Bain stessa definisce il suo approccio "outside-in": analizzare un target da dati e segnali esterni, piuttosto che basarsi esclusivamente sulle informazioni interne fornite dal venditore . In un caso studio pubblicato da Bain, il team di due diligence ha costruito e testato un prototipo "outside-in" per un'azienda sanitaria basata sull'AI, convincendo lo sponsor che la tecnologia del target poteva essere sfidata più facilmente di quanto il venditore avesse suggerito . Il rapporto M&A 2026 di Bain identifica la "maggiore accuratezza nell'intelligence outside-in" come uno dei cinque modi chiave in cui l'AI sta creando più valore nelle acquisizioni .

È importante notare che, mentre gli articoli di stampa usano esplicitamente il termine "vibe coding" nel workflow di Bain , le pubblicazioni ufficiali di Bain descrivono la costruzione di prototipi ma non usano quel termine specifico . La tendenza più ampia della due diligence outside-in basata sull'AI è comunque ben documentata in Bain, McKinsey, AlixPartners e KPMG .

Impatto sulle valutazioni delle aziende software

La capacità di costruire una copia funzionante del prodotto software di un target in modo rapido ed economico ha conseguenze dirette sulle valutazioni. Se un potenziale acquirente può dimostrare che la tecnologia centrale di un target può essere riprodotta in giorni o settimane da un modello AI, la percezione di differenziazione tecnologica si indebolisce sostanzialmente. Questo dà agli acquirenti una posizione negoziale più forte e un argomento fondato sui fatti per valutazioni più basse, poiché il "premio tecnologico" incorporato nel prezzo di acquisto diventa più difficile da giustificare .

Impatto sui "moat" competitivi

Questa pratica colpisce il cuore dei tradizionali fossati competitivi ("moat") del software. Molte aziende software si basano su codici proprietari, set di funzionalità complesse e velocità di sviluppo come barriere all'ingresso. Il vibe coding erode queste barriere: se le funzionalità principali di un prodotto SaaS possono essere replicate descrivendole a un'AI, il vantaggio dei costi di switching e la difendibilità tecnologica che un tempo comandavano multipli premium potrebbero evaporare . Un fondatore di una startup di vibe coding che ha venduto la sua azienda per circa 80 milioni di dollari ha pubblicamente avvertito che questi strumenti sono "facili da clonare, e questo li rende business fragili" .

La CNBC ha testato questo concetto direttamente nel febbraio 2026. Utilizzando Claude Code di Anthropic, un team senza competenze di sviluppo professionale ha costruito con successo un'alternativa funzionante a Monday.com, una piattaforma di project management valutata circa 5 miliardi di dollari .

Impatto sul mercato del private equity

• L'informazione asimmetrica si sposta verso i compratori. La prototipazione outside-in permette agli sponsor di private equity di fare due diligence tecnica su un target senza basarsi sul codice del venditore, riducendo l'asimmetria informativa .
• Costi di due diligence ridotti e tempi più rapidi. Il vibe coding riduce il tempo e il numero di ingegneri necessari per la due diligence tecnica, il che potrebbe accelerare i cicli di deal e abbassare i costi di transazione .
• Underwriting più disciplinato. Il rapporto M&A 2025 di Bain prevedeva che le aziende che padroneggiano l'AI generativa nelle acquisizioni "sottoscriveranno più valore di deal con fiducia" e "eseguiranno attività di due diligence e integrazione più rapidamente con meno risorse" .
• Rischio di correzione eccessiva. Se il mercato adotta ampiamente questo approccio, le aziende software con veri "hard-tech moat" — effetti rete, dati proprietari, barriere regolatorie profonde — potrebbero essere ingiustamente assimilate a quelle con fossati sottili, portando potenzialmente a un prezzo errato di alcuni deal.

L'ascesa del vibe coding nella due diligence M&A rappresenta un vero cambiamento nell'equilibrio di potere nei deal. Gli acquirenti dotati di questi strumenti possono testare la difendibilità tecnologica di un target prima di firmare un term sheet — e questo cambia la matematica su quanto vale realmente un'azienda software.

Bain stessa definisce il suo approccio "outside-in": analizzare un target da dati e segnali esterni, piuttosto che basarsi esclusivamente sulle informazioni interne fornite dal venditore . In un caso studio pubblicato da Bain, il team di due diligence ha costruito e testato un prototipo "outside-in" per un'azienda sanitaria basata sull'AI, convincendo lo sponsor che la tecnologia del target poteva essere sfidata più facilmente di quanto il venditore avesse suggerito . Il rapporto M&A 2026 di Bain identifica la "maggiore accuratezza nell'intelligence outside-in" come uno dei cinque modi chiave in cui l'AI sta creando più valore nelle acquisizioni .

È importante notare che, mentre gli articoli di stampa usano esplicitamente il termine "vibe coding" nel workflow di Bain , le pubblicazioni ufficiali di Bain descrivono la costruzione di prototipi ma non usano quel termine specifico . La tendenza più ampia della due diligence outside-in basata sull'AI è comunque ben documentata in Bain, McKinsey, AlixPartners e KPMG .

Impatto sulle valutazioni delle aziende software

La capacità di costruire una copia funzionante del prodotto software di un target in modo rapido ed economico ha conseguenze dirette sulle valutazioni. Se un potenziale acquirente può dimostrare che la tecnologia centrale di un target può essere riprodotta in giorni o settimane da un modello AI, la percezione di differenziazione tecnologica si indebolisce sostanzialmente. Questo dà agli acquirenti una posizione negoziale più forte e un argomento fondato sui fatti per valutazioni più basse, poiché il "premio tecnologico" incorporato nel prezzo di acquisto diventa più difficile da giustificare .

Impatto sui "moat" competitivi

Questa pratica colpisce il cuore dei tradizionali fossati competitivi ("moat") del software. Molte aziende software si basano su codici proprietari, set di funzionalità complesse e velocità di sviluppo come barriere all'ingresso. Il vibe coding erode queste barriere: se le funzionalità principali di un prodotto SaaS possono essere replicate descrivendole a un'AI, il vantaggio dei costi di switching e la difendibilità tecnologica che un tempo comandavano multipli premium potrebbero evaporare . Un fondatore di una startup di vibe coding che ha venduto la sua azienda per circa 80 milioni di dollari ha pubblicamente avvertito che questi strumenti sono "facili da clonare, e questo li rende business fragili" .

La CNBC ha testato questo concetto direttamente nel febbraio 2026. Utilizzando Claude Code di Anthropic, un team senza competenze di sviluppo professionale ha costruito con successo un'alternativa funzionante a Monday.com, una piattaforma di project management valutata circa 5 miliardi di dollari .

Impatto sul mercato del private equity

• L'informazione asimmetrica si sposta verso i compratori. La prototipazione outside-in permette agli sponsor di private equity di fare due diligence tecnica su un target senza basarsi sul codice del venditore, riducendo l'asimmetria informativa .
• Costi di due diligence ridotti e tempi più rapidi. Il vibe coding riduce il tempo e il numero di ingegneri necessari per la due diligence tecnica, il che potrebbe accelerare i cicli di deal e abbassare i costi di transazione .
• Underwriting più disciplinato. Il rapporto M&A 2025 di Bain prevedeva che le aziende che padroneggiano l'AI generativa nelle acquisizioni "sottoscriveranno più valore di deal con fiducia" e "eseguiranno attività di due diligence e integrazione più rapidamente con meno risorse" .
• Rischio di correzione eccessiva. Se il mercato adotta ampiamente questo approccio, le aziende software con veri "hard-tech moat" — effetti rete, dati proprietari, barriere regolatorie profonde — potrebbero essere ingiustamente assimilate a quelle con fossati sottili, portando potenzialmente a un prezzo errato di alcuni deal.

L'ascesa del vibe coding nella due diligence M&A rappresenta un vero cambiamento nell'equilibrio di potere nei deal. Gli acquirenti dotati di questi strumenti possono testare la difendibilità tecnologica di un target prima di firmare un term sheet — e questo cambia la matematica su quanto vale realmente un'azienda software.