RAPORT Z BADAŃ
Początek transakcji agentowych
Jak wiodące firmy uzyskują dostęp do pul wartości, do których tradycyjne fuzje i przejęcia nie mogą dotrzeć
5-MINUT CZYTANIA
18 marca 2026
W skrócie
- Decydującym czynnikiem w następnej erze fuzji i przejęć (M&A) nie będzie szybkość realizacji, tylko odwaga podczas przeobrażania firm.
- Agentowa AI nie tylko zwiększa wydajność. Zapewnia też dostęp do pul wartości, do których tradycyjne model transakcji nie mogą dotrzeć.
- Dowiedz się, jak zastosować agentową AI podczas przygotowywania uzasadnienia transakcji, żeby tworzyć cenniejsze firmy o mocniejszych fundamentach.
Proces M&A szuka wartości, a agentowa AI redefiniuje sposób jej tworzenia
Od kilkudziesięciu lat sukces w M&A wymagał optymalnej realizacji – dokładniejszych badań due diligence, sprawniejszej integracji i szybszej synergii. Generatywna AI przyspieszyła te działania przez zwiększenie wydajności i skalowanie analizy.
Ale wydajność to teraz niezbędne minimum.
Agentowa AI powoduje zmiany strukturalne. Wdraża inteligentne systemy bezpośrednio w modelach operacyjnych oraz procesach i uprawnieniach decyzyjnych, zmieniając sposób definiowania, wyceniania i uzyskiwania wartości. Wzrost tempa wdrażania tej technologii jest jeszcze większy niż w przypadku generatywnej AI.
Na czele tej zmiany stoją firmy private equity. Te organizacje zostały stworzone w celu generowania wartości operacyjnej i charakteryzują się dyscypliną wynikającą z systematycznego realizowania przejęć. Wykorzystują agentową AI bezpośrednio w uzasadnieniach transakcji oraz modelach wyceny i podczas działań po transakcjach. Te firmy traktują każdą transakcję jako część powtarzalnego systemu, która pozwala uzyskiwać coraz większą przewagę.
Wniosek jest jasny: eksperymenty ustępują miejsca wdrożeniom na szeroką skalę.
Strategiczne pytanie nie dotyczy już tego, czy AI ma zastosowanie w M&A, tylko tego, czy firmy użyją tej technologii do wzmocnienia starszych modelów integracji, czy raczej w przemyślany sposób dostosują do niej całą działalność.
Różnica w zakresie wydajności jest coraz większa
Pomimo intensywnych eksperymentów z AI większość organizacji nadal ogranicza się do zastosowań zwiększających wydajność na etapie poprzedzającym zawarcie transakcji – analizy rynku, podsumowań badań due diligence czy modelowania finansowego. Generowanie wartości po sfinalizowaniu transakcji pozostaje większym wyzwaniem.
Niewielka grupa firm, które przeprowadzają przejęcia (27% firm objętych naszym badaniem), jest jednak o krok przed innymi. Nazywamy ich organizacje liderami opierającymi się na analizach.
Te organizacje:
OCZEKIWANY ROZWÓJ
72%
Z naszej ankiety wśród 650 zajmujących wysokie stanowiska osób odpowiedzialnych za negocjowanie umów z 12 branż na całym świecie wynika, że organizacje przewidują, iż dojrzałość w zakresie agentowej AI podczas działań integracyjnych i generowania wartości po transakcji wzrośnie o 72%.
4,6 raza
częściej wdrażają agentową AI w całym cyklu fuzji i przejęć oraz zwiększają skalę jej stosowania.
2,7 raza
częściej używają agentowej AI do szybszego uzyskiwania wartości z integracji.
Te wiodące organizacje nie używają AI do zawierania tych samych transakcji szybciej. Zamiast tego zmieniają sposób, w jaki transakcje tworzą wartość.
01
Traktowanie rdzenia cyfrowego jako atutu podczas transakcji
Większość firm przeprowadzających przejęcia dokładnie sprawdza dane finansowe, ale kwestie związane z architekturą danych i gotowością do wdrożenia AI traktuje jako drugorzędne aspekty integracji.
Liderzy w tej dziedzinie działają odwrotnie, a mianowicie:
- Oceniają gotowość na AI i rozwój w zakresie danych podczas badań due diligence.
- Uwzględniają zarządzane dane i interoperacyjność podczas analizowania transakcji.
- Szybko przenoszą przejęte podmioty do ujednoliconych rdzeni cyfrowych z obsługą AI.
W ten sposób zamieniają podstawę cyfrową w przynoszący coraz większe korzyści atut. Nie są to tylko formalności po zawarciu transakcji.
02
Stosowanie agentowej AI bezpośrednio w ubezpieczeniach
Inwestycje w AI często wykraczają poza zakres modelu transakcji. Wdrożenia pilotażowe rozpoczynają się po ich zawarciu. Tworzenie wartości staje się sporadyczne.
Wiodące organizacje odwracają tę kolejność, a mianowicie:
- Najpierw identyfikują istotne pule wartości.
- Łączą inwestycje AI bezpośrednio z założeniami ubezpieczeniowymi.
- Uwzględniają inicjatywy oparte na AI w wycenie transakcji i alokacji kapitału.
- Śledzą wpływ agentów z taką samą dyscypliną jak w przypadku synergii.
Funkcje agentowe przestają być tylko eksperymentalnym dodatkiem i stają się częścią oceny wartości.
03
Przeprojektowanie modelu zaangażowania pracowników
Same narzędzia nie wystarczają do skalowania agentowej AI. Potrzebne jest też klarowne zarządzanie i odpowiednio przygotowani pracownicy.
Liderzy opierający się na analizach umieszczają ludzi na samym przodzie:
- Ludzie ustalają cele i ograniczenia.
- Agenty wykonują zadania w określonych granicach.
- Zakres odpowiedzialności pozostaje jasny.
Ta dyscyplina w zakresie zarządzania zapewnia poczucie pewności i możliwość skalowania.
67%
osób odpowiedzialnych za transakcje biznesowe twierdzi, że ich zespoły potrzebują nowych umiejętności, żeby skutecznie współpracować z agentami AI.
04
Wykorzystywanie każdej transakcji do zwiększania możliwości
Większość integracji jest traktowanych jak jednorazowe wydarzenia. Po zapewnieniu synergii organizacje wracają do dotychczasowego trybu działania.
Liderzy instytucjonalizują to, co zbudowali:
- cyfrowe procesy wielokrotnego użytku,
- ujednolicone procedury w zakresie danych i integracji,
- skodyfikowane struktury zarządzania,
- trwałe możliwości agentowe.
Każda transakcja wzmacnia następną. Wymagany nakład pracy maleje. Korzyści są coraz większe.
Historia klienta: skalowanie agentowej AI przy użyciu czystego rdzenia cyfrowego
Pewna platforma z branży opieki zdrowotnej z siedzibą w Stanach Zjednoczonych, realizowała agresywną strategię przejęć i ekspansji i już na wczesnym etapie wdrożyła w swojej architekturze korporacyjnej agentową AI.
Po każdym przejęciu ta firma:
- W ciągu 90 dni wycofuje starsze systemy.
- Przenosi cele do ustandaryzowanego cyfrowego stosu technologicznego z obsługą AI.
- Zachowuje ujednolicone i interoperacyjne fundamenty danych.
Ten zindustrializowany model wdrażania zapobiega fragmentacji i przyspiesza wdrażanie AI na dużą skalę. Rezultat: stała przewaga w zakresie transakcji oraz rdzeń cyfrowy, który z każdą transakcją staje się coraz lepszy.
Przeobraź transakcje. Przekształć firmę
Agentowa AI to nie jest funkcja dodana do M&A. Jest to narzędzie strukturalne pozwalające dotrzeć do puli wartości, do których tradycyjne modele nie mają dostępu.
W nadchodzącej erze transakcji korporacyjnych sukces odniosą te organizacje, które wykorzystują je do budowania przedsiębiorstw opartych na AI – posiadających mocniejsze fundamenty oraz szybszych i bardziej wartościowych niż te, które zastępują.
Zadanie dla liderów jest jasne: nie wystarczy tylko zoptymalizować transakcje. Muszą też zaprojektować firmę, którą chcą stworzyć.