KI in M&A-Transaktionen und Due Diligence

Bei vielen Unternehmenstransaktionen machen KI-Modelle, Datenbestände und die zugehörige Software einen wesentlichen Teil des Kaufpreises aus. Ob diese Werte rechtlich gesichert sind, zeigt erst eine gezielte Due Diligence. Diese Seite richtet sich an Käufer, Verkäufer, Investoren und ihre Transaktionsteams und beschreibt, wie KI-Assets geprüft, im Kaufvertrag abgesichert und KI-Werkzeuge in der Prüfung selbst rechtssicher eingesetzt werden.

Was KI-Assets rechtlich ausmacht

Ein „KI-Asset“ ist selten ein einzelnes Schutzrecht. Es besteht aus Quellcode, Modellarchitektur, trainierten Gewichten, Trainings- und Evaluierungsdaten, Know-how der Entwickler, Lizenzen Dritter und den Verträgen, über die Kunden das Produkt nutzen. Jedes dieser Elemente hat eine eigene rechtliche Grundlage, und schon eine Lücke kann den Wert des Ganzen mindern. Modellgewichte etwa sind urheberrechtlich nicht sicher geschützt; ihr Schutz hängt häufig vom Geheimnisschutz nach dem GeschGehG ab, der angemessene Geheimhaltungsmaßnahmen voraussetzt.

Prüffelder der KI-Due-Diligence

Rechte an Modellen, Code und Know-how

Lückenlose Rechtekette für Software: Rechte an Computerprogrammen von Arbeitnehmern gehen nach § 69b UrhG auf den Arbeitgeber über; bei Freelancern, Agenturen und Gründern vor der Gesellschaftsgründung braucht es ausdrückliche Übertragungen.
Eigentum an Modellgewichten und Feinabstimmungen, insbesondere wenn auf Basismodellen Dritter aufgebaut wurde; Lizenzbedingungen des Basismodells prüfen (Nutzungsbeschränkungen, Schwellen für Nutzerzahlen, Pflicht zur Namensnennung).
Geheimhaltungsmaßnahmen: Zugriffskonzepte, Vertraulichkeitsvereinbarungen, Umgang mit Repositories.
Abhängigkeit von Schlüsselpersonen und Wettbewerbsverbote.

Patente

KI-bezogene Erfindungen sind patentfähig, wenn sie ein technisches Problem mit technischen Mitteln lösen. Zu prüfen sind Bestand, Inhaberschaft, Laufzeit und Verteidigungsfähigkeit der Schutzrechte, die Inanspruchnahme von Arbeitnehmererfindungen nach dem ArbnErfG und offene Vergütungsansprüche sowie Freedom-to-Operate-Risiken. Als Erfinder kann nur eine natürliche Person benannt werden (BGH, Beschluss vom 11. Juni 2024, X ZB 5/22); KI-gestützte Erfindungen bleiben patentierbar, wenn ein Mensch als Erfinder benannt werden kann.

Trainingsdaten

Herkunft der Daten: eigene Erhebung, Lizenz, Web-Scraping, Kundendaten.
Urheberrecht: Reichweite der Text-und-Data-Mining-Schranken der §§ 44b, 60d UrhG, Beachtung von Nutzungsvorbehalten. Die Rechtslage ist im Fluss: Das LG München I hat am 11. November 2025 (Az. 42 O 14139/24, GEMA ./. OpenAI) entschieden, dass die Memorisierung von Liedtexten im Modell und deren Ausgabe nicht von § 44b UrhG gedeckt sind; das Urteil ist nicht rechtskräftig. Im LAION-Verfahren hat der BGH am 3. September 2026 verhandelt; eine Entscheidung steht aus.
Vertragliche Grenzen: Durften Kundendaten zum Training verwendet werden?

Open-Source-Lizenzen

Copyleft-Lizenzen wie GPL oder AGPL können zur Offenlegung eigenen Codes verpflichten, wenn Komponenten in bestimmter Weise verbunden und weitergegeben bzw. über ein Netzwerk angeboten werden. Bei Modellen kommen eigene Lizenztypen hinzu, die etwa bestimmte Einsatzzwecke ausschließen. Ein Code-Scan mit Software-Stückliste (SBOM) gehört zum Standard; die Ergebnisse sind juristisch zu bewerten.

Datenschutz-Altlasten

Rechtsgrundlage für das Training mit personenbezogenen Daten (Art. 6, bei besonderen Kategorien Art. 9 DSGVO), Informationspflichten, Datenschutz-Folgenabschätzungen.
Umgang mit Betroffenenrechten, wenn Daten im Modell „gespeichert“ sind.
Auftragsverarbeitungsverträge, Drittlandtransfers, Behördenverfahren und Datenpannen.
Risiko: Unrechtmäßig verarbeitete Daten können Löschpflichten auslösen, die bis zum Neutraining reichen.

AI-Act-Compliance

Zu klären ist die Rolle der Zielgesellschaft (Anbieter, Betreiber, Einführer, Händler) und die Risikoklasse ihrer Systeme. Verbotene Praktiken nach Art. 5 KI-VO sind seit 2. Februar 2025 untersagt, die Pflichten für GPAI-Modelle gelten seit 2. August 2025, die Transparenzpflichten nach Art. 50 seit 2. August 2026. Für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III gelten die Pflichten ab 2. Dezember 2027, nach Anhang I ab 2. August 2028. Für den Käufer ist entscheidend, welcher Aufwand für Konformitätsbewertung, Qualitätsmanagement und Dokumentation noch bevorsteht. Maßstäbe für eine strukturierte Prüfung bietet unser KI-System-Audit.

Laufende Rechtsstreitigkeiten und Behördenverfahren

Abmahnungen, Klagen von Rechteinhabern, Verfahren vor Datenschutzaufsichtsbehörden oder der Bundesnetzagentur als Marktaufsicht nach dem KI-MIG, Kundenreklamationen wegen fehlerhafter Ergebnisse. Auch Verfahren, die Dritte gegen Modellanbieter führen, können das Geschäftsmodell der Zielgesellschaft berühren.

Absicherung im Unternehmenskaufvertrag

Die Ergebnisse der Due Diligence fließen in Kaufpreis, Garantien und Freistellungen ein. Typische KI-spezifische Regelungen:

Regelung	Inhalt
IP-Garantie	Inhaberschaft bzw. ausreichende Nutzungsrechte an Code, Modellen und Daten; keine Verletzung von Rechten Dritter nach Kenntnis des Verkäufers
Trainingsdaten-Garantie	Rechtmäßige Erhebung und Nutzung, Beachtung von Lizenzbedingungen und Nutzungsvorbehalten, Liste der Datenquellen
Open-Source-Garantie	Keine Copyleft-Komponenten in vertriebenen Produkten außer offengelegten; Einhaltung der Lizenzpflichten
Datenschutz-Garantie	Einhaltung der DSGVO, keine meldepflichtigen Vorfälle außer offengelegten, keine laufenden Verfahren
KI-VO-Garantie	Keine verbotenen Praktiken, zutreffende Einstufung der Systeme, Einhaltung der bereits geltenden Pflichten
Freistellung	Spezifische Freistellung für identifizierte Risiken, etwa bekannte Urheberrechtsstreitigkeiten oder Datenschutzverstöße, oft mit eigenem Haftungsrahmen und längerer Verjährung

Bei Garantie- und Freistellungsversicherungen (W&I) schließen Versicherer bekannte und häufig auch bestimmte KI-bezogene Risiken aus. Verbleibende Risiken sind dann über Kaufpreisanpassung, Treuhand oder Earn-out abzubilden. Vor Vollzug können Maßnahmen als Closing-Bedingung vereinbart werden, etwa die Nachholung fehlender Rechteübertragungen.

KI-Tools in der Due Diligence selbst

KI-gestützte Werkzeuge beschleunigen die Sichtung großer Datenräume, etwa bei der Suche nach Change-of-Control-Klauseln oder Haftungsregelungen. Ihr Einsatz wirft eigene Fragen auf:

Vertraulichkeit: Die Vertraulichkeitsvereinbarung und die Regeln des Datenraums können das Hochladen in externe Dienste untersagen oder an Zustimmung knüpfen. Vorab klären und gegebenenfalls ausdrücklich regeln.
Berufsrecht: Rechtsanwälte und Patentanwälte sind zur Verschwiegenheit verpflichtet (§ 43a Abs. 2 BRAO, § 39a PAO; strafrechtlich § 203 StGB). Die Einschaltung externer Dienstleister ist nur unter den Voraussetzungen von § 43e BRAO bzw. § 39c PAO zulässig, insbesondere mit schriftlicher Verpflichtung zur Verschwiegenheit.
Datenschutz: Datenräume enthalten regelmäßig Personaldaten. Erforderlich sind ein Auftragsverarbeitungsvertrag, ein Ausschluss der Trainingsnutzung und geklärte Speicherorte.
Qualität: KI-Ergebnisse ersetzen die anwaltliche Prüfung nicht. Stichproben, Dokumentation der Methode und klare Verantwortlichkeit im Team sind notwendig, um Haftungsrisiken zu vermeiden.

Praxistipp für Verkäufer: Eine Vendor Due Diligence zu KI-Assets vor Beginn des Bieterverfahrens deckt Lücken in der Rechtekette und bei Trainingsdaten auf, solange sie noch ohne Zeitdruck zu schließen sind. Ein gepflegtes KI-Inventar und eine Datenquellen-Dokumentation verkürzen die Prüfung durch Käufer erheblich.

Zusammenarbeit von Rechts- und Patentanwälten

Bei technologiegetriebenen Transaktionen greifen rechtliche und technische Fragen ineinander: Wie weit reicht ein Patentanspruch tatsächlich, ist das Modell auf ein Basismodell mit restriktiver Lizenz zurückzuführen, welche Komponenten sind wirklich proprietär? Bei horak. arbeiten Rechtsanwälte und Patentanwälte, viele davon mit technischem Studium, in gemeinsamen Teams. So lassen sich Schutzrechtsportfolio, Software und vertragliche Rechtekette in einem Durchgang bewerten.

So unterstützen wir Sie

KI-spezifische Due-Diligence-Fragelisten und Prüfung des Datenraums.
Bewertung von Patenten, Rechtekette, Open-Source-Nutzung und Trainingsdaten.
Datenschutz- und KI-VO-Prüfung der Zielgesellschaft.
Formulierung von Garantien, Freistellungen und Closing-Bedingungen.
Vendor Due Diligence und Vorbereitung von Verkäufern.
Gestaltung der Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI-Tools in Transaktionen.

Häufige Fragen

Wann lohnt sich eine eigene KI-Due-Diligence?

Immer dann, wenn KI-Systeme oder Datenbestände einen relevanten Teil des Werts oder des Geschäftsmodells der Zielgesellschaft ausmachen. Bei Unternehmen, die KI nur als Werkzeug einsetzen, genügt meist ein Modul innerhalb der IT- und Datenschutzprüfung.

Gehen Pflichten nach der KI-VO beim Share Deal auf den Käufer über?

Beim Share Deal bleibt die Gesellschaft Anbieterin oder Betreiberin; Pflichten und Altverstöße bleiben bei ihr und damit wirtschaftlich beim Käufer. Beim Asset Deal ist für jedes System zu prüfen, wer künftig Anbieter ist.

Sind Modellgewichte urheberrechtlich geschützt?

Das ist nicht abschließend geklärt. Geschützt ist in jedem Fall der Programmcode. Für die Gewichte kommt vor allem der Schutz als Geschäftsgeheimnis in Betracht, der nachweisbare Geheimhaltungsmaßnahmen voraussetzt.

Dürfen Datenraum-Dokumente in ein KI-Tool hochgeladen werden?

Nur wenn Vertraulichkeitsvereinbarung und Datenraumregeln das zulassen, die berufsrechtlichen Voraussetzungen erfüllt sind und der Dienst vertraglich keine Daten zum Training nutzt.