Kto zrobi AI due diligence: Big 4, butik czy zespół funduszu

AI due diligence może poprowadzić firma z Wielkiej Czwórki, wyspecjalizowany butik techniczny albo zespół własny funduszu, a w wielu transakcjach dobrze sprawdza się połączenie tych ról. Wybór zależy od tego, czy potrzebujesz szerokiego pakietu due diligence, czy głębokiego przeglądu kodu, danych i zależności od dostawców modeli. I od tego, kto po zamknięciu przełoży wnioski na plan 100 dni.

Najpierw ustal, co AI due diligence ma rozstrzygnąć

Zanim zaczniesz porównywać wykonawców, zapisz jedno pytanie, na które przegląd ma odpowiedzieć. Od niego zależy, kogo potrzebujesz.

Zakres. Audyt AI w transakcji rozdziela trzy warstwy: model, dane i system wokół nich. Szczegóły, co sprawdzić w każdej z nich, opisujemy w przewodniku AI/IT due diligence. Tu wystarczy decyzja, czy chodzi o wszystkie trzy warstwy, czy tylko o jedną, np. pochodzenie danych treningowych. Jeśli pytanie dotyczy raczej wartości AI w spółce niż ryzyka transakcyjnego, zobacz, czym audyt AI różni się od PoC.

Moment. Przed podpisaniem przegląd wpływa na cenę i warunki umowy. Po zamknięciu staje się punktem wyjścia do planu na pierwsze 100 dni. To dwa różne zlecenia i nie każdy wykonawca zrobi oba.

Wynik. Niezależnie od wykonawcy wynik powinien mieścić się w trzech punktach: werdykt w jednym zdaniu, trzy największe ryzyka z kosztem ich domknięcia i lista działań na pierwsze 100 dni. Jeśli wykonawca proponuje inny format, zapytaj, jak trafi on do memo inwestycyjnego.

Kryteria wyboru wykonawcy

Najważniejsze kryterium to dostęp: wykonawca, który nie zobaczy kodu, danych i logów, oceni deklaracje, a nie system. Drugie to niezależność. Ocena lock-inu od firmy, która wdraża rozwiązania tego samego dostawcy, wymaga osobnego sprawdzenia.

Kryterium	Dlaczego to ważne	O jaki dowód poprosić
Bezpośredni dostęp do systemu	Wywiady i dokumenty pokazują, co spółka deklaruje, a nie co działa	Opis, do czego wykonawca dostanie dostęp: repozytorium, dane, pipeline, logi
Niezależność od dostawców modeli i chmury	Ocena zależności od dostawcy jest wiarygodna tylko wtedy, gdy oceniający na niej nie zarabia	Oświadczenie o partnerstwach, odsprzedaży i wdrożeniach dla dostawców
Pochodzenie i licencje danych	Dług danych zostaje po stronie kupującego po zamknięciu (ukryte ryzyka AI w transakcji)	Przykład, jak wykonawca sprawdza zgody, licencje i źródła zbiorów
Governance i ekspozycja na AI Act	Polityka na papierze nie dowodzi, że governance AI działa	Czy sprawdza rejestr systemów i człowieka w pętli, a nie tylko dokument; aktualny stan nadzoru opisujemy na blogu
Doświadczenie po stronie transakcji	Komitet inwestycyjny potrzebuje decyzji, nie raportu technicznego	Zanonimizowane podsumowanie dla zarządu albo memo
Ciągłość na pierwsze 100 dni	Wnioski bez właściciela po zamknięciu przepadają	Jak ryzyka przechodzą w plan na 100 dni
Time-box i format	Przegląd bez ram czasowych rozrasta się, a esej trudno porównać	Ustalony z góry harmonogram i wzór mapy ryzyka
Konflikt interesów	Wykonawca, który potem sprzedaje naprawę, ma powód, by ryzyko powiększać	Deklaracja, czy wykonawca chce startować do prac naprawczych

Trzy typy wykonawców

Big 4 wnosi szeroki pakiet due diligence i format znany komitetom inwestycyjnym. Butik techniczny wnosi głębię przeglądu AI. Zespół funduszu wnosi znajomość tezy i ciągłość po zamknięciu. Model łączony to osobny workstream AI z własnym liderem obok głównego zespołu DD.

	Big 4 i duże firmy doradcze	Butik techniczny	Zespół własny funduszu
Typowy zakres	AI jako część szerokiego DD: finanse, prawo, podatki, technologia	Wąski, głęboki przegląd modelu, danych i systemu	Weryfikacja tezy, rozmowy z zarządem, nadzór nad doradcami
Mocne strony	Jeden koordynator całego DD, format znany komitetom	Praca na kodzie, danych i pipeline'ie	Zna tezę inwestycyjną i zostaje ze spółką po zamknięciu
Co sprawdzić	Czy zakres obejmuje bezpośredni przegląd kodu i danych	Czy wynik przełoży się na język transakcji	Czy ma czas i doświadczenie w AI przy kilku dealach naraz
Kiedy wybrać	Duża transakcja, AI to jeden z wielu obszarów	AI jest istotną częścią tezy lub wyceny	AI to poboczny element tezy, a fundusz ma kompetencje u siebie
O co zapytać	Kto konkretnie robi część AI i z jakim dostępem?	Kto przełoży wnioski na plan 100 dni?	Kto przejmie przegląd, gdy teza oprze się na AI?

Big 4 i duże firmy doradcze

Duże firmy doradcze prowadzą pełny pakiet due diligence i często są już w procesie jako główny doradca. To naturalne miejsce, by AI weszło do zakresu. Przed zleceniem sprawdź kilka rzeczy: czy część AI obejmuje bezpośredni przegląd kodu i danych, czy opiera się na wywiadach i dokumentach, kto konkretnie ją prowadzi i czy firma ma powiązania z dostawcami modeli, których zależność ma oceniać.

Butik techniczny albo niezależny operator-architekt

Węższy zakres, ale głębszy przegląd: model, ewaluacja, dane, koszt jednej odpowiedzi i plan wyjścia od dostawcy. Butik zwykle pracuje obok głównego zespołu DD, nie zamiast niego. Sprawdź, czy jego wynik da się wkleić do memo inwestycyjnego i czy ktoś po stronie wykonawcy rozumie logikę transakcji.

Zespół własny funduszu

Operating partner, doradca techniczny albo zewnętrzny operator-architekt związany z funduszem. Ich przewaga to znajomość tezy i ciągłość: te same osoby prowadzą potem pierwsze 100 dni. Ograniczeniem bywa czas i głębokość techniczna, gdy AI jest sednem wyceny.

Model łączony

Główny zespół DD prowadzi całość, a AI dostaje osobny workstream z własnym liderem, checklistą i czerwonymi flagami. Tak opisujemy to w tekście na co patrzy fundusz przed transakcją. Lider workstreamu AI może pochodzić z każdego z trzech typów. Ważne, żeby miał dostęp do systemu i odpowiadał za jeden wspólny wynik.

Zasada operatora: nie wybieraj wykonawcy, wybierz lidera workstreamu AI. Firma na umowie jest drugorzędna wobec tego, kto ma dostęp do kodu i kto podpisuje werdykt.

Narzędzia DD i data roomy to nie wykonawca

Oprogramowanie do due diligence i wirtualne data roomy porządkują dokumenty, uprawnienia i pytania. Pomagają zebrać dowody, ale ich nie oceniają. Werdykt o tym, czy AI w spółce to aktywo, czy nakładka, wydaje człowiek, który obejrzał system.

Pytania do wykonawcy przed zleceniem

Każde z tych pytań da się sprawdzić przed podpisaniem zlecenia.

1. Czy zobaczycie kod, dane i logi, czy tylko dokumenty?
2. Jak wygląda wynik i czy możemy zobaczyć zanonimizowany przykład?
3. Jak oceniacie zależność od dostawcy modelu i wrażliwość marży na jego cennik?
4. Kto konkretnie wykona pracę i kto podpisze werdykt?
5. Czy macie powiązania handlowe z dostawcami modeli lub chmury?
6. Jaki jest time-box i co się dzieje, gdy spółka spóźnia się z dostępem?
7. Jak sprawdzacie pochodzenie i licencje danych?
8. Jak wnioski zamieniają się w plan na pierwsze 100 dni?
9. Czy będziecie startować do prac naprawczych po zamknięciu?

Sygnały ostrzegawcze przy wyborze wykonawcy

Te sygnały dotyczą wykonawcy, nie spółki. Czerwone flagi po stronie spółki opisujemy w przewodnikach AI/IT due diligence i ukryte ryzyka AI w transakcji.

• Framework bez dostępu do systemu. Ocena oparta wyłącznie na ankiecie i rozmowach z zarządem.
• Brak ram czasowych. Harmonogram „zależy”, bez daty wyniku.
• Esej zamiast mapy ryzyka. Dziesiątki stron bez werdyktu i bez trzech priorytetów.
• Ocena lock-inu od partnera dostawcy. Wykonawca ocenia zależność od dostawcy, którego rozwiązania sam wdraża.
• „Mamy metodologię” w odpowiedzi na każde pytanie. Bez przykładu wyniku i bez nazwisk osób, które wykonają pracę.

Jak ustawić powtarzalny workstream AI DD w funduszu

Powtarzalny workstream AI DD to trzy rzeczy: checklista pytań przypisana do konkretnej osoby, rejestr czerwonych flag z poprzednich transakcji i krótki framework wyceny ryzyka AI.

1. Checklista z właścicielem. Pięć pytań do zarządu spółki, dopisanych do standardowego pakietu DD. Właścicielem jest jedna osoba: operating partner, doradca techniczny albo zewnętrzny operator-architekt.
2. Rejestr czerwonych flag. Prowadzony jak rejestr incydentów, żeby kolejny deal team uczył się na wnioskach z poprzednich transakcji.
3. Framework wyceny ryzyka. Który system zostaje, który przebudować w pierwszych dziewięćdziesięciu dniach, a który wymaga renegocjacji umowy z dostawcą.

Wtedy wybór wykonawcy przy każdej transakcji sprowadza się do jednego pytania: kto w tym dealu poprowadzi workstream AI. Pięć pytań i pełny kontekst znajdziesz we wpisie AI due diligence: na co patrzy fundusz przed transakcją. Jeśli budujecie taki workstream, opisz swój przypadek.