Enterprise Consulting

Risiken reduzieren.

Unabhängige technische Klarheit für Software- und AI-getriebene Investments.

Wir unterstützen Investoren mit technischer Due Diligence und laufender Beratung für cloud-native und AI-basierte Unternehmen. Der Fokus liegt darauf, reale technische Risiken zu identifizieren, Skalierungsannahmen zu überprüfen und zu bewerten, ob die Technologie eines Unternehmens seine Geschäfts- und Wachstumspläne tatsächlich tragen kann.

Wir agieren unabhängig von Gründern und Anbietern und liefern klare, faktenbasierte Einschätzungen als Grundlage für fundierte Investitionsentscheidungen.

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Technische Due Diligence

Unsere technische Due Diligence geht weit über oberflächliche Architektur-Reviews hinaus. Wir analysieren, wie ein Unternehmen seine Technologie in der Praxis entwickelt, betreibt und skaliert, mit besonderem Augenmerk auf AI- und datenintensive Systeme.

Gesamtarchitektur von Systemen und Cloud-Plattformen
Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und operative Reife
Security-Posture und Risikoprofil
Datenpipelines, AI-Workflows und Produktionsreife
Entwicklungsprozesse und Team-Fähigkeiten
Technische Schulden und versteckte Kostentreiber

AI- und Plattform-Risiko

AI-Versprechen von Produktionsrealität trennen.

Viele Unternehmen präsentieren überzeugende AI-Narrative, die im Rahmen eines Investmentprozesses schwer zu verifizieren sind. Wir helfen Investoren zu beurteilen:

Ob AI-Systeme experimentell oder produktionsreif sind
Abhängigkeiten von fragilen Datenpipelines oder manuellen Prozessen
Fehlende Grundlagen für Monitoring, Retraining und Governance
Risiken, die erst bei Skalierung oder unter regulatorischem Druck sichtbar werden

So können Investoren zwischen nachweisbarer technischer Substanz und zukünftigen Annahmen unterscheiden.

Nach dem Closing

Nach dem Investment unterstützen wir Portfolio-Unternehmen unter anderem durch:

Tätigkeit als unabhängige technische Berater
Begleitung von Architekturkorrekturen und Plattform-Stabilisierung
Unterstützung bei der Überführung von AI in den produktiven Betrieb
Hilfe beim Aufbau interner Engineering-Kompetenz

So wird sichergestellt, dass identifizierte Risiken nicht nur dokumentiert, sondern auch konsequent adressiert werden.