Come il Vibecoding sta rivoluzionando la Due Diligence nelle acquisizioni di software (M&A)

Il panorama delle acquisizioni di software sta subendo un cambiamento sismico, poiché il "vibecoding" — la rapida creazione di repliche software tramite l'IA — sta diventando uno strumento critico per la due diligence. I giganti della consulenza non si limitano più a revisionare fogli di calcolo; stanno costruendo prototipi funzionali per testare la tenuta del "fossato tecnico" (technical moat) dei potenziali obiettivi di acquisizione.

L'ascesa delle repliche software generate dall'IA

Con il crollo dei costi di sviluppo del software dovuto ai progressi dei Large Language Models (LLM), la domanda fondamentale per gli investitori è cambiata: il valore di questa azienda è radicato in un codice proprietario o il suo prodotto è facilmente replicabile? Per rispondere a questo quesito, Bain & Company ha iniziato a utilizzare il vibecoding per creare repliche generate dall'IA del software delle società target.

Generando centinaia di prototipi grezzi, i consulenti di Bain possono visualizzare un prodotto in "3D" anziché in "2D". Questo processo consente loro di simulare il funzionamento della tecnologia di un target e, cosa ancora più importante, quanto velocemente un concorrente potrebbe utilizzare l'IA per ricrearla. Ciò che nel 2023 era iniziato come un compito specializzato per gli ingegneri del software, è stato ora democratizzato, con i consulenti di base che utilizzano l'IA per eseguire queste valutazioni tecniche.

Valutare la difendibilità nell'era del coding rapido

Il vibecoding funge da test del nove per la "difendibilità" — ovvero la capacità di un'azienda di proteggere la propria quota di mercato dai nuovi entranti. Durante il processo di due diligence, queste repliche IA aiutano gli investigatori a capire dove un prodotto si inserisce nella catena del valore e se la logica di business fondamentale sia davvero unica.

Se un consulente riesce a "vibecodare" una versione funzionale di una piattaforma di analisi o di uno strumento SaaS specializzato in poche ore o giorni, ciò segnala che la società target potrebbe non possedere un fossato tecnico significativo. Come osserva Rebecca Burack, responsabile della pratica globale di private equity di Bain, questo processo è essenziale per determinare se il "codice effettivo" sia la parte difendibile dell'azienda o se il valore risieda altrove, ad esempio nei fossati di dati (data moats) o negli effetti di rete.

Impatto nel mondo reale su offerte e valore di mercato

Le implicazioni per i mercati privati e pubblici sono già tangibili. La capacità di prototipare rapidamente il software di un concorrente ha trasformato il vibecoding in un fattore decisivo (deal-breaker). Un dirigente di un fondo di private equity della Silicon Valley ha rivelato che una ricostruzione di una piattaforma di analisi generata da Bain ha influenzato direttamente la decisione della sua società di ritirarsi da un processo di offerta.

Questo maggiore scrutinio arriva in un momento di estrema volatilità. I mercati pubblici stanno già reagendo alla minaccia della disruption dell'IA, con giganti aziendali come Salesforce e ServiceNow che subiscono una significativa erosione del valore. Nei mercati privati, l'impatto è ancora più pronunciato; i dati di KPMG mostrano che il valore totale degli accordi nei settori tech, telecomunicazioni e media guidati dal private equity è crollato del 69% nel primo trimestre del 2026 rispetto all'ultimo trimestre del 2025. Per gli investitori, se la tecnologia principale di un target può essere imitata da un'IA con un prompt ben strutturato, il rischio potrebbe essere semplicemente troppo alto per procedere.

Punti chiave

• I fossati tecnici vengono rivalutati: Il vibecoding consente agli investitori di determinare se il valore di un'azienda software sia realmente proprietario o facilmente replicabile tramite l'IA.
• La due diligence sta diventando proattiva: Società come Bain & Company stanno andando oltre la semplice documentazione per costruire prototipi funzionali generati dall'IA del software target.
• Rischi decisivi per gli accordi: La capacità di ricreare rapidamente un prodotto sta diventando una ragione primaria per cui gli investitori si ritirano da acquisizioni software ad alto rischio.