Technische-Due-Diligence-Checkliste: Software im KI-Zeitalter

Trägt die Architektur den Geschäftsplan?

Nicht „ist sie modern“, sondern: Hält sie die nächsten drei Jahre Produktfahrplan aus, ohne Neubau? Fragen Sie nach dem einen Diagramm, auf das sich alle einigen; gibt es keines, ist das bereits der Befund.

Wo liegen die Brennpunkte?

Die fünf Prozent des Codes, auf die fünfzig Prozent der Änderungen entfallen. Hohe Änderungsrate plus hohe Komplexität plus ein einziger Autor: die klassische Zeitbombe.

Gibt es eine Verifikationsschleife?

Tests, denen das Team vertraut, laufend in der CI, schnell genug zum Arbeiten. Ohne sie ist jede künftige Änderung langsam und riskant, und KI-Agenten können die eigene Arbeit nicht prüfen; der Produktivitätsgewinn bleibt verschlossen.

Wie kommt Software in Produktion?

Häufigkeit der Auslieferung, Rollback-Fähigkeit, Zeit von Commit bis live. Wer nur quartalsweise ausliefern kann, trägt eine bewertungsrelevante Altlast.

Wer ist unersetzlich?

Schlüsselpersonen-Risiko nach Modul, nicht nach Organigramm. Der eine Entwickler, der die Abrechnung versteht, ist ein größeres Risiko als jede Framework-Entscheidung.

Misst das Team seinen Fluss?

Durchsatz und Zykluszeit, erhoben und sichtbar. Ein Team, das nur Story Points kennt, kann weder Ihnen noch sich selbst sagen, ob es schneller oder langsamer wird.

Wie funktioniert das Code-Review wirklich?

Tiefe, Wartezeit, und ob sich der Prozess an KI-erzeugte Mengen angepasst hat. Eine zweitägige Review-Schlange deckelt jede andere Verbesserung.

Wie lange, bis ein Neuer liefert?

Die Zeit vom ersten Arbeitstag bis zur ersten Änderung in Produktion ist der sauberste Näherungswert für versteckte Komplexität und fehlende Dokumentation.

Sind Agenten Teil der täglichen Arbeit oder nur lizenziert?

Lizenzen zeigen Absicht; täglich zusammengeführter, agentengeschriebener Produktivcode zeigt Fähigkeit. Lassen Sie sich die Pull Requests des letzten Monats zeigen, nicht das Werkzeugbudget.

Gibt es ein dauerhaftes Agenten-Gedächtnis?

Regelwerke, CLAUDE.md, festgehaltene Konventionen, die die Agenten Woche für Woche besser machen. Fehlen sie, beginnt jede Sitzung bei null, und das Team hat das Arbeitsmodell in Wahrheit nicht übernommen.

Wird die KI-Wirkung gemessen?

Zykluszeit vor und nach der Einführung. Wer den Unterschied nicht zeigen kann, fährt auf Begeisterung, und die übersteht keine Budgetrunde.

Ist das Produkt für KI-Agenten erreichbar?

API-Zugang, maschinenlesbare Schnittstellen, Transaktionen, die ein Agent abschließen kann. Ein Produkt, das nur ein Mensch mit Browser bedienen kann, verliert dort, wohin sich der Vertrieb gerade verlagert.

Wie stark hängt die Kundengewinnung an der Suche?

Der Umsatzanteil, der von organischen Suchverweisen abhängt: genau der Kanal, den KI-Antworten gerade aufsaugen.

Welche Daten sind ein lizenzierbares Gut?

Eigene Daten, die eine KI-Firma nirgendwo sonst zusammensetzen kann, verleihen Preismacht; Massenware nicht.

Ist die Sicherheitsarchitektur auf Agenten vorbereitet?

Sandboxes, Berechtigungsgrenzen und Prüfpfade für KI-Agenten mit Systemzugriff: die Vorfallsklasse dieses Jahrzehnts.