M&A: почему покупатель почти всегда переплачивает за ИТ‑составляющую

При покупке технологической компании инвестор приобретает не только продукт, клиентскую базу и выручку, но и ИТ‑контур, на котором держится бизнес. Если оценить его поверхностно, после закрытия сделки могут появиться расходы, которых не было в финансовой модели: на миграцию, поддержку, доработку или замену сервисов. Разберем, почему покупатель нередко переплачивает за ИТ‑составляющую бизнеса и как выявить критичные риски до закрытия сделки.

Один из основных инструментов роста бизнеса — M&A‑сделки. По данным AK&M, в 2025 году суммарная стоимость сделок с российскими активами снизилась на 24,6%, а их количество — на 20%. Сделок становится меньше, но требования к качеству активов и глубине их оценки растут.

Распространенный сценарий выглядит так: компания покупает перспективный цифровой бизнес, рассчитывая получить новый источник выручки. Но после закрытия сделки выясняется, что часть критически важных сервисов не вошла в её периметр. Их приходится заменять, а для поддержки продукта — расширять команду или привлекать внешних подрядчиков.Финансовый и юридический due diligence давно стали стандартом для крупных сделок. ИТ‑проверка по‑прежнему не всегда проводится с той же глубиной, хотя именно в технологическом контуре часто скрыты неочевидные расходы и ограничения. Это особенно важно, если актив покупается как финансовая инвестиция или как ресурс для развития собственного бизнеса: с последующей миграцией, интеграцией и развитием продукта.

Чаще всего рост расходов после сделки связан со следующими факторами.

• Технический долг. С точки зрения бизнеса продукт может выглядеть зрелым, но работать на устаревшем стеке или архитектуре.
  
  Пример из нашей практики: в одном из проектов оценивалась компания, разработавшая ERP‑систему для госсектора. Проверка показала, что решение было написано 20 лет назад на устаревшем языке программирования. Специалистов с такой экспертизой на рынке почти не осталось, поэтому поддержка продукта становилась дорогой и рискованной. Параллельно продавец уже разрабатывал новую систему на замену, но сроки запуска были нереалистичны, а план миграции не проработан. В результате покупатель рисковал вместе с активом получить двойные расходы: на поддержку legacy‑решения и создание новой системы. А если проблемы с переходом привели бы к срыву обязательств перед госзаказчиками, к ним добавились бы контрактные и репутационные риски, вплоть до попадания в реестр недобросовестных поставщиков.
• Ограничения масштабирования. В финансовую модель заложен активный рост бизнеса, но архитектура не всегда выдерживает запланированный объём клиентов, транзакций или операций. Тогда часть инвестиций уходит не в развитие бизнеса, а в переработку платформы.
• Недооценённый TCO. Серверная инфраструктура, облачные мощности, лицензии, интеграции и поддержка внутренних систем нередко обходятся дороже, чем предполагалось на этапе оценки.
• Зависимость от продавца. Критичные сервисы, инфраструктура или подрядчики могут оставаться на стороне продавца. После сделки это требует либо отдельного переходного соглашения, либо ускоренной замены таких компонентов.Отсутствие актуальной документации. Ключевые знания о продукте часто сосредоточены у отдельных разработчиков или подрядчиков. Если часть команды покинет проект, новым специалистам придется разбираться в системе с нуля, что увеличивает стоимость поддержки и вероятность ошибок. Поэтому критически важно подготовиться к миграции не только инфраструктуры, но и знаний.
• Риски информационной безопасности и работы с данными. После закрытия сделки уязвимости, накопленные инциденты и нарушения требований к обработке персональных данных становятся проблемой уже нового владельца.

ИТ due diligence — это глубокая проверка ИТ‑актива перед сделкой, сопоставимая по значимости с финансовым и юридическим аудитом. Ее задача — показать, как технологические ограничения повлияют на экономику сделки, оцифровать риски и постараться снизить стоимость актива, если эти риски приемлемы для покупателя.

Проверка помогает ответить на несколько ключевых вопросов:

• не завышена ли цена актива;какие сервисы действительно критичны для бизнеса;
• какие инвестиции потребуются после сделки;
• сможет ли актив обеспечить запланированный рост;
• какие риски могут снизить ожидаемый эффект от сделки;
• потребуются ли дополнительные вложения в развитие, интеграцию или замену существующих систем.

На выходе технические выводы превращаются в прикладные артефакты: карту ключевых сервисов и зависимостей, оценку TCO и будущих инвестиций, перечень рисков и план интеграции. Они могут повлиять на цену, периметр и условия сделки. Если проверка показывает необходимость значительных доработок, это становится аргументом в переговорах с продавцом.

Пример из нашего опыта: крупный холдинг рассматривал покупку C2C‑платформы более чем из 20 сервисов, которую после сделки планировалось перенести из инфраструктуры продавца в собственный контур. На оценку было отведено шесть недель. В ходе due diligence M&A‑команда изучила более 120 технических документов, определила критичные зависимости и оценила будущие затраты на миграцию и владение продуктом. Проверка показала, что 11 сервисов напрямую поддерживали ключевые бизнес‑процессы, но часть из них продавец изначально не планировал включать в сделку. Эти выводы легли в основу документации по активу, включая SPA и TSA, усилили позицию покупателя на переговорах и позволили точнее оценить реальную окупаемость актива.

Каждая из ситуаций сама по себе не означает, что сделка проблемная. Но чем больше совпадений, тем выше вероятность столкнуться с дополнительными расходами, сложностями интеграции или ограничениями роста уже после покупки.

1. ИТ формирует ядро стоимости актива. Без платформы, приложения или другого цифрового продукта бизнес не сможет полноценно работать и генерировать выручку.
2. Планируется перенос актива на инфраструктуру покупателя. В этом случае необходимо заранее оценить объем работ, стоимость миграции и риски для непрерывности процессов.
3. Инвестиционный тезис строится на быстром росте. Нужно проверить, выдержит ли архитектура увеличение нагрузки.
4. Неясна автономность актива. Есть вопросы к архитектуре продукта или степени его независимости от команды, подрядчиков и инфраструктуры продавца.
5. Сделка предполагает сложную интеграцию или разделение бизнеса. Особенно если компания ранее была частью крупной экосистемы, а после сделки должна либо работать самостоятельно, либо встроиться в новый контур.
6. У покупателя не хватает ресурсов или нужной экспертизы. Решением может стать подключение внешних экспертов и технологий вроде генеративного ИИ.

По данным глобального исследования KPMG, 56% компаний уже используют ИИ в due diligence. Технология помогает ускорить работу с большими массивами данных: технической документацией, схемами, перепиской, отчетами и приложениями к сделке. Делимся подходом, который используем в своих проектах.

На первом этапе важно собрать весь контекст по сделке в одном месте. Так как приходится работать с чувствительной информацией, мы используем корпоративную ИИ‑платформу с повышенным уровнем безопасности. Модуль, созданный специально для due diligence, работает с разными типами документов, включая схемы и изображения, разбирает информацию на отдельные факты. Встроенный анонимизатор обезличивает конфиденциальные данные.

Дальше система помогает в первичной оценке рисков. Для этого в ИИ‑решение важно заложить методологию — экспертизу опытной команды due diligence. На её основе ИИ сопоставляет факты, формулирует потенциальные риски, ранжирует их по степени влияния и предлагает способы устранения. Это снижает объем ручной работы и ускоряет поиск нужной информации. База знаний также используется для подготовки итогового отчёта.

Финальный этап — проверка выводов с разных точек зрения. Например, через моделирование вопросов, которые могли бы возникнуть у CIO, CTO или CFO: о масштабируемости, стоимости владения, рисках миграции, требованиях к команде и влиянии на финансовую модель. ИИ имитирует поведение руководителей функций и оценивает факты с точки зрения их приоритетов. Так появляется возможность перепроверить выводы и найти риски, которые остались за рамками основного анализа.

Решение по сделке по‑прежнему принимает человек, а ИИ берёт на себя трудоёмкие операции: разбор документов, поиск по базе знаний, первичную систематизацию рисков и подготовку материалов для отчёта. Исходя из нашего опыта такой подход сокращает сроки due diligence в 3 раза. Это совпадает и с оценкой рынка: большинство M&A‑специалистов, опрошенных Deloitte, ожидают, что ИИ будет усиливать экспертов, а не заменять их.

Дополнительный эффект дает единый контекст на стыке разных направлений аудита. Юристы, финансисты, налоговые и технологические эксперты анализируют разные массивы информации, и связь между отдельными фактами может быть неочевидна. Общий контекст помогает увидеть такие зависимости и учитывать выводы смежных команд.