O capital privado está entrando em uma nova era de transformação acelerada impulsionada pela AI. Nesta conversa para a The Bridge, Elina Ashkinazi-Ildis, sócia e líder de capital privado, e Jérôme Petit, sócio-gerente, exploram como AI redefinindo a criação de valor do portfólio, as operações do fundo e as estratégias de investimento.

Elina Ashkinazi-Ildis iniciou sua carreira em consultoria estratégica, especializando-se em suporte transacional, antes de ingressar na área de Private EquityArtefact, onde se concentra em due diligence, data e AI em fundos e seus portfólios.

Jérôme Petit tem mais de 25 anos de experiência ao serviço de empresas globais de capital privado e lidera a Artefacttrabalho da Artefact com fundos de primeira linha em todo o mundo.

Dimensionando AI do ciclo de vida do investimento

As empresas de private equity não estão abordando AI uma tecnologia experimental, mas como uma alavanca estrutural para a competitividade. data do setor data o ritmo da mudança: três quartos das empresas de private equity já investiram significativamente na transformação digital, com AI a maior parte desses investimentos. O impulso é claro, mas muitos fundos ainda lutam para transformar ambição em execução.

A oportunidade abrange todo o ciclo de vida do investimento. Antes da assinatura dos contratos, AI a procura e a seleção, identificando alvos de aquisição relevantes e comparando-os com ativos semelhantes. AI revela sinais do mercado mais rapidamente do que os métodos de pesquisa tradicionais.

Durante a due diligence, grandes modelos de linguagem aceleram a análise de documentação complexa, automatizam data e aprimoram a comparação financeira e operacional. Isso reduz os prazos das transações e, ao mesmo tempo, melhora a profundidade analítica.

Depois que os ativos entram na carteira, AI a criar valor. As equipes de ESG a utilizam para acompanhar indicadores de desempenho, as equipes de investimento contam com ela para monitorar o mercado e procurar aquisições complementares, e as funções de relações com investidores a utilizam para responder às solicitações dos LP com maior rapidez 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.

Garantindo a segurança AI núcleo do fundo

A implantação AI fundos de private equity requer a navegação em um ambiente extremamente sensível. Os fundos gerenciam data altamente confidenciais, desde o desempenho da carteira, pipelines de negócios e métricas operacionais proprietárias até relatórios para investidores. Segurança, rastreabilidade e governança, portanto, tornam-se requisitos fundamentais, em vez de complementos técnicos.

Elina destaca esse equilíbrio através do exemplo da Ardian, onde AI seguros AI generativa foram implantados na cloud do próprio fundo.

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

Arquiteturas personalizadas também permitem ganhos de desempenho. 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 importante: implantações personalizadas podem reduzir os custos AI em quatro a dez vezes em comparação com os modelos de licenciamento padrão, dependendo da intensidade de uso.

O resultado é um AI controlado, mas escalável, projetado para o rigor institucional, e não para a experimentação.

Além das ferramentas: reestruturando a forma como os fundos operam

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

Como explica Jérôme, “A tecnologia já não é a parte mais difícil. O verdadeiro trabalho consiste em repensar os processos de ponta a ponta para tirar o máximo partido AI.”

É por isso que muitos programas de transformação se concentram tanto na reformulação do modelo operacional quanto na capacitação técnica. As iniciativas abrangem equipes de negociação, ESG, relações com investidores, administração de fundos e funções de marketing, alinhando-as em torno de fluxos de trabalho AI.

O impacto pode ser rápido. Em alguns casos, uma reformulação abrangente do modelo operacional pode ser realizada em um prazo de três meses, remodelando fundamentalmente a forma como os sócios gerais acessam insights, colaboram e tomam decisões. Dessa forma, AI um catalisador para a reinvenção organizacional, não apenas para ganhos de produtividade.

Ativação de valor nas empresas do portfólio

Se AI as operações dos fundos, seu maior potencial para criar valor reside nas próprias empresas do portfólio. As empresas de private equity consideram cada vez mais AI como um fator determinante da avaliação. Historicamente, porém, os recursos analíticos avançados estavam concentrados em grandes empresas com recursos técnicos significativos. Esse paradigma está mudando.

AI jáAI 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.

O primeiro passo é o diagnóstico: avaliar data AI de cada empresa, sua exposição a perturbações e seu potencial de criação de valor. Essa avaliação geralmente considera:

  • data operacionais e comerciais
  • Exposição competitiva à AI
  • Recursos digitais internos
  • Prioridades estratégicas de crescimento

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

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

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

Construindo as data

Tanto AI ao nível dos fundos como ao nível das carteiras AI um pré-requisito comum: data unificados e acessíveis. Como diz Jérôme, “Sem data, não há AI.”

Muitos fundos estão, portanto, investindo em data centralizadas que consolidam informações de empresas do portfólio, fornecedores terceirizados e sistemas internos de relatórios. Isso foi implementado na Ardian por meio da criação de uma data analíticos cloud , projetada para:

  • data financeiros e operacionais agregados
  • Automatizar pipelines de relatórios
  • Melhore a velocidade de cálculo e a latência
  • Aumente data e a governança data

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

Da experimentação à adoção no dia a dia

Uma das evoluções mais marcantes na AI pelo capital privado é cultural, e não técnica: o que começou como uma experiência impulsionada por consultores está se tornando uma inovação liderada por equipes.

Uma vez implantados AI seguros, equipes de negociação, especialistas em ESG e profissionais de relações com investidores identificam rapidamente novas aplicações alinhadas com seus desafios diários.

Como observa Elina, AI nãoAI mais um gadget. Ela está se tornando parte do trabalho diário. As próprias equipes estão descobrindo novas maneiras de usá-la que não havíamos previsto”.

Essa adoção ascendente reflete uma mudança mais ampla: AI passando de uma capacidade especializada para um reflexo institucional, incorporado à forma como os fundos operam, analisam e se comunicam.

Conclusão: Um novo imperativo estratégico para o capital privado

O impacto AIno capital privado não é mais teórico. É operacional, mensurável e está se acelerando. Os fundos que adotam AI não AI apenas melhorando a eficiência, mas também remodelando a forma como o valor é criado ao longo do ciclo de vida do investimento. Desde a prospecção e diligência até o crescimento do portfólio e a preparação para a saída, AI se tornando um multiplicador tanto de velocidade quanto de insight.

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

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