Spajanja i preuzimanja tehnoloških kompanija u eri inovacija 

U eri ubrzane tehnološke evolucije, u kojoj nematerijalna imovina predstavlja ključni faktor vrednovanja, spajanja i preuzimanja (M&A) u tehnološkom sektoru postaju centralni mehanizam za kompanije koje žele da ostanu konkurentne. Tokom prethodnih godina, M&A transakcije prevazišle su tradicionalne strategije rasta i postale su dodatni, snažan instrument za sticanje inovacija i očuvanje konkurentske prednosti. 

Uspešno snalaženje u M&A transakcijama u tehnološkom sektoru zahteva poseban fokus na pravne i strateške aspekte koji su specifični za inovativne industrije, naročito imajući u vidu veliku vrednost koju kod, podaci i know-how imaju u takvim situacijama. Ovaj tekst razmatra ključna pravna pitanja, procese due diligence-a i strateške uvide koji se odnose na spajanja i preuzimanja u tehnološkom sektoru, sa posebnim fokusom na zaštitu i maksimizaciju vrednosti nematerijalne imovine. 

1. Nematerijalna imovina kao najvredniji deo M&A transakcije 

Nematerijalna imovina postala je glavni pokazatelj vrednosti jedne kompanije, što predstavlja značajan zaokret u odnosu na tradicionalno oslanjanje na materijalnu imovinu, poput nekretnina i opreme. Na primer, kada je Google preuzeo DeepMind, stvarna vrednost koju je kompanija time stekla obuhvatala je algoritme i know-how. Slično tome, akvizicija WhatsApp-a od strane Facebook-a bila je motivisana korisničkom bazom i intelektualnom svojinom povezanoj sa sistemom za razmenu poruka, a ne infrastrukturom ili drugim fizičkim resursima. 

Kao rezultat ove promene u vrednosnim metrikama, danas inovacije, skalabilnost i digitalna prisutnost prevazilaze fizičku infrastrukturu, a većina tehnoloških kompanija svoju vrednost crpi iz nematerijalne imovine, kao što su: 

• intelektualna svojina (IP), 
• modeli veštačke inteligencije (AI) i podaci za treniranje, 
• vlasnički softver, 
• podaci, 
• poslovne tajne, 
• reputacija brenda. 

Osnovni poslovni modeli tehnoloških kompanija najčešće se zasnivaju na skalabilnim digitalnim rešenjima, što znači da njihova konkurentska prednost leži u tehnološkim inovacijama i drugom nematerijalnom kapitalu, koji može generisati eksponencijalne prihode uz relativno niske troškove. Iz tog razloga su vlasništvo, zaštita i strateško sticanje takve imovine ključni fokus M&A transakcija. 

Sa pravnog aspekta, u kontekstu M&A transakcije, to podrazumeva: 

• neprekinut prenos prava intelektualne svojine, 
• sveoubuhvatnu zaštitu know how-a, 
• pažljivu analizu licenci na pravima intelektualne svojine i povezanih ograničenja, uključujući posledice korišćenja koda trećih lica u proizvodu, kao i pitanja vlasništva i prenosivosti AI modela i dataset-ova uključenih u transakciju. Takođe, neophodno je sprovesti temeljne procene rizika i provere usklađenosti sa propisima za transakcije koje uključuju AI kompanije, posebno imajući u vidu nadolazeće regulative u oblasti veštačke inteligencije. 

2. Due Diligence u tehnološkim M&A transakcijama – ključna razmatranja 

U tradicionalnim korporativnim transakcijama, due diligence je uglavnom usmeren na finansijske podatke, komercijalne ugovore i usklađenost sa propisima. Međutim, kada je reč o M&A transakcijama u tehnološkom sektoru, tehnološki i IP due diligence zahtevaju znatno veću pažnju. Ovo naročito važi u kontekstu kada je uključena veštačka inteligencija, s obzirom na kompleksnost, pravnu neizvesnost i potencijalnu vrednost resursa zasnovanih na AI, što nalaže znatno rigorozniju i sofisticiraniju reviziju. 

Kada je cilj akvizicije kompanija čiji je poslovni model zasnovan na tehnologiji ili intelektualnoj svojini, u okviru due diligence procesa je posebno važno razmotriti sledeća pitanja: 

• Vlasništvo nad pravima intelektualne svojine (IP): Ključno je potvrditi da kompanija formalno poseduje i da može preneti sva relevantna IP prava. U tom cilju, mora se ispitati ko je razvio softver – zaposleni ili eksterni saradnici (kontraktori), i osigurati da ugovori sa takvim licima sadrže odgovarajuće klauzule o prenosu prava intelektualne svojine. Takođe, treba proveriti da li su autorska prava, patenti i žigovi kompanije registrovani. 

U kontekstu AI-a, vlasništvo nad arhitekturom modela i podacima za treniranje takođe mora biti nesporno utvrđeno, naročito kada su korišćeni podaci trećih lica ili unapred trenirani modeli. 

• Usklađenost sa licencama otvorenog koda (open-source): Prvo, svi elementi otvorenog koda ugrađeni u softver moraju biti u potpunosti obelodanjeni. Ukoliko kod koji je kompanija razvila sadrži restriktivne licence otvorenog koda kao što su GPL ili AGPL, to mora biti posebno označeno. Takve tzv. copyleft licence često nameću dodatne obaveze korisnicima licence, te postoji mogućnost da je kompanija aktivirala određene obaveze i prekršila uslove licence, što može dovesti do pravne odgovornosti kompanije (i ugrožavanja transakcije). 

Kod AI-a je neophodno proveriti da li su komponente otvorenog koda korišćene u razvoju modela ili u fazi treniranja. Takvi podaci mogu biti podložni sličnim licencnim uslovima i rizicima usklađenosti, koji moraju biti temeljno analizirani kako bi se osiguralo da transakcija bude usklađena sa pravnim zahtevima. 

• Rizici u vezi sa sajber bezbednošću: Imajući u vidu da AI modeli zavise od velikih dataset-ova i kompleksnog softvera, oni su naročito osetljivi na povrede podataka, probleme u performansama i sajber incidente. Zbog toga, due diligence mora obuhvatiti detaljan pregled internih politika ciljne kompanije (tzv. targeta), obuke zaposlenih, kao i ugovora sa trećim licima u vezi sa AI bezbednošću. Nezavisno od toga da li je AI razvijen interno u okviru kompanije ili eksterno, kompanija mora imati adekvatne softvere, sisteme i mere zaštite podataka. 

• Ugovori o softverskom depozitu (Software Escrow Agreements): Ukoliko je poslovanje ciljne kompanije zavisno od eksternog softvera, analiza ugovora o softverskom depozitu mora biti uključena u due diligence, jer ovakvi ugovori predstavljaju jedan od najčešćih mehanizama za upravljanje rizikom. Iako je ovo uobičajeno za kompanije koje koriste softver trećih lica u ključnim poslovnim procesima, manje je prisutno kod kompanija koje razvijaju sopstveni proizvod. 

Kompanije koje se oslanjaju na AI platforme trećih lica treba posebno razmotriti sa aspekta stabilnosti i kontinuiteta usluge, zavisnosti, kao i pristupa izvornom kodu i podacima za ponovno treniranje u slučaju da pružalac AI platforme postane nedostupan ili ukine podršku. 

Dodatna razmatranja kada je AI u pitanju 

Kada se due diligence vrši nad kompanijom koja koristi AI, prvi korak je identifikacija svih AI tehnologija koje se koriste, njihove konkretne namene i vrednosti koju dodaju poslovanju. 

Pristup due diligence postupku zavisi od nekoliko ključnih činjenica: 

• da li je kompanija razvila sopstvene AI modele, 

• da li se takvi modeli koriste isključivo interno ili se komercijalizuju, 

• da li se kompanija oslanja na AI generisane rezultate trećih lica, 

• da li kompanija pruža podatke koji pomažu u treniranju tuđih AI sistema. 

Svaki od ovih aspekata nosi specifične pravne i poslovne rizike koji zahtevaju detaljnu analizu. 

3. Rizici prenosa podataka 

Propisi o zaštiti podataka o ličnosti i privatnosti, kako na nacionalnom, tako i na međunarodnom nivou, definišu stroga pravila kada je reč o prenosu podataka o ličnosti. Kako prekogranične M&A transakcije neminovno podrazumevaju međunarodni prenos podataka, neophodno je obezbediti da su svi podaci o ličnosti koji učestvuju u transakciji zakonito prikupljeni, bezbedno sačuvani i prenosivi. 

U tom kontekstu, postavljaju se neka od ključnih pitanja: 

1. Da li su svi podaci o ličnosti prikupljeni na osnovu odgovarajućeg pravnog osnova? 
2. Postoje li ograničenja u pogledu prenosa podataka? 
3. Da li sticalac može koristiti podatke u nove svrhe (npr. marketing), ili je potrebno pribaviti novu saglasnost od lica na koje se podaci odnose? 
4. Da li su se kod targeta dogodile povrede podataka i da li su one pravilno otklonjene? 

Razvoj veštačke inteligencije dodatno komplikuje zaštitu podataka o ličnosti u okviru M&A transakcija. U slučaju da ciljna kompanija koristi podatke o ličnosti za treniranje AI modela, neophodno je proceniti da li su ti podaci pribavljeni zakonito i da li su lica na koja se podaci odnose bila adekvatno informisana o njihovoj upotrebi u automatizovanom donošenju odluka ili profilisanju.

Regulatorni okviri poput GDPR-a, kada se primenjuju na AI sisteme, nameću posebne obaveze u vezi sa obradom AI podataka o ličnosti, uključujući transparentnost, ograničenje svrhe i pravičnost. Pravilna primena ovih načela mora biti pažljivo proverena u okviru due diligence procesa. 

U pogledu rizika koje povrede podataka mogu predstavljati za M&A transakciju, postoji niz poučnih praktičnih primera. Tokom 2017. godine, u postupku preuzimanja Yahoo-a od strane Verizon-a, tokom due diligence-a su otkrivene dotad neobelodanjene povrede podataka drastičnih razmera. Otkriveni sajber incident u okviru Yahoo-a bio je jedan od najvećih u istoriji, a rezultirao je značajnim umanjenjem vrednosti kompanije – konačna kupoprodajna cena smanjena je za čak 350 miliona dolara. 

Iako je konačna kupoprodajna cena ostala izuzetno visoka, ovaj primer ukazuje na to kako nedostatak transparentnosti može dovesti u pitanje pouzdanost targeta i u krajnjoj meri materijalno uticati na same uslove transakcije. 

4. Obezbeđivanje nematerijalne imovine targeta 

Prava vrednost tehnoloških kompanija često leži u imovini koja nije vidljiva u bilansu stanja, poput izvornog koda, poslovnih tajni, vlasničkih algoritama, skupova podataka i internog know–how-a. Tokom M&A transakcije, potrebno je preduzeti odgovarajuće korake kako bi se obezbedilo da su ovakva nematerijalna dobra identifikovana, adekvatno stečena i sveobuhvatno zaštićena. 

a) Identifikacija prava intelektualne svojine 

Prvi korak u obezbeđivanju prava intelektualne svojine jeste mapiranje takve imovine – one koja čini osnov konkurentske prednosti targeta. Pored izvornog koda i softverske arhitekture, kod AI kompanija, ova imovina najčešće obuhvata: 

• vlasničke algoritme, 

• modele mašinskog učenja, 

• podatke korišćene za treniranje modela, 

• skupove podataka koji se odnose na interakcije sa korisnicima. 

Pored navedenog, u integralne delove portfolija intelektualne svojine kompanije spadaju i registrovani žigovi i ostala imovina povezana sa brendom, poslovne tajne i drugi know-how. 

Svaka od ove imovine mora biti pravilno dokumentovana i procenjena, ne samo radi utvrđivanja njihove komercijalne vrednosti, već i kako bi se utvrdilo ko je njen pravni vlasnik, da li je zaštićena i da li na njoj postoje prava trećih lica. 

b) Vlasništvo nad intelektualnom svojinom (IP) 

Jedna od najčešćih grešaka među softverskim i AI kompanijama jeste propust da obezbede da sva intelektualna svojina zaista pripada kompaniji. Ovo pitanje se razmatra kroz nekoliko ključnih aspekata: 

• Da li je kompanija na pravno valjan način stekla sva prava intelektualne svojine na vlasničke algoritme, modele mašinskog učenja i podatke za treniranje, i to od svih sadašnjih i bivših zaposlenih, osnivača i nezavisnih kontraktora? 
• Da li je kompanija registrovala svoja autorska prava, žigove, patente i internet domene, posebno kada je reč o AI tehnologijama koje razvija?

• Da li kompanija poseduje važeće i prenosive licence za svaki softver trećih lica koji koristi, naročito kada se radi o AI okvirima (frameworks) ili dataset-ovima? 

Ukoliko kompanija faktički nije vlasnik svojih IP prava ili nema obezbeđene neophodne licence, to može predstavljati značajan rizik od sporova u vezi sa intelektualnom svojinom, koji mogu ozbiljno ugroziti transakciju. 

c) Zaštita prava intelektualne svojine 

Samo vlasništvo nad pravima intelektualne svojine nije dovoljno, jer bilo koje pravo intelektualne svojine može izgubiti svoju vrednost ukoliko nije adekvatno zaštićeno. Najčešće mere za zaštitu IP prava uključuju: 

• Ugovore o poverljivosti (NDA) sa zaposlenima, dobavljačima i partnerima, u cilju zaštite izvornog koda, AI modela u vlasništvu i algoritama; 

• Interna pravila i procedure za zaštitu poslovnih tajni, kojima se sprečava neovlašćeno otkrivanje osetljivih podataka i metodologija povezanih sa AI; 

• Tehničke mere zaštite osetljivih podataka, naročito u AI sistemima koji koriste podatke o ličnosti ili poverljive informacije, kao i mere koje se primenjuju u slučaju povrede podataka. 

S obzirom na specifičnu prirodu AI tehnologija, od suštinske je važnosti uspostaviti kontinuirani nadzor i bezbednosne prakse kako bi se osiguralo da AI modeli i skupovi podataka budu zaštićeni i ne budu izloženi neovlašćenim trećim licima. 

5. Adekvatan Ugovor o kupoprodaji udela (SPA) 

Ugovor o kupoprodaji udela (SPA) ne predstavlja samo dokument kojim se prenosi vlasništvo – on je pravni temelj čitave transakcije. Kada je reč o akvizicijama koje uključuju tehnološke kompanije, SPA mora obuhvatiti specifične faktore i rizike karakteristične za ovu industriju. U praksi to znači da standardne klauzule, koje se javljaju u gotovo svakoj M&A transakciji, često zahtevaju proširenje ili prilagođavanje kako bi odražavale zahteve koji proističu iz tehnološkog konteksta. 

U osnovi, sve teme koje su temeljno analizirane tokom due diligence postupka moraju se dalje reflektovati u sadržaju SPA: 

• Garancije u vezi sa IP pravima: Kao što je prethodno naglašeno, glavni rizici u tehnološkim M&A transakcijama odnose se na povrede prava intelektualne svojine ili sporove koji iz njih proističu. Imajući to u vidu, target mora dati garanciju da su sva IP prava zakonito stečena ili licencirana, te da ne postoje aktuelni niti potencijalni postupci povodom navodne povrede prava intelektualne svojine. 

• Zadržavanje zaposlenih i programi podsticaja: U slučajevima kada target poseduje softver koji je razvijen od strane internog stručnog tima, zadržavanje ključnih programera, inženjera ili članova rukovodstva može biti presudno za očuvanje vrednosti transakcije. SPA bi trebalo da definiše osnovne uslove koji se odnose na ključni kadar, uključujući bonuse za ostanak u kompaniji i ubrzano ostvarenje prava iz opcija (option acceleration). 

• Objavljivanje upotrebe softvera otvorenog koda: Budući da korišćenje softvera otvorenog koda može značajno uticati na dalji razvoj i vrednost IP-a, njihovo obelodanjivanje tokom due diligence-a je od suštinskog značaja. U skladu s tim, SPA mora sadržati jasne garancije da su sve komponente otvorenog koda koje se koriste u softveru targeta u potpunosti obelodanjene, kao i odredbe o naknadi štete u slučaju kršenja tih garancija, radi zaštite kupca od eventualnih gubitaka koji proističu iz neobelodanjene ili nepravilno licencirane open-source upotrebe. SPA bi takođe trebalo da eksplicitno potvrdi da nijedna dodatna komponenta  otvorenog koda, osim onih već otkrivenih, nije implementirana u proizvod. 

• Izjave u vezi sa zaštitom podataka o ličnosti: Imajući u vidu značaj i vrednost podataka o ličnosti, SPA mora sadržati izjave da su svi takvi podaci zakonito prikupljeni, čuvani i obrađivani u skladu sa relevantnim propisima o privatnosti.

6. Integracija nakon akvizicije 

Iako se zatvaranje transakcije često posmatra kao završna faza M&A procesa, operativna integracija nakon zatvaranja transakcije je to što određuje dugoročnu vrednost. Postakvizicioni period je posebno izazovan u tehnološkom okruženju, s obzirom na to da uspeh zavisi od više faktora. 

a) Kompatibilnost tehnoloških rešenja (tech stack-a). Budući da tehnologija predstavlja ključni razlog akvizicije, glavni zadatak tehničkih timova obe kompanije jeste da usklade svoje prakse i obezbede njihovo nesmetano funkcionisanje, uprkos promeni vlasništva. Nepodudarnost u arhitekturi ili sistemima može dovesti do značajnih kašnjenja u integraciji, uz visoke neočekivane troškove.

b) Migracija podataka. Značaj usklađenosti s propisima o zaštiti podataka se ne umanjuje ni nakon zatvaranja transakcije. Prenos podataka o ličnosti, uključujući podatke o korisnicima, mora biti u skladu i sa zakonima o privatnosti i potpisanim ugovorima. Promena jurisdikcije ili pravnog osnova obrade može zahtevati pribavljanje nove saglasnosti od korisnika, što mora biti prepoznato na vreme i pravilno rešeno.

c) Strategija brenda i proizvoda. Obično, odmah po okončanju transakcije, novi brend izlazi na tržište. Ipak, na stranama je da odluče da li će se izvršiti rebrendiranje postojećeg targeta ili će biti osnovan potpuno novi brend. Odabrani pravac utiče na odnos s korisnicima, plan razvoja proizvoda i marketing strategiju.

d) Zadržavanje kadra i usklađivanje organizacione kulture kompanije.Ljudi su jedan od najvrednijih resursa svake kompanije, te je integracija timova i blagovremeno uspostavljanje nove korporativne kulture od presudnog značaja, uz korporativne i tehničke aspekte transakcije. Plan integracije treba da predvidi novu organizaciju tima i jasnu raspodelu uloga kako bi se tranzicija odvila nesmetano i podstakli ključni zaposleni da zadrže postojeći nivo angažovanja.

e) Bezbednosna provera. U mnogim slučajevima, post-transakcione revizije otkrivaju ranjivosti u kodu, infrastrukturi ili kontroli pristupa. Zbog toga integracija mora uključiti potpunu reviziju sajber bezbednosnih procedura i mehanizama, naročito kada su u pitanju osetljivi podaci ili intelektualna svojina.

Akvizicija kompanije Slack od strane Salesforce-a iz 2021. godine predstavlja odličan primer pažljivo planirane integracije, koja je uključila postepeno usklađivanje platformi i brendova, uz očuvanje korisničkog iskustva i identiteta brenda Slack. Ovakvim strateškim pristupom očuvana je vrednost proizvoda (Slack), uz njegovo uspešno uklapanje u širi Salesforce ekosistem. 

Spajanja i preuzimanja u tehnološkom sektoru nude ogroman potencijal – mogu ubrzati inovacije, otvoriti nova tržišta i stvoriti dugoročnu konkurentsku prednost. Međutim, ovi procesi nose sa sobom i specifične, često kompleksne rizike, naročito u vezi sa IP-jem, podacima i zadržavanjem ključnog tima. Još jedan primer uspešno realizovane transakcije jeste akvizicija kompanije Wonder Dynamics od strane Autodesk-a 2024. godine, tokom koje je tim Zunic Law zastupao i savetovao Wonder Dynamics, kompaniju specijalizovanu za AI rešenja u oblasti vizuelnih efekata. 

Uspešna realizacija M&A transakcija zahteva više od komercijalnog razumevanja; neophodan je sveobuhvatan, koordinisan pristup koji obuhvata pravnu, finansijsku i tehničku ekspertizu. Uz odgovarajuću pravnu podršku i pažljivo sproveden due diligence, sticaoci mogu ostvariti sve prednosti ulaganja zasnovanih na inovacijama, uz izbegavanje najčešćih zamki i rizika koji prate ovakve poduhvate.