Technische Due Diligence

25% des Y Combinator W25-Batches haben Codebasen, die zu 95% von KI generiert wurden. TechCrunch: 25% of YC W25 have 95%+ AI-generated codebases Was vor einem Jahr als Wettbewerbsvorteil galt, wird bei der technischen Due Diligence (TDD) zum Risikofaktor: KI-generierter Code enthält in 45% der Fälle Sicherheitslücken, wird selten getestet und baut technische Schulden auf, die bei einer Bewertung 15–30% Abschlag bedeuten können. Für CTOs und Investoren, die KI-gebaute Plattformen evaluieren, gelten neue Prüfkriterien.

45%

der KI-generierten Code-Aufgaben enthalten Sicherheitslücken (Veracode 2025)

40%

der Agentic-AI-Projekte werden laut Gartner bis Ende 2027 eingestellt

40%

mehr exponierte Secrets in KI-generierten Projekten vs. manuell geschriebene

Warum technische Due Diligence jetzt wichtiger ist als je zuvor

Die Geschwindigkeit, mit der KI-Tools funktionierenden Code produzieren, hat ein neues Problem geschaffen: Plattformen sehen in der Demo überzeugend aus, sind aber technisch fragil. YC-CEO Garry Tan selbst bezeichnete Vibe Coding als „die dominante Art zu programmieren". Garry Tan: The age of vibe coding is here Doch was für ein MVP ausreicht, hält einer technischen Prüfung selten stand.

Gartner prognostiziert, dass über 40% aller Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden — aufgrund eskalierender Kosten, unklarem Business Value oder unzureichender Risikokontrollen. Gartner: 40%+ Agentic AI Projects Canceled by 2027 Investoren wissen das — und verschärfen ihre technische Prüfung entsprechend.

Red Flags: Was bei KI-generierten Codebasen auffällt

Keine Test-Abdeckung

KI-Tools generieren funktionalen Code, aber fast nie Tests dazu. Eine Plattform ohne Unit-Tests, Integrationstests und E2E-Tests ist ein Blindflug — kein Investor akzeptiert das als Production-ready. In der Due Diligence ist eine Test-Abdeckung unter 60% ein direktes Red Flag.

Hardcoded Secrets und API-Keys

2025 wurden 28,65 Millionen neue hardcoded Secrets in öffentlichen GitHub-Commits entdeckt — ein Anstieg von 34% gegenüber dem Vorjahr. KI-generierte Projekte zeigen eine 40% höhere Rate an exponierten Secrets: API-Keys, Datenbank-Passwörter und Tokens direkt im Quellcode. OECD.AI: AI Coding Assistants Drive Surge in Secret Leaks

Fehlende Fehlerbehandlung

KI-generierter Code konzentriert sich auf den Happy Path. Edge Cases, Fehlerbehandlung, Retry-Logik und Graceful Degradation fehlen systematisch — was in der Produktion zu kaskadierenden Ausfällen führt.

Inkonsistente Architektur

Dependency Bloat

KI-Modelle fügen Abhängigkeiten hinzu, ohne bestehende zu berücksichtigen. Das Ergebnis: Dutzende redundante Packages, veraltete Versionen und eine aufgeblähte Supply Chain, die die Angriffsfläche unnötig vergrößert.

Keine CI/CD-Pipeline

Ohne Continuous Integration fehlen automatisierte Checks — keine Lint-Prüfungen, keine Security-Scans, keine automatisierten Deployments. Jedes Release ist ein manuelles Risiko.

Fehlende Zugriffskontrolle

KI-Agenten vergessen regelmäßig, Authentication-Middleware in nachfolgende Komponenten einzubauen. Das Ergebnis: Einzelne Routes oder API-Endpunkte sind ungeschützt, auch wenn die Login-Seite existiert. The Hacker News: AI Code Expands Attack Surface (2026)

Der Bewertungseffekt: 15–30% Abschlag

Technische Schulden wirken sich direkt auf die Unternehmensbewertung aus. Laut M&A-Praxis kann ungelöste technische Schuld die Post-Acquisition-Kosten um 30–50% erhöhen — was Investoren als direkten Bewertungsabschlag einpreisen. Vaultinum: Technology Due Diligence in M&A

Kriterium	Production-Ready Codebase	Vibe-Coded Plattform
Test-Abdeckung	> 70% mit CI-Enforcement	0–5%, keine automatisierten Tests
Security-Scans	SAST/DAST in CI/CD integriert	Keine Scans, keine Audits
Secrets-Management	Vault/ENV, keine Secrets im Code	Hardcoded API-Keys in .env-Dateien
Architektur	Konsistente Patterns, dokumentiert	Inkohärent, dateiweise generiert
Dependency-Management	Automatisierte Updates, SBOM	Veraltete Pakete, kein Tracking
Fehlerbehandlung	Retry-Logik, Circuit Breaker, Logging	Keine — Happy Path only
Bewertungseffekt	Volle Bewertung	15–30% Abschlag

Ein konkretes Beispiel: Ein 12-monatiger Backlog an technischen Schulden, der drei zusätzliche Senior Engineers erfordert, bedeutet 600.000–900.000 EUR an zusätzlichen Kosten, die direkt von der Bewertung abgezogen werden. Zartis: Technical Due Diligence — The $3.4T Secret Weapon in M&A

Was ein TDD-Report enthalten muss

Ein professioneller Technical Due Diligence Report für KI-gebaute Plattformen umfasst:

Architektur-Assessment: Systemarchitektur, Datenmodell, API-Design, Konsistenz der Patterns
Code-Qualitätsanalyse: Automatisierte Scans (SonarQube, Snyk), technische Schulden quantifiziert
Security Audit: SAST/DAST-Ergebnisse, Secrets-Scan, Dependency-Vulnerabilities, OWASP Top 10
Infrastruktur-Review: Deployment-Prozess, Monitoring, Backup-Strategie, Skalierbarkeit
Team-Assessment: Technische Kompetenz, Dokumentation, Entwicklungsprozesse
Compliance-Check: DSGVO, NIS2, Datenresidenz, Lieferkettensicherheit
Risikobewertung: Priorisierte Liste mit geschätztem Behebungsaufwand und Timeline

Cleveroad: Technical Due Diligence Key Elements 2025

Wie Sie Ihre Codebase audit-ready machen

Sofort umsetzbar (Woche 1–2):

Secrets-Scan durchführen und alle hardcoded Credentials entfernen
Dependency-Audit: npm audit / yarn audit ausführen, kritische Updates einspielen
Grundlegende CI/CD-Pipeline mit Linting und Security-Checks aufsetzen

Kurzfristig (Monat 1–2):

Test-Suite aufbauen: Mindestens kritische Geschäftslogik abdecken
Architektur-Dokumentation erstellen
Monitoring und Logging implementieren (Grafana + Prometheus)

Mittelfristig (Monat 2–4):

Security-Hardening: RBAC, MFA, Rate Limiting
Infrastruktur als Code (Terraform) für reproduzierbare Deployments
Performance-Baseline etablieren und Lasttests durchführen

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