🍏 Was ist die Idee?
Wenn Private Equity Unternehmen Firmen kaufen, dann prüfen sie diese ganz genau. Im Datenraum steht alles. Verträge. Monatsabschlüsse. Kundenlisten. Irgendwo liegt auch ein Screenshot aus dem CRM, auf dem noch „Internet Explorer empfohlen“ steht. Im Management-Call sagt jemand den Satz, der immer fällt: Die IT sei historisch gewachsen.
Für Private-Equity-Häuser ist das Alltag. Commercial, Financial, Legal. Dafür gibt es Checklisten, Dienstleister, ganze Industrien. Nur bei der Frage, wie viel Wert in veralteter Software steckt und wie schnell ein neuer KI-Konkurrent das Geschäftsmodell kopiert, wird es plötzlich vage. Dabei entscheidet genau das oft, ob aus „optimieren“ ein jahrelanges Aufräumen wird.
Warum gibt es eigentlich noch keinen festen Prüfpunkt dafür. So wie man Working Capital normalisiert oder Kundenchurn prüft. Ein Baustein, der sagt: Dieses Unternehmen ist technisch ein Schatz. Oder ein Risiko, das sich nicht mit einem neuen ERP erschlagen lässt.
Die logische Konsequenz ist eine eigene „AI Due Diligence“. Du baust eine Agentur, die sich genau darauf konzentriert: Wie modern ist der Tech Stack? Wie optimierbar ist er durch AI? Wo sind die größten Automatisierungshebel? Wo würden AI-first Wettbewerber angreifen?Nicht als Bauchgefühl im Partner-Meeting, sondern als eigener Deal-Faktor.
🌵 Warum funktioniert's?
1. Starkes Wachstum des KI-Markts in Deutschland: Der deutsche KI-Markt wird von 12,18 Mrd. USD im Jahr 2025 auf 54,71 Mrd. USD bis 2032 wachsen und ein CAGR von 23,90% aufweisen, was eine hohe Nachfrage nach KI-Dienstleistungen wie Due Diligence signalisiert. Quelle Quelle
2. Explosives Wachstum der AI-Nutzung in PE/VC: Über 80% der PE/VC-Firmen setzten AI bis Ende 2024 ein, ein Anstieg von 47% im Vorjahr, was den Trend zu AI-gestützter Due Diligence unterstreicht. Quelle
3. Europäischer Private-Equity-Markt wächst stark: Der europäische Private-Equity-Markt erreicht 2026 einen Umfang von 3,63 Bio. USD und wächst von 3,24 Bio. USD im Jahr 2025, was viele potenzielle Kunden für spezialisierte Due Diligence bietet. Quelle
💡 Wie starte ich am Wochenende?
Schritt 1: Definiere MVP-Umfang und Zielgruppe: Fokus auf Tech-Stack-Assessment, AI-Reifegrad, Automatisierungspotenziale und Risiken veralteter Software. Zielkundenprofil erstellen (Bereichsleiter Tech/Investments bei PE-Firmen, Pre-Deal-Diligence).
Schritt 2: Erstelle ein einfaches Angebots-Pattern und Preismodell: zwei Pakete (Standard-Due Diligence + Schneller AI-Hintergrund-Scan), klare Deliverables (Tech-Score, Top-Automatisierungshebel, Risiko-Karte). Erstelle eine mustervorlage in Google Sheets/Airtable für Tech-Stack-Assessment und Automatisierungspotenziale.
Schritt 3: Baue eine Landing Page mit Lovable, Framer oder Vercel mit kurzem Value-Claim, knappe Ablaufbeschreibung, und integriere ein einfaches Lead-Formular. Richte eine automatische Bestätigung ein und speichere Leads in Airtable.
Schritt 4: Validierung durch zielgerichtete Outreach: erstelle eine kleine LinkedIn/Meta-Ads-Kampagne mit klarer Nielsen-Validierung (z. B. 3-5 Anzeigenversionen, 2 Landing-Varianten). Sammle Feedback zu Pain-Points, Preisbereitschaft und konkreten Anwendungsfällen.
Schritt 5: Pilot-Deal planen: wähle 1–2 Interessenten als Early Adopter, erstelle ein verkürztesAssessment-Template, definiere Deliverables, Zeitrahmen und Erfolgskriterien. Führe 1-2 Wochen Diligence durch und messe concl. Nutzen vs Aufwand.
