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

Elina Ashkinazi-Ildis iniciou sua carreira na área de consultoria estratégica, especializando-se em apoio a transações, antes de ingressar na prática de Private EquityArtefact, onde se dedica à due diligence, ao data e AI em fundos e suas carteiras.

Jérôme Petit tem mais de 25 anos de experiência prestando serviços a empresas globais de private equity e lidera Artefactno trabalho com fundos de primeira linha em todo o mundo.

Aplicação AI o ciclo de vida do investimento

As empresas de private equity não estão encarando AI uma tecnologia experimental, mas sim como uma alavanca estrutural para a competitividade. data do setor data o ritmo dessa mudança: três quartos das empresas de private equity já investiram significativamente na transformação digital, sendo que AI a maior parte desses investimentos. O impulso é evidente, mas muitos fundos ainda enfrentam dificuldades para transformar essa ambição em ação.

Essa oportunidade abrange todo o ciclo de vida do investimento. Antes da assinatura dos contratos, AI a prospecção 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 tradicionais de pesquisa.

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

Assim que os ativos entram na carteira, AI a gerar valor. As equipes de ESG utilizam-na para acompanhar indicadores de desempenho; as equipes de investimento contam com ela para monitorar o mercado e identificar oportunidades de aquisição; e as funções de relações com investidores aproveitam-na para responder às solicitações dos sócios com maior rapidez e precisão.

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

Garantir AI elemento central do fundo

A implantação AI private equity exige lidar com um ambiente de extrema sensibilidade. Os fundos gerenciam data altamente confidenciais, desde o desempenho da carteira, o pipeline de negócios e métricas operacionais proprietárias até os relatórios para os investidores. Segurança, rastreabilidade e governança tornam-se, portanto, requisitos fundamentais, e não meros complementos técnicos.

Elina destaca esse equilíbrio usando o exemplo da Ardian, onde AI seguros AI generativa foram implementados na própria cloud do fundo.

“A segurança é absolutamente fundamental neste setor”, explica ela. “Implementamos soluções no ambiente do cliente para garantir controle total sobre data, o acesso e a rastreabilidade.”

As 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 determinante: implantações sob medida podem reduzir os custos AI em quatro a dez vezes, em comparação com 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 se dedique muita atenção à implantação de 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 redundantes tornam-se gargalos assim que a automação é introduzida.

Como explica Jérôme: “A tecnologia já não é a parte mais difícil. O verdadeiro desafio é repensar os processos de ponta a ponta para aproveitar ao máximo 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 transações, 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 concluída em um prazo de três meses, remodelando profundamente a forma como os sócios gerais acessam informações, colaboram e tomam decisões. Dessa forma, AI um catalisador para a reinvenção organizacional, e não apenas para ganhos de produtividade.

Valorização das empresas do portfólio

Embora AI as operações dos fundos, seu maior potencial para gerar valor reside nas próprias empresas do portfólio. As empresas de private equity consideram cada vez mais AI como um fator determinante para a 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 de natureza diagnóstica: avaliar AI de cada empresa em termos de data AI , sua exposição a disrupções e seu potencial de criação de valor. Essa avaliação geralmente leva em consideração:

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

Em seguida, os casos de uso prioritários são identificados com base na viabilidade e no impacto nos negócios. As oportunidades comuns em todo o portfólio incluem:

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

Essas iniciativas são frequentemente complementadas por ações específicas para cada setor, adaptadas aos contextos da indústria, da saúde, dos serviços ou do setor industrial. A rapidez é fundamental. As avaliações iniciais de maturidade podem ser realizadas em menos de um mês, com implementações-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 aplicada a fundos quanto a carteiras AI um pré-requisito comum: data unificados e acessíveis. Como diz Jérôme: “Sem data, não há AI.”

Por isso, muitos fundos estão investindo em data centralizadas que consolidam informações provenientes 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:

  • Agregar data financeiros e operacionais
  • Automatizar fluxos de trabalho de relatórios
  • Melhorar a velocidade de cálculo e a latência
  • Melhorar data e a governança data

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

Da fase experimental à adoção no dia a dia

Uma das evoluções mais marcantes AI no setor de private equity é de natureza cultural, e não técnica: o que começou como uma experimentação impulsionada por consultores está se transformando em inovação liderada pelas equipes.

Uma vez implementados AI seguros AI , as equipes de transações, os especialistas em ESG e os profissionais de relações com investidores identificam rapidamente novas aplicações alinhadas aos seus desafios diários.

Como observa Elina: AI já nãoAI apenas uma novidade. Está se tornando parte do trabalho diário. As próprias equipes estão descobrindo novas formas de utilizá-la que não havíamos previsto.”

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

Conclusão: Um novo imperativo estratégico para o capital de risco

O impacto AIno setor de private equity já não é mais algo teórico. É algo operacional, mensurável e em aceleração. Os fundos que adotam AI não AI apenas melhorando a eficiência, mas também redefinindo a forma como o valor é criado ao longo de todo o ciclo de vida do investimento. Desde a prospecção e a due diligence até o crescimento da carteira e a preparação para a saída, AI se tornando um multiplicador tanto da velocidade quanto da percepção.

As empresas que liderarão essa transformação são aquelas que encaram AI infraestrutura, e não como um conjunto de ferramentas. Ao investir em data seguras, redesenhar modelos operacionais e ampliar capacidades em todo o seu portfólio, elas estão redefinindo os próprios mecanismos da criação de valor.

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