The tech M&A landscape is rapidly evolving with the pervasive integration of AI into target company applications. As machine learning, Generative AI, and other intelligent technologies become central to innovation, traditional software due diligence is no longer enough. This session addresses the critical new dimensions of risk and opportunity that AI introduces to acquisitions. Join us for a practical framework designed to equip M&A principals and legal counsel with the tools to thoroughly assess AI-driven targets. We’ll dive into the essential areas you must explore, from evaluating model provenance and performance to navigating complex data governance and ethical considerations. Key takeaways will include how-to effectively assess: • AI Footprint: Understanding the strategic implementation and problem-solving capabilities of AI. • Security Risks: Comprehensive data protection, access control, and penetration testing for AI systems. • Legal & IP Risks: Clarifying model and training data ownership, alongside API terms. • Quality & Reliability Risks: Ensuring performance, effective retraining, and model explainability. • Regulatory & Compliance Risks: Navigating emerging regulations like the EU AI Act and critical data privacy concerns.

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