Bain & Company bruker AI for å kopiere oppkjøpsmål sin programvare under due diligence

Bain & Company har integrert generativ AI og en teknikk kalt «vibe coding» i sin due diligence-prosess for private equity, slik at konsulenter raskt kan bygge fungerende kopier av potensielle oppkjøpsmål sin programvare. Denne «utenfra-og-inn»-tilnærmingen – å analysere et mål basert på eksterne data i stedet for å stole på intern informasjon fra selgeren – endrer hvordan programvareselskaper verdsettes, hvordan deres konkurransefordeler vurderes, og hvordan avtaler gjennomføres.

Hva Bain & Company gjør

Vibe coding innebærer å beskrive ønskede programvarefunksjoner i naturlig språk og la AI generere koden. Ifølge en artikkel fra juni 2026 har Bain «vellykket implementert vibe coding for å lage hundrevis av programvareprototyper med sikte på å evaluere oppkjøpsmål» . Prosessen fungerer ved at konsulenter beskriver funksjonene til en målplattform på vanlig språk til en AI-modell, som deretter bygger en fungerende kopi, slik at due diligence-teamet kan teste om målrettet teknologi enkelt kan kopieres av konkurrenter eller nye aktører .

Bain selv beskriver sin due diligence-tilnærming som «utenfra-og-inn» – å analysere et mål basert på eksterne data og signaler i stedet for utelukkende å stole på intern informasjon fra selgeren . I en Bain-publisert casestudie bygget og testet firmaets due diligence-team et prototypeverktøy «utenfra og inn» for et AI-nativt helseselskap, noe som overbeviste sponsoren om at målrettet teknologi lettere kunne utfordres enn selgeren hadde antydet . Bains bredere M&A-rapport for 2026 identifiserer «forbedret nøyaktighet i utenfra-og-inn-intelligens» som en av fem sentrale måter AI skaper mer verdi i M&A .

Det er viktig å merke seg at mens nyhetsartikler eksplisitt bruker begrepet «vibe coding» i Bains arbeidsflyt , beskriver Bains egne offisielle publikasjoner at de bygger prototyper, men bruker ikke det spesifikke begrepet . Den bredere trenden med AI-drevet utenfra-og-inn-due diligence er godt dokumentert på tvers av Bain, McKinsey, AlixPartners og KPMG .

Konsekvenser for verdivurdering av programvareselskaper

Evnen til å billig og raskt bygge en fungerende kopi av et målrettet programvareprodukt har direkte konsekvenser for verdivurderingen. Hvis en potensiell kjøper kan vise at en målrettet kjerneteknologi kan reproduseres på dager eller uker av en AI-modell, svekkes målrettet opplevde teknologiske differensiering betydelig. Dette gir kjøpere en sterkere forhandlingsposisjon og et faktabasert argument for lavere verdivurderinger, siden «teknologipremien» i kjøpesummen blir vanskeligere å forsvare .

Konsekvenser for konkurransemyrer

Denne praksisen angriper kjernen av tradisjonelle programvaremyrer. Mange programvareselskaper er avhengige av proprietære kodebaser, komplekse funksjonssett og utviklingshastighet som barrierer for inntreden. Vibe coding svekker disse barrierene: hvis kjernfunksjonaliteten til et SaaS-produkt kan kopieres ved å beskrive det til en AI, kan byttekostnadsfordelen og teknologiforsvarligheten som en gang ga premium multipler, forsvinne . En gründer som solgte sitt vibe coding-selskap for omtrent 80 millioner dollar, advarte offentlig om at disse verktøyene er «lette å kopiere, og det gjør dem til skjøre virksomheter» .

CNBC testet dette konseptet direkte i februar 2026. Ved å bruke Anthropics Claude Code bygget et team uten profesjonelle utviklerferdigheter et fungerende alternativ til Monday.com, en prosjektstyringsplattform verdsatt til omtrent 5 milliarder dollar .

Konsekvenser for private equity-avtalemarkedet

• Asymmetrisk informasjon skifter mot kjøpere. Utenfra-og-inn-prototyping lar PE-sponsorer teknisk due diligence et mål uten å stole på selgerens kodebase, noe som reduserer informasjonsasymmetri .
• Lavere due diligence-kostnader og raskere tidslinjer. Vibe coding reduserer tiden og ingeniørbemanningen som trengs for teknisk due diligence, noe som kan akselerere avtalesykluser og senke transaksjonskostnader .
• Mer disiplinert garantistillelse. Bains M&A-rapport for 2025 spådde at firmaer som mestrer generativ AI i M&A ville «garantere mer avtaleverdi med tillit» og «utføre due diligence- og integreringsaktiviteter raskere med færre ressurser» .
• Risiko for overkorreksjon. Hvis markedet bredt adopterer denne tilnærmingen, kan programvareselskaper med genuine harde teknologimyter – nettverkseffekter, proprietære data, dype regulatoriske barrierer – bli urettferdig slått i samme bås som de med tynne myrer, noe som potensielt kan feilprise enkelte avtaler.

Fremveksten av vibe coding i M&A due diligence representerer et reelt skifte i forhandlingsmakt. Kjøpere utstyrt med disse verktøyene kan teste et måls teknologiske forsvarsevne før de signerer et term sheet – og det endrer regnestykket for hva et programvareselskap egentlig er verdt.