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인공지능은 M&A 프로세스의 거의 모든 부분을 가속화하고 있습니다. 거래 팀은 더 많은 데이터를 분석하고, 더 빠르게 위험을 식별하고, 이전보다 더 빠르게尽职調査를 진행할 수 있습니다. 그러나 그 속도에도 불구하고, 소프트웨어 거래는 더 선택적이 되었으며, 일부 경우에는 거래가 완료되기까지 더 오래 걸리고 있습니다.
이것은 거래 활동이 중단되었거나 자본이 철수한 때문이 아닙니다. 실제로, 글로벌 거래 형성은 계속 증가하고 있습니다. Datasite에서 신규 거래가 시작된 경우, 매년 약 19,000개의 신규 거래를 중개하며, 2025년에는 9%의 증가를 보였으며, 2026년 첫 두 달 동안에는 추가로 6%의 글로벌 증가를 보였습니다. 기술, 미디어, 통신은 여전히 가장 활발한 부문입니다. 이러한 거래는 발표된 거래가 아닌 시작된 거래이므로, 앞으로 무엇이 있을지에 대한 시각을 제공할 수 있습니다.
진행 중인 변환은 더 미묘합니다. 인공지능은 의사결정을 변경하고 있습니다. 더 빠른 통찰력은 새로운 불확실성 형태를 노출하고 있으며, 특히 소프트웨어에서, 이러한 불확실성이 자본이 궁극적으로 어디에 도착하는지 재정의하고 있습니다.
더 빠른 통찰력, 더 어려운 결정
수십 년 동안, 소프트웨어 M&A는 비교적 안정적인 평가 프레임워크에 의존했습니다. 구매자는 반복되는 수익, 고객 유지, 마진, 성장률을 확신과 함께 평가했으며, 강력한 기초가 시간이 지남에 따라 유지될 것이라고 믿었습니다. 인공지능은 이러한 지표가 의미하는 바를 복잡하게 만들었습니다.
인공지능 혁신의 속도는 제품 주기를 압축하고 경쟁 경계를 다시 그려왔습니다. 프리미엄 평가를 지원하는 기능, 워크플로우 소유권, 또는 인식된 데이터 모트와 같은 기능은 이제 빠르게 복제되거나 재정의될 수 있습니다. 새로운 참가자가 더 빠르게 등장하고 플랫폼은 전체 카테고리를 흡수합니다. 비용 곡선은 거의 경고 없이 변경될 수 있습니다.
인공지능 기반尽职調査는 이러한 위험을 이전보다 더 빠르게 표면화합니다. 에이전트 도구는 수천 개의 문서를 스캔하고, 재무, 계약, 인사 정책, 규정 기록에 대한 통찰력을 연결하고, 문제를 강조할 수 있습니다. 인공지능 기반 자동화로 거래 팀은 평균 22일 더 빠르게 거래를 완료할 수 있으며, 이는 산업 표준보다 더 빠르며, 검토 비용만으로도 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.
그러나 더 빠른尽职調査는 더 빠른 결정으로 이어지지 않습니다. 투자 위원회는 의도적으로 거래를 느리게 합니다
투자 위원회는 가정에 대한 질문을 제기하고 이야기를 압박 테스트하는 데 존재합니다. 인공지능은 팀이 이러한 논의에 더 나은 데이터를 가져오도록 도와주지만, 또한 프로세스의 초기에 더 많은 질문을 표면화합니다. 위원회는 특히 인공지능 기능이 발전함에 따라 소프트웨어 비즈니스가 얼마나 방어할 수 있는지에 대한 전략적 불확실성을 더 일찍 직면하게 됩니다.
다시 말해, 인공지능은 정보 불확실성을 줄이면서 전략적 불확실성을 증가시킵니다. 위원회가 더 빠르게 위험을 볼 때, 더 오래 토론합니다. 이러한 역동은 거래를 중단하지 않지만, 여유로운 거래를 지연시킵니다. 가격 격차가 넓어지고, 확신이 더 중요해집니다.
결과는 소프트웨어의 선택성이 명확하게 증가한다는 것입니다.
투자 위원회와 거래 팀이 높아진 불확실성과 더 엄격한 검토에 직면하면서, 모든 기회를 추구하는 것에서 소프트웨어 투자를 신중하게 선택하는 것으로焦点이 이동했습니다. 이러한 증가된 선택성은 강력한 기초와 인공지능 혼란에 적응하기 위한 신뢰할 수 있는 계획을 갖춘 비즈니스만 거래 프로세스를 진행할 수 있음을 의미합니다.
사모펀드가 포트폴리오 재평가를 시작하다
사모펀드 회사들은 포트폴리오를 재평가하고 자본 규율을 우선시하면서 대응하고 있습니다. 많은 회사들이 기존 소프트웨어 보유를 검토하고 새 입찰을 중단하면서 인공지능이 수익 모델, 가격력, 경쟁 위치를 어떻게 재정의할 수 있는지 평가하고 있습니다.
자본은 여전히 이용 가능하지만, 회사들은 중요한 질문에 대한 명확한 답변을 요구하고 있습니다. 자동화에서 유리한 비즈니스를 우선시하고 있습니다. 인공지능으로 인해 진입 장벽이 낮아져 마진 압축이 발생하는 비즈니스는 검토되고 있습니다. 인공지능으로 인해 상품화되는 기능에 의존하는 회사들은 높은 위험으로 간주되고 있습니다. 적응할 수 있는 신뢰할 수 있는 계획을 갖춘 관리 팀만이 투자로 간주됩니다.
자본이 다른 부문으로 이동
그런 배경에서, 자본이 혼란을 더 쉽게 모델링하고 일관성이 더 빠르게 나타나는 부문으로 흐르는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 산업, 운송, 방위, 소비자, 소매 비즈니스는 증가된 관심을 보이고 있습니다. 실제로, Datasite에서 신규 산업 거래 시작은, 매년 약 19,000개의 신규 거래를 중개하며,今年의 첫 분기에 16% 증가했습니다.
이러한 부문은 기술적 변화를 겪지만, 이는 일반적으로 증분적이며 존재론적이지 않습니다. 인공지능은 예측, 물류, 또는 고객 참여를 개선할 수 있지만, 핵심 비즈니스 모델을 밤새 무효화하는 경우는 거의 없습니다. 현금 흐름은 더 쉽게 모델링할 수 있습니다. 자산 기지는 유형입니다. 평가는 투자 위원회 앞에서 더 쉽게 방어할 수 있습니다.
이 회전은 명확성을 위한 선호도를 반영합니다. 인공지능이 운영을 강화하지만 투자 테제를 전체적으로 다시 작성하도록 강요하지 않는 경우, 거래는 더 예측 가능하게 진행됩니다.
소프트웨어 판매자에게는 의미는 명확합니다. 성장만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 구매자는 비즈니스에서 인공지능이 어떻게 재배열되는지, 어디에서 유리한 조건을 창출하는지, 어디에서 위험을 도입하는지, 그리고 관리 팀이 어떻게 앞서 나아갈 계획인지 이해하고 싶어합니다.
구매자에게는 인내가 경쟁 전략이 되었습니다. 이 시장에서 승리하는 회사들은 가장 빠르게 움직이는 것이 아니라, 탄력성을 엄격하게 평가하고 이해 관계자를 초기에 일치시키는 것입니다.
거래 형성은 계속 증가합니다.尽职調査는 이전보다 더 빠르고 효율적입니다. 그러나, 특히 소프트웨어의 경우, 결정은 더 큰 확신을 요구합니다. 자산과 부문에서 장기적인 가치가 확신과 함께 방어될 수 있는 곳으로 자본이 흐르고 있습니다.
그런 의미에서, 인공지능은 시장에서 궁극적으로 요구하는 것을 하고 있습니다. 더 어려운 질문을 더 일찍 강요하고 있습니다. M&A의 다음 단계는 인공지능을 사용하여 더 빠르게 이동하는 것뿐만 아니라, 명확성을 구축하고, 모든 이해 관계자가 참여하는 모든 단계에서 규율로 실행하는 팀에게 보상을 줄 것입니다.
