist.

1) Schneller von der Fragestellung zur belastbaren Quellenbasis

KI kann Suchräume systematischer abdecken als manuelle Google-Recherche, etwa durch:

• parallele Quellensichtung (Web, Datenbanken, PDFs, Reports)
• Erkennen relevanter Unterthemen (z.B. Preisanker, Kundensegmente, regulatorische Treiber)
• schnelles Clustern von Aussagen nach Themen und Stakeholdern

Die Genauigkeit steigt, wenn jede Aussage an eine zitierfähige Quelle gekoppelt ist und die Plattform Quellen konsistent integriert.

2) Dokumente auswerten, ohne „Cherry Picking“

In der DD sind die kritischsten Insights oft in Nebensätzen versteckt: Kündigungsrechte, Covenant-Details, Ausnahmen in SLA, Einschränkungen in Lizenzbedingungen. KI-gestützte Extraktion kann:

• relevante Klauseln und Kennzahlen auffindbar machen
• Inkonsistenzen zwischen Dokumenten markieren
• Themen wie „Customer Concentration“, „Unit Economics“, „Churn“ oder „Supplier Risk“ schneller zusammenführen

Die Qualität hängt hier weniger von der „schönen Zusammenfassung“ ab, sondern von einer sauberen Verlinkung auf Fundstellen.

3) Branchen- und Wettbewerbsanalyse mit weniger Blind Spots

KI kann große Textmengen (Analystenberichte, Presse, Fachportale, Produktseiten, Job Postings, Patente) zu einem konsistenten Bild verdichten. Dadurch werden häufige Fehler reduziert:

• zu enges Wettbewerbsset
• veraltete Marktannahmen
• nicht erkannte Substitutionsrisiken

Ein guter Workflow verlangt dabei, dass Markt- und Wettbewerbsannahmen als Hypothesen behandelt werden, die mit Primärquellen und Experten-Input abgeglichen werden.

Ein praxistauglicher AI-Due-Diligence-Workflow

Ein belastbarer Prozess kombiniert KI-Geschwindigkeit mit klaren Kontrollpunkten.

Scoping: Fragenkatalog und „Definition of Done“ festlegen

Bevor KI arbeitet, muss das Team festlegen, was „fertig“ bedeutet: welche KPIs, welche Hypothesen, welche Mindestanzahl an unabhängigen Quellen, welche roten Linien (z.B. Compliance, Datenschutz, Umsatzqualität).

Research: Breite Erhebung, dann systematisches Eingrenzen

Hier liefert KI Tempo in der Breite. Entscheidend ist, dass die Recherche nicht nur bestätigende Informationen sammelt, sondern aktiv Gegenhypothesen sucht (z.B. Preisdruck, regulatorische Risiken, Abhängigkeiten).

Synthese: Von Findings zu einer prüfbaren Argumentationskette

Gute AI Due Diligence produziert nicht nur Text, sondern eine Argumentationskette:

• Behauptung
• Beleg (Quelle)
• Kontext (warum relevant)
• Unsicherheit (wo fehlen Daten)

Review: Human-in-the-loop als Qualitätsgate

In hochwertigen DDs prüft das Team insbesondere:

• Zitierfähigkeit und Aktualität der Quellen
• Zahlenkonsistenz (Definitionen, Zeiträume, Währungen)
• Trennung von Fakten vs. Interpretation

Ein präzises Prompt Engineering für Investoren und Strategen ist die Grundvoraussetzung, um Halluzinationen zu minimieren und eine hohe Ergebnisqualität im Review-Prozess sicherzustellen

Update-Fähigkeit: Änderungen ohne Neubau

Deals verändern sich schnell. KI entfaltet ihren Vorteil, wenn Updates (neue Dokumente, neue Marktdaten, neue Fragen des IC) in Minuten statt Tagen eingearbeitet werden, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren.

Qualitätsprinzipien, die Genauigkeit in AI Due Diligence sichern

KI ist dann am stärksten, wenn Qualität nicht „hofft“, sondern designt wird. Diese Leitplanken haben sich in der Praxis bewährt.

Quellenpflicht und Traceability

Jede wichtige Aussage sollte auf eine Quelle zurückführbar sein. Besonders bei Marktgrößen, Wachstumsraten, Pricing und regulatorischen Anforderungen ist eine Quellenkette entscheidend.

Triangulation statt Einzelquelle

Ein einzelner Report kann falsch, veraltet oder interessengeleitet sein. Triangulation bedeutet, mindestens zwei unabhängige Quellen (oder eine Quelle plus Primärsignal, z.B. Regierungsdaten, Geschäftsberichte, Ausschreibungen) zu nutzen.

Unsicherheit explizit machen

Ein häufiger Fehler in KI-Texten ist falsche Sicherheit. Gute Outputs markieren Datenlücken, Annahmen und Spannweiten.

Governance und Risikomanagement

Für KI in Unternehmensprozessen sind etablierte Frameworks hilfreich, zum Beispiel das NIST AI Risk Management Framework für systematische Risiko-Steuerung. In Europa wird zudem Regulierung relevanter, etwa durch den EU AI Act.

Welche Aufgaben eignen sich besonders für AI Due Diligence?

Die besten Ergebnisse entstehen, wenn KI dort eingesetzt wird, wo sie skalieren kann, und der Mensch dort entscheidet, wo Kontext, Erfahrung und Risikoabwägung dominieren.

DD-Baustein	Klassischer Engpass	KI-gestützter Hebel	Qualitäts-Gate (empfohlen)
Quellenrecherche	viele Stunden für Longlist	paralleles Crawling, Clustering, schnelle Longlist	Mindestanzahl unabhängiger Quellen, Aktualitätscheck
Dokumentenanalyse	manuelle Suche nach Klauseln/KPIs	Extraktion, strukturierte Q&A, Fundstellen	Stichprobenprüfung, Konsistenzcheck
Wettbewerbsanalyse	unvollständiges Set, veraltete Infos	breitere Abdeckung, Feature- und Pricing-Signale	Gegenhypothesen, Abgleich mit Primärquellen
Report-Erstellung	viel Formatierung und Verdichtung	Drafts, strukturierte Narrative, Executive Summary	Fact-Checking, Trennung Fakten/Interpretation
IC-Iteration	neue Fragen erzeugen Rework	schnelle Q&A-Erweiterungen	Review-Protokoll, Versionierung

Wie massiv die Zeitersparnis in der Praxis sein kann, zeigen Case Studies zum KI-basierten Deal Sourcing , bei denen Screening-Prozesse um ein Vielfaches beschleunigt wurden.

Typische Risiken bei AI Due Diligence (und wie Sie sie kontrollieren)

Halluzinationen und „glatte“ Falschheit

KI kann plausibel klingende Aussagen erzeugen. Gegenmaßnahmen sind Quellenpflicht, Zitatprüfung und die Regel, dass nicht belegte Aussagen als Hypothese gekennzeichnet werden.

Veraltete oder irrelevante Daten

Gerade in dynamischen Märkten ist Aktualität entscheidend. Prozesse sollten ein „Recency Gate“ enthalten (z.B. bevorzugt letzte 12 bis 24 Monate) und Ausnahmen begründen.

Datenschutz und Vertraulichkeit

In DD-Projekten liegen oft NDA-Materialien, Kundenlisten, Preislisten oder interne Zahlen vor. Hier zählen Sicherheitsarchitektur, Verschlüsselung, klare Datennutzung und Datenaufbewahrung. Orientierung geben Standards wie ISO/IEC 27001 für Informationssicherheits-Management.

Uneinheitliche Definitionen und KPI-Verzerrung

„Revenue“ ist nicht immer „Revenue“ (IFRS vs. Non-GAAP, Gross vs. Net, ARR Definitionen). KI kann beim Finden helfen, aber die Definition muss im Bericht explizit gemacht werden, idealerweise mit Quellenbezug und Zeitbezug.

Was eine Enterprise-Plattform für AI Due Diligence leisten sollte

Wenn AI Due Diligence in PE, VC oder Consulting produktiv werden soll, reicht ein generisches Chat-Tool selten aus. Typische Anforderungen sind:

• Sicherheit auf Unternehmensniveau (Zugriffskontrolle, Schutz sensibler Daten)
• End-to-End-Verschlüsselung und klare Regeln zur Datenverarbeitung
• Keine interne Datenspeicherung, wenn die Organisation das verlangt
• Nahtlose Quellenintegration, damit Quellen nicht „lose Links“ bleiben
• Auditierbarkeit, damit Entscheidungen und Belege nachvollziehbar sind
• APIs, um Research in bestehende Workflows zu integrieren

Bei der Wahl der passenden Plattform sollten Unternehmen Cloud-Sicherheit und Datenschutz priorisieren. Ein Überblick über aktuelle Due-Diligence-Tools und dem modernen AI Stack für PE und VC zeigt, worauf Organisationen bei der Implementierung achten müssen. Dieser

Wie Researchly bei AI Due Diligence unterstützt

Researchly ist eine KI-gestützte Research- und Due-Diligence-Plattform für PE, VC, Consulting und Corporates. Der Fokus liegt darauf, Research zu beschleunigen und gleichzeitig glaubwürdige, prüfbare Insights zu liefern.

Im Kontext von AI Due Diligence deckt Researchly insbesondere folgende Bausteine ab:

• KI-gestützte Researchautomatisierung zur schnelleren Informationsbeschaffung und Strukturierung
• Sofortige Unternehmens-Due-Diligence-Berichte als Startpunkt für Analyse und Review
• Branchen- und Wettbewerbsanalysen zur Markteinordnung und Peer-Benchmarking
• Individuelle Q&A-Erweiterungen, um IC-Fragen oder Partner-Feedback zügig einzuarbeiten
• Plug-and-Play- und benutzerdefinierte APIs für Integrationen in bestehende Toolchains
• Datensicherheit auf Unternehmensniveau, inklusive End-to-End-Verschlüsselung und keiner internen Datenspeicherung (laut Leistungsbeschreibung)

Das Entscheidende ist weniger „KI kann schreiben“, sondern: KI kann Research in eine prüfbare Struktur bringen, damit Teams schneller zu einer belastbaren Investitions- oder Strategieentscheidung kommen.

Nächster Schritt: AI Due Diligence in Ihren Workflow bringen

Wenn Sie AI Due Diligence so einsetzen wollen, dass Geschwindigkeit und Genauigkeit zusammen funktionieren, lohnt sich ein Plattform-Ansatz mit Security, Quellenintegration und auditierbaren Outputs. Lernen Sie Researchly kennen und prüfen Sie, wie sich Ihre Due-Diligence-Zyklen messbar verkürzen lassen: Demo buchen.