Technisch geprüft.
Umfassendes Auditing für ihr Projekt
Ob Software, IT-Infrastruktur, ML-/KI-Modelle, User Experience oder technische Due Diligence – unsere Audits schaffen Klarheit über Risiken, Optimierungspotenziale und Zukunftsfähigkeit. Wir liefern belastbare Analysen, die technische Substanz mit strategischem Mehrwert verbinden.
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Wie läuft ein Audit bei uns ab?
Jedes Audit startet mit einem unverbindlichen Erstgespräch, in dem wir Ihre Ziele, Systeme und den passenden Prüfrahmen gemeinsam definieren. Anschließend analysieren unsere Expert:innen Ihre Software, Infrastruktur oder KI-Lösungen mit bewährten Tools und Methoden – unabhängig, tiefgehend und praxisnah.
Auf Basis der Analyse erhalten Sie einen strukturierten Bericht mit allen Ergebnissen, klar priorisierten Risiken und konkreten Handlungsempfehlungen – verständlich für Technik und Management. In einem Abschlussgespräch erläutern wir die zentralen Erkenntnisse und unterstützen Sie bei der Ableitung der nächsten Schritte – von Quick Wins bis zur strategischen Roadmap.
Software-Audit
- Code-Qualität: Überprüfung auf Lesbarkeit, Wartbarkeit, Modularität sowie Einhaltung von Best Practices und Coding-Standards.
- Security: Identifikation von Sicherheitslücken im Quellcode, Bewertung von Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen sowie Prüfung auf Schwachstellen wie SQL-Injection, XSS oder unsichere Datenverarbeitung.
- Architektur: Analyse der Softwarearchitektur auf Stabilität, Modularität, Erweiterbarkeit und technologische Zukunftsfähigkeit.
- Skalierbarkeit: Bewertung, ob die Applikation für wachsende Nutzerzahlen und steigende Datenmengen ausgelegt ist, inklusive Empfehlungen für Optimierungen.
- Wartbarkeit: Untersuchung, wie einfach und effizient die Software im laufenden Betrieb gepflegt, angepasst und erweitert werden kann, einschließlich Dokumentationsqualität und Testabdeckung.
IT-Infrastruktur-Audit (Cloud Readiness Check)
- On-Prem: Analyse der bestehenden physischen Infrastruktur, Serverlandschaften, Netzwerke und deren Effizienz, Sicherheit und Modernisierungsgrad.
- Cloud: Bewertung aktueller Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, Azure, GCP) oder Planung und Vorbereitung der Migration in die Cloud („Cloud Readiness“), inklusive Kostenprognosen und Risikoanalysen.
- DevOps-Architekturen: Prüfung der eingesetzten DevOps-Tools, CI/CD-Prozesse, Automatisierungsgrad sowie Sicherheit und Effizienz der Entwicklungs- und Betriebsabläufe.
ML/AI-Audit
- Modellqualität: Prüfung der Modellgüte anhand etablierter Metriken (z.B. Accuracy, Precision, Recall, F1-Score) sowie auf Robustheit gegenüber unbekannten oder verrauschten Eingaben.
- DeepTest-Analyse:
– Fuzz Testing: Simulation von fehlerhaften, zufälligen oder extremen Eingaben, um Schwächen und unerwartetes Verhalten des Modells aufzudecken.
– Neuronale Abdeckung (Neural Coverage): Messung, wie umfassend verschiedene Neuronengruppen eines Modells durch Tests aktiviert werden, ähnlich wie Codeabdeckung in der Softwareentwicklung.
– Regressionstests: Sicherstellung, dass Modelländerungen keine unbeabsichtigten Leistungsverschlechterungen verursachen.
– Testabdeckung im Trainingscode: Überprüfung, wie gut der für das Modelltraining verwendete Code abgesichert.
- Datenqualitätsprüfung:
– Analyse der Qualität und Diversität der Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze.
– Identifikation von Datenlücken, Überanpassungen (Overfitting) auf Artefakte oder Bias in den Datensätzen
- ML-Ops-Prozessanalyse:
– Pipeline-Qualität: Untersuchung der Modelltrainings- und Deploymentpipelines (z. B. Airflow, Kubeflow, MLflow) auf Effizienz, Reproduzierbarkeit und Ausfallsicherheit.
–Deployment-Strategien: Bewertung der Verfahren zur Ausbringung von Modellen (z. B. A/B-Tests, Canary Deployments) auf Robustheit und Flexibilität.
– Monitoring & Alerting: Analyse der Überwachung von Modell-Performance in Produktion (z. B. Drift Detection, Anomalieerkennung) und Frühwarnsystemen.
– Retraining & Update-Strategien: Bewertung, wie effizient und sicher Modelle aktualisiert werden, inklusive automatisierter Re-Trainingsprozesse und Datenversionskontrolle.
M&A-Technische Due Diligence
- Softwarebewertung: Analyse des Zustands und der Qualität der eingesetzten Softwarelösungen, Lizenzierung, Wartungsfähigkeit und technologische Zukunftssicherheit.
- IT-Bewertung: Untersuchung der gesamten IT-Infrastruktur auf Effizienz, Sicherheit, Skalierbarkeit und Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme des Erwerbers.
- Risikoidentifikation: Aufdeckung technischer Schulden, Sicherheitsrisiken und Investitionsbedarfe, die in Verhandlungen oder strategische Entscheidungen einfließen.
- Chancenbewertung: Identifikation von technologischen Stärken und Innovationspotenzialen, die zur Wertsteigerung nach einer Übernahme beitragen können.
UX-Audit
- Usability-Analyse: Bewertung der Bedienfreundlichkeit und Erkennbarkeit von Funktionen anhand anerkannter UX-Standards und Heuristiken.
- Interaktionsdesign: Analyse der Nutzerflüsse (User Flows) und Interaktionen hinsichtlich Effizienz, Verständlichkeit und Emotionalität.
- UI-Design-Review: Beurteilung von Layout, Ästhetik, visuellem Hierarchieaufbau sowie Markenadäquanz des User Interface Designs.
- Barrierefreiheit (Accessibility): Überprüfung, ob gesetzliche Anforderungen (z.B. WCAG) eingehalten werden und wie inklusiv die Anwendung gestaltet ist.
- Conversion- und Engagement-Optimierung: Identifikation von UX-Schwächen, die Nutzerbindung, Kundenakquise oder Umsatz beeinträchtigen könnten.
Für wen sind unsere Audits relevant?
Unsere Audits richten sich an Unternehmen, die eigene Software oder ML-/KI-Modelle betreiben – vom Startup über den Mittelstand bis zum Enterprise-Segment. Besonders profitieren IT-Teams, die vor einer Cloud-Migration stehen, AI-Verantwortliche in regulierten Branchen wie Finance, Healthcare oder Retail sowie M&A-Berater, die in Übernahmeprozessen auf belastbare technische Due Diligence angewiesen sind. Auch IT-Dienstleister und Cloud-Anbieter setzen auf unsere unabhängige Analyse, um die Qualität ihrer Lösungen zu stärken.
