O private equity está entrando em uma nova era de transformação acelerada impulsionada pela IA. Nesta conversa com o A ponte, Elina Ashkinazi-Ildis, Sócio e líder de Private Equity, e Jérôme Petit, Em Managing Partner, explore como a IA está redefinindo a criação de valor de portfólio, as operações de fundos e as estratégias de investimento.

Elina Ashkinazi-Ildis iniciou sua carreira em consultoria estratégica especializada em suporte transacional antes de ingressar na Prática de Private Equity da Artefact, onde ela se concentra em due diligence, data e transformação de IA em fundos e seus portfólios.

Jérôme Petit passou mais de 25 anos servindo empresas globais de private equity e lidera a Artefact’com fundos de primeira linha em todo o mundo.

Dimensionamento da IA em todo o ciclo de vida do investimento

As empresas de private equity não estão abordando a IA como uma tecnologia experimental, mas como uma alavanca estrutural para a competitividade. O setor data confirma o ritmo das mudanças: três quartos das empresas de private equity já investiram significativamente em transformação digital, com a IA representando a maioria desses investimentos. O impulso é claro, mas muitos fundos ainda lutam para traduzir a ambição em execução.

A oportunidade abrange todo o ciclo de vida do investimento. Antes de os negócios serem assinados, A IA facilita o sourcing e a triagem identificando alvos de aquisição relevantes e comparando-os com ativos comparáveis. A IA também revela sinais de mercado mais rapidamente do que os métodos tradicionais de pesquisa.

Durante a due diligence, os modelos de linguagem ampla aceleram a análise de documentação complexa, automatizam a extração de data e aprimoram o benchmarking financeiro e operacional. Isso reduz os prazos das transações e melhora a profundidade analítica.

Quando os ativos entram no portfólio, a IA continua a criar valor. As equipes de ESG o utilizam para rastrear indicadores de desempenho, as equipes de investimento contam com ele para monitorar o mercado e procurar aquisições adicionais, e as funções de relações com investidores o utilizam para responder às solicitações de LP com maior velocidade e precisão.

O que surge não é um único caso de uso, mas uma camada de inteligência integrada que apoia a tomada de decisões em todo o fundo.

Protegendo a IA no centro do fundo

A implantação de IA em private equity exige a navegação em um ambiente excepcionalmente sensível. Os fundos gerenciam data altamente confidenciais, desde o desempenho do portfólio, pipelines de negócios e métricas operacionais exclusivas até relatórios para investidores. A segurança, a rastreabilidade e a governança, portanto, tornam-se requisitos fundamentais em vez de complementos técnicos.

Elina destaca esse equilíbrio por meio do exemplo de Ardian, onde recursos seguros de IA generativa foram implementados na própria infraestrutura cloud do fundo.

“A segurança é absolutamente primordial nesse setor”.” ela explica. “Implementamos soluções dentro do ambiente do cliente para garantir o controle total sobre o data, o acesso e a rastreabilidade.”

As arquiteturas personalizadas também permitem ganhos de desempenho. As estruturas avançadas de recuperação garantem que os modelos forneçam respostas precisas e auditáveis, em vez de resultados genéricos. A otimização de custos é outro fator: as implementações sob medida podem reduzir os custos operacionais de IA de quatro a dez vezes em comparação com os modelos de licenciamento padrão, dependendo da intensidade de uso.

O resultado é um ambiente de IA controlado e dimensionável, projetado para rigor institucional em vez de experimentação.

Além das ferramentas: Reengenharia de como os fundos operam

Embora muita atenção seja dada à implementação da tecnologia, a transformação mais profunda está em outro lugar. A adoção da IA inevitavelmente expõe ineficiências estruturais nos fluxos de trabalho existentes: cadeias de relatórios manuais, acesso fragmentado data e análises duplicadas tornam-se gargalos quando a automação é introduzida.

Como explica Jérôme, “A tecnologia não é mais a parte mais difícil. O verdadeiro trabalho é repensar os processos de ponta a ponta para aproveitar totalmente a IA.”

É por isso que muitos programas de transformação se concentram tanto no redesenho do modelo operacional quanto na capacitação técnica. As iniciativas abrangem as equipes de negociação, ESG, relações com investidores, administração de fundos e funções de marketing, alinhando-as em torno de fluxos de trabalho aprimorados por IA.

O impacto pode ser rápido. Em alguns casos, o redesenho abrangente do modelo operacional pode ser entregue em um prazo de três meses, O senhor está se preparando para a mudança de comportamento, reformulando fundamentalmente a forma como os parceiros gerais acessam insights, colaboram e tomam decisões. Dessa forma, A IA se torna um catalisador para a reinvenção organizacional, e não apenas ganhos de produtividade.

Ativação de valor nas empresas do portfólio

Se a IA melhorar as operações do fundo, seu maior potencial de criação de valor está nas próprias empresas da carteira. As empresas de private equity veem cada vez mais a maturidade da IA como um fator de avaliação. No entanto, historicamente, os recursos de análise avançada estavam concentrados em grandes empresas com recursos técnicos significativos. Esse paradigma está mudando.

“A IA já foi vista como um luxo reservado às grandes empresas. Hoje, até mesmo as empresas de médio porte podem implementar casos de uso direcionados e de alto impacto”.” observa Elina.

A primeira etapa é o diagnóstico: avaliar a maturidade do data e da IA de cada empresa, a exposição à disrupção e o potencial de criação de valor. Essa avaliação normalmente leva em consideração:

  • Disponibilidade operacional e comercial do data
  • Exposição competitiva à disrupção da IA
  • Recursos digitais internos
  • Prioridades estratégicas de crescimento

Então, os casos de uso priorizados são identificados com base na viabilidade e no impacto nos negócios. As oportunidades comuns entre portfólios incluem:

  • Copilotos internos do GenAI para automatizar relatórios, e-mails e atualizações de CRM
  • Geração de leads e inteligência de marketing B2B
  • Aceleração da resposta a RFP e propostas
  • Gerenciamento de conhecimento de vendas e elaboração de propostas

Essas iniciativas geralmente são complementadas por iniciativas específicas do setor, adaptadas aos contextos de fabricação, saúde, serviços ou industrial. A velocidade é fundamental. As avaliações iniciais de maturidade podem ser realizadas em menos de um mês, e as implementações piloto são lançadas logo em seguida. Esse modelo de ativação rápida permite que os fundos testem as hipóteses de criação de valor antes de se comprometerem com investimentos em larga escala.

Construção do data foundations

Um pré-requisito compartilhado está subjacente à IA em nível de fundo e de portfólio: unificado, acessível data. Como diz Jérôme, “Sem data, sem IA.”

Portanto, muitos fundos estão investindo em data platforms centralizado que consolida informações de empresas do portfólio, fornecedores terceirizados e sistemas de relatórios internos. Isso foi implementado na Ardian por meio da criação de um data platform analítico baseado em cloud projetado para:

  • data Financeiro e operacional agregado
  • Automatizar os pipelines de relatórios
  • Melhorar a velocidade de cálculo e a latência
  • Aumentar a precisão e a governança do data

Essas plataformas funcionam como ecossistemas vivos. Novos conjuntos, ferramentas e aplicativos data são progressivamente integrados, permitindo a expansão contínua dos recursos analíticos. Os mercados de Data aceleram ainda mais a adoção, permitindo o acesso direto a fontes de inteligência externas sem integrações complexas de API. Para fundos, isso a infraestrutura se torna a espinha dorsal da escalabilidade da IA, garantindo que os insights não sejam isolados, mas compartilhados em todas as equipes operacionais e de investimento.

Da experimentação à adoção cotidiana

Uma das evoluções mais marcantes na adoção da IA em private equity é mais cultural do que técnica: o que começou como experimentação orientada por consultores está se tornando inovação liderada pela equipe.

Depois que os ambientes seguros de IA são implantados, as equipes de negociação, os especialistas em ESG e os profissionais de relações com investidores identificam rapidamente novos aplicativos alinhados com seus desafios diários.

Como observa Elina, “A IA não é mais um gadget. Ela está se tornando parte do trabalho diário. As próprias equipes estão encontrando novas maneiras de usá-la que não havíamos previsto.”

Essa adoção de baixo para cima reflete uma mudança mais ampla: A IA está passando de capacidade especializada a reflexo institucional, incorporado na forma como os fundos operam, analisam e se comunicam.

Conclusão: Um novo imperativo estratégico para o private equity

O impacto da IA no private equity não é mais teórico. Ele é operacionais, mensuráveis e de aceleração. Os fundos que adotam a IA não estão apenas melhorando a eficiência, mas remodelando a forma como o valor é criado em todo o ciclo de vida do investimento. Desde o sourcing e a diligência até o crescimento do portfólio e a prontidão para a saída, a IA está se tornando um multiplicador de velocidade e insight.

As empresas que liderarão essa transformação são aquelas que veem IA como infraestrutura, não como um conjunto de ferramentas. Ao investir em data foundations seguro, redesenhar modelos operacionais e dimensionar recursos em seus portfólios, eles estão redefinindo a própria mecânica da criação de valor.

Em um setor em que o tempo define os retornos, a capacidade de operacionalizar a inteligência em escala pode muito bem se tornar a próxima fronteira de vantagem competitiva.