In Teil 2 der Blogreihe zum Thema "Software Due Diligence: zu der Schlüssel zu erfolgreichen M&A-Deals" ging es um den Schutz der Software-IP in einer Software Due Diligence und um effektive Strategien für die jeweilige Sell- und Buy-side.

Immer mehr Software-Due-Diligence-Prüfungen betreffen Unternehmen mit ganz unterschiedlichen Softwarelandschaften – von seit Jahrzehnten gewachsenen Systemen bis hin zu modernen, hochdynamischen SaaS-Produkten. Doch während sich diese Systeme technisch und organisatorisch stark unterscheiden, bleibt das Ziel gleich: Die nachhaltige Bewertung der strukturellen und technologischen Zukunftsfähigkeit.

In diesem dritten Teil zeigen wir, worauf es bei der modernen Software-Due-Diligence ankommt, welche Unterschiede zwischen „klassischen“ und „modernen“ Softwarelösungen bestehen – und wie Tools wie DETANGLE helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

1. Etablierte Softwarelösungen – solide, aber oft überholt

Viele Softwareprodukte, die im Rahmen von M&A- oder Investorenprozessen geprüft werden, sind seit Jahren oder gar Jahrzehnten im Einsatz. Sie zeichnen sich durch einen bekannten Technologie-Stack, stabile Release-Zyklen und gut dokumentierte Prozesse aus.

Doch genau hier liegt auch das Risiko:

• Veraltete Technologien, die nur noch im Wartungsmodus betrieben werden
• Cloud-Betrieb oft nur als „Lift-and-Shift“ – ohne echte Skalierbarkeit
• Monolithische Architekturen, die schwer zu erweitern oder umzustrukturieren sind
• Know-how-Verlust durch bevorstehenden Ruhestand langjähriger Entwickler:innen

Was auf den ersten Blick wie Stabilität aussieht, kann mittelfristig zur Innovationsbremse werden.

2. Moderne SaaS-Produkte –
agil, aber oft unreif

Ganz anders präsentieren sich junge, wachstumsstarke Softwarelösungen – etwa aus dem Startup-Umfeld oder der SaaS-Welt. Hier treffen wir auf moderne Technologien, schlanke Teams, kurze Entwicklungszyklen und eine hohe Automatisierung.

Die Kehrseite dieser Dynamik:

• Architekturentscheidungen wurden oft unter Zeitdruck getroffen
• Technische Schulden sind vorhanden, aber selten vollständig erfasst
• Dokumentation und Wissensverteilung sind häufig lückenhaft
• Hohe Abhängigkeit von einzelnen Schlüsselpersonen („Knowledge Islands“)

In diesen Fällen rückt die Frage nach der zukünftigen Skalierbarkeit und Weiterentwicklungsfähigkeit in den Mittelpunkt der Analyse.

3. Neue Schwerpunkte in der Software-Due-Diligence

Moderne Software-Due-Diligence bewertet nicht nur Code und Technologien, sondern nimmt das gesamte Entwicklungssystem in den Blick. Folgende Felder stehen dabei zunehmend im Fokus:

(1) Softwaretechnologie & Architekturqualität

• Modularität und Erweiterbarkeit der Architektur
• Cloud-Native-Ansätze statt bloßer Migration
• Technische Schulden: Identifikation und Aufwandsschätzung
• Szenarienbasierte Skalierbarkeit (z. B. 10x, 100x User-Wachstum)

Unsere Software DETANGLE analysiert nicht nur Codequalität, sondern macht erstmals auch Architekturqualitäten messbar – ein entscheidender Baustein für fundierte Bewertungen.

(2) Softwareengineering & Prozessqualität

• Teststrategie und Testabdeckung (Unit, Integration, E2E)
• Code-Reviews, Automatisierung, CI/CD
• Traceability von Features und Fehlern
• Fähigkeit zur seiteneffektfreien Weiterentwicklung

Gerade für Software mit „No-End-of-Life“-Charakter (wie SaaS) ist die technische Prozessqualität ein kritischer Erfolgsfaktor für die Zukunft. DETANGLE analysiert diese Aspekte und integriert die Ergebnisse von Test-Tools, um den nötigen Reifegrad des Softwareengineerings zu bestimmen

(3) People Side & Wissensrisiken

• Analyse von Schlüsselpersonen und Wissensverteilung
• Risiken durch nicht dokumentiertes Expertenwissen
• Kollaborationskultur und Know-how-Sicherung
• Onboarding-Fähigkeit neuer Teammitglieder

(4) KI Aspekte

Immer mehr Softwarelösungen nutzen  KI-Funktionalitäten – von einfachen Recommendation Engines, Machine Learning Modellen bis hin zu repräsentativen bzw. generativen Modellen. I

In der Due Diligence gilt es zu prüfen, wie nachvollziehbar, wartbar und kontrollierbar die eingesetzten KI-Komponenten sind. Dazu gehören unter anderem: Herkunft und Qualität der Trainingsdaten, Güte eigener KI-Modelle, Einsatz externer Modelle (z. B. via API), Lizenzfragen sowie die Fähigkeit des Teams, diese Systeme dauerhaft zu betreiben und weiterzuentwickeln.

Dieses komplexe und zukunftsträchtige Thema werden wir in einem eigenen Beitrag noch ausführlicher behandeln.

4. Die Rolle der „Knowledge Base“

Ein oft unterschätzter Punkt: Wie gut ist die Software des Produkts und deren Entwicklung dokumentiert? Lassen sich neue Entwickler:innen schnell einarbeiten? Gibt es nachvollziehbare Informationen im Code, im Wiki oder im Issue-Tracking-System?

Hier prüfen wir:

• Aufbau der  einer Dokumentationsbasis inkl. der  Projekthistorie in der Entwicklung des Produktes
• Deren Nutzbarkeit für Bugfixes, die weitere Feature-Entwicklung und das Onboarding
• Nutzung von Tools zur Wissensextraktion aus der Dokumentationsbasis

5. Fazit: Zukunftsfähigkeit schlägt Technologie-Stack

Egal ob es sich um gewachsene Legacy-Systeme oder dynamische Neuentwicklungen handelt: Erfolgreiche Software-Due-Diligence erfordert heute einen ganzheitlichen Blick auf Architektur, Prozesse, Dokumentation und Teamstruktur.

Mit DETANGLE stellen wir die dafür nötigen Analysen bereit – transparent, automatisiert und fundiert. Mit Tools und szenariobasierten Interviews können wir nicht nur den aktuellen Stand erkennen und technische Risiken identifizieren, sondern auch Chancen für nachhaltiges Wachstum, Transformation und Skalierung.

6. Vergleich: Etablierte Software vs. moderne, agile Lösungen

Möchten Sie mehr über moderne Software-Due-Diligence mit DETANGLE erfahren?
Sprechen Sie uns an – wir analysieren Ihre Softwarelösungen auf technologische Zukunftsfähigkeit und zeigen realistische Transformationspfade auf.

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