De fusie- en overname (M&A)industrie ondergaat de meest ingrijpende transformatie in decennia, waarbij slachtoffers zich opstapelen. Wat begon als experimentele toepassing van AI door een paar vooruitstrevende bedrijven is snel geëvolueerd naar een fundamentele herstructurering van de concurrentiedynamiek. M&A teams die vasthouden aan traditionele processen staan nu voor een existentiële vraag: aanpassen of terrein verliezen aan concurrenten.
De cijfers in onze nieuwste whitepaper vertellen een grimmig verhaal.
In 2025 behalen M&A-firma's waar AI volledig geïntegreerd is in het dealmakingproces tot 1,6 keer hogere aandeelhoudersrendementen dan hun traditionele tegenhangers. Ook ronden ze deals af in weken in plaats van maanden en signaleren ze mogelijkheden voor waardecreatie die conventionele analyses vaak over het hoofd zien.
Ondertussen worden traditionele bedrijven, die soms gedeeltelijk gebruik maken van AI, steeds meer verbannen naar kleinere, minder strategische transacties - een kwetsbare positie in een sector waar schaalbaarheid en modernisering overleving bepalen.
De groeiende prestatiekloof
De kloof tussen AI-gebaseerde en traditionele M&A gaat verder dan incrementele voordelen en leidt tot fundamentele prestatieverschillen die de levensvatbaarheid van conventionele benaderingen bedreigen.
Early adopters werken niet alleen sneller; ze werken in een heel ander kader. Kijk eens naar de snelheid waarmee deals worden uitgevoerd. AI-gestuurde bedrijven sluiten deals in weken, terwijl traditionele bedrijven er maanden over doen. In concurrerende biedingssituaties wint dit snelheidsvoordeel vaak de deal. De snellere bedrijven leveren ook een beter financieel rendement.
Onderzoek in onze whitepaper geeft aan dat 80% van de kopers die AI gebruiken een beter aandeelhoudersrendement behalen, waarbij de omzetgroei van AI-gesteunde combinaties gemiddeld 1,5 keer hoger is dan bij traditionele deals. Dit zijn geen marginale verbeteringen - ze vertegenwoordigen een fundamentele verschuiving in het vermogen om waarde te creëren waar traditionele benaderingen niet aan kunnen tippen.
Misschien wel het meest schadelijk is de diepte van de kloof in analytisch vermogen tussen early adopters van M&A AI en traditionele teams. Traditionele teams worden beperkt door menselijke beperkingen. Zo beoordelen ze meestal deelverzamelingen van de beschikbare documentatie en vertrouwen op steekproefmethoden die onvermijdelijk kritieke details missen. AI-systemen analyseren volledige documentensets met een consistente grondigheid en onthullen inzichten en risico's die bij gedeeltelijke analyse over het hoofd worden gezien.
De due diligence revolutie
Nergens is het nadeel van de traditionele firma duidelijker dan in due diligence - van oudsher de meest tijdrovende en middelenintensieve fase van elke transactie. AI-platforms hebben dit cruciale proces getransformeerd door middel van geautomatiseerde controle van documenten, realtime risico-identificatie en de extractie van intelligente inzichten.
Traditionele due diligence blijft grotendeels handmatig, waardoor analisten wekenlang duizenden documenten, contracten en financiële gegevens moeten doornemen. Deze aanpak is niet alleen traag, maar ook inconsistent. AI-systemen voltooien de eerste onderzoeken binnen enkele dagen met een ongekende consistentie en grondigheid, wat de due diligence termijnen tot 50% verkort en de analytische kwaliteit verbetert.
Het verschil in geavanceerdheid gaat verder dan snelheid en analytisch vermogen. Dankzij grote taalmodellen (LLM's) en natuurlijke taalverwerking (NLP) kunnen AI-systemen duizenden contracten tegelijk analyseren en standaardvoorwaarden, ongebruikelijke clausules en potentiële onderhandelingspunten identificeren die menselijke beoordelaars misschien over het hoofd zien. Ze beoordelen managementpresentaties, communicatie met werknemers en marktonderzoek om de organisatiecultuur, strategische afstemming en integratie-uitdagingen te peilen - analyses die traditionele benaderingen niet op schaal kunnen evenaren.
Geïntegreerde AI-functies voor risicobeoordeling in realtime zorgen voor voortdurende controle tijdens het due diligence-proces, waarbij veranderingen in regelgeving wordt bijgehouden, nieuws over het doelbedrijf en het sentiment in de sociale media wordt gemonitord en dealteams worden gewaarschuwd voor nieuwe problemen die van invloed kunnen zijn op de waardering of transactiestructuur.
Het samengestelde nadeel
Traditionele M&A-firma's staan voor een weinig-benijdenswaardige uitdaging: hun nadelen worden met de tijd groter, terwijl de voordelen van hun concurrenten sneller toenemen. Elke transactie voltooid door AI-gebaseerde bedrijven, genereert extra gegevens en inzichten die hun algoritmes verbeteren, hun patroonherkenningscapaciteiten uitbreiden en hun voorspellende nauwkeurigheid verbeteren.
De gevolgen voor talent zijn net zo uitdagend.
Nu AI overal in de sector wordt toegepast, trekken de meest bekwame professionals naar bedrijven die geavanceerde tools en methodologieën aanbieden. Traditionele bedrijven hebben steeds meer moeite om toptalent aan te trekken en te behouden, omdat ambitieuze professionals inzien dat AI-omgevingen betere leermogelijkheden, boeiender werk en betere carrièrevooruitzichten bieden.
De verwachtingen van klanten zijn ook snel veranderd.
Corporate development executives en private equity-partners die ervaring hebben opgedaan met AI-ondersteunde dealprocessen, zijn niet meer bereid om traditionele tijdlijnen en analytische beperkingen te accepteren. Ze eisen de snelheid, diepgang en het inzicht dat AI mogelijk maakt, waardoor het voor traditionele bedrijven steeds moeilijker wordt om te concurreren voor topopdrachten.
De valkuil van de late adopter
Bedrijven die AI nog niet hebben ingevoerd, raken snel achterop. AI-gebruikers kunnen deals analyseren in een fractie van de tijd die de niet-gebruikers nog nodig hebben. Dit geeft laatkomers een groot nadeel bij het meedingen naar deals of het vroegtijdig opsporen van problemen.
De financiële gevolgen zijn ernstig
Traditionele overnemers hebben moeite om transactiepremies te rechtvaardigen zonder de mogelijkheden om met AI synergieën te identificeren en vast te leggen. Ze moeten voor deals concurreren met bedrijven met superieure analytische capaciteiten, snellere uitvoeringstermijnen en een betere staat van dienst op het gebied van integratie na de fusie.
De grootste uitdagingen zijn de stijgende inhaalkosten. .
Naarmate AI-mogelijkheden zich ontwikkelen en geavanceerder worden, neemt de investering die nodig is voor een concurrerende implementatie toe. Traditionele bedrijven moeten tegelijkertijd investeren in technologie, hun personeel bijscholen en hun processen hernieuwen, terwijl ze moeten concurreren met bedrijven die deze transformatie reeds ondergingen.
Beveiliging en compliance: De verborgen kwetsbaarheid
Traditionele bedrijven ervaren extra risico's in een steeds meer gereguleerde omgeving waar de vereisten voor gegevensbeveiliging en naleving blijven toenemen. Handmatige processen creëren inherente kwetsbaarheden die geavanceerde AI-systemen kunnen verhelpen door middel van ingebouwde beveiligingen, geavanceerde versleuteling en uitgebreide controletrajecten.
Traditionele methodes, afhankelijk van de menselijke verwerking van gevoelige documenten en handmatige nalevingsprocessen, leiden de laatste jaren tot boetes en reputatieschade. AI-gebaseerde platforms bieden beveiliging op bedrijfsniveau met geautomatiseerde compliancebewaking die traditionele benaderingen niet kunnen evenaren.
Als u wilt weten hoe Drooms omgaat met gegevensbeveiliging en compliance in relatie tot AI, lees dan onze blog.
De weg vooruit: Transformeren of ten onder gaan
De feiten zijn duidelijk: AI is niet langer optioneel bij M&A -het is essentieel. Traditionele bedrijven die oude methoden hanteren, hebben grote problemen, en dit zal alleen maar erger worden naarmate meer bedrijven AI gaan gebruiken.
Onderzoeksresultaten in onze whitepaper tonen aan dat 80% van de dealmakers binnen drie jaar AI zal gebruiken in hun hele dealproces. AI ontwikkelt zich van baanbrekend tot standaardpraktijk en laat de traditionele aanpak achter zich.
De keuze waar traditionele M&A-firma's voor staan is grimmig maar duidelijk: omarm nu een alomvattende AI-transformatie of accepteer een geleidelijke marginalisatie in een sector die zich snel onherkenbaar ontwikkelt. Halve maatregelen en een geleidelijke overstap zullen niet volstaan - de prestatiekloof is te groot en de veranderingen gaan te snel om nog effectief te zijn met incrementele reacties.
De toekomst van fusies en overnames is al aangebroken en wordt aangedreven door kunstmatige intelligentie. Traditionele bedrijven die deze realiteit erkennen en resoluut handelen, hebben nog tijd om te transformeren. Wie dat niet doet, wordt het slachtoffer van de meest ingrijpende evolutie die de sector in tientallen jaren heeft doorgemaakt. De grote M&A-kloof komt er niet aan - die is er al. De enige vraag is aan welke kant van de geschiedenis uw bedrijf zal staan.
Auteursnotitie
De inhoud en gegevens in dit artikel zijn afkomstig uit onze nieuwste whitepaper, waarin onderzoek en inzichten van toonaangevende adviesbureaus en bronnen uit de sector zijn samengevoegd, evenals onze inzichten en ervaringen, om een uitgebreid beeld te geven van de invloed van AI op fusies en overnames. De analyse is gebaseerd op transactiegegevens, prestatiecijfers en sectoronderzoeken van 2024 tot 2025, en biedt de meest actuele beschikbare informatie over dit snel evoluerende onderwerp.
