Private equity gaat een nieuw tijdperk van versnelde transformatie tegemoet, aangestuurd door AI. In dit gesprek voor The Bridge bespreken Elina Ashkinazi-Ildis, partner en hoofd Private Equity, en Jérôme Petit, managing partner, hoe AI de waardecreatie binnen de portefeuille, de fondsactiviteiten en de beleggingsstrategieën AI .

Elina Ashkinazi-Ildis begon haar carrière in strategisch advies, waar ze zich specialiseerde in transactiebegeleiding, voordat ze bij de Private Equity-praktijkArtefact in dienst trad. Daar richt ze zich op due diligence, data en AI voor fondsen en hun portefeuilles.

Jérôme Petit heeft meer dan 25 jaar ervaring in het werken voor internationale private-equitybedrijven en geeft leiding aan Artefact’s samenwerking met vooraanstaande fondsen wereldwijd.

AI toepassen AI de gehele beleggingscyclus

Private-equitybedrijven benaderen AI niet AI een experimentele technologie, maar als een structureel middel om hun concurrentiepositie te versterken. data de sector data het tempo van de veranderingen: driekwart van de private-equitybedrijven heeft al aanzienlijk geïnvesteerd in digitale transformatie, waarbij AI het grootste deel van die investeringen AI . Het momentum is duidelijk, maar veel fondsen hebben nog steeds moeite om hun ambities om te zetten in concrete actie.

Deze mogelijkheid strekt zich uit over de gehele beleggingscyclus. Nog voordat overeenkomsten worden ondertekend, AI het zoeken naar en screenen van kansen door relevante overnamekandidaten te identificeren en deze te vergelijken met vergelijkbare activa. AI brengt marktsignalenAI sneller aan het licht dan traditionele onderzoeksmethoden.

Tijdens het due diligence-proces versnellen grote taalmodellen de analyse van complexe documentatie, automatiseren ze data en verbeteren ze de financiële en operationele benchmarking. Dit verkort de doorlooptijd van transacties en zorgt tegelijkertijd voor een grondigere analyse.

Zodra activa in de portefeuille zijn opgenomen, AI waarde creëren. ESG-teams gebruiken het om prestatie-indicatoren bij te houden, beleggingsteams vertrouwen erop voor marktmonitoring en het zoeken naar overnamekandidaten, en afdelingen voor beleggersrelaties maken er gebruik van om sneller en nauwkeuriger te reageren op verzoeken van beperkte partners.

Wat hieruit naar voren komt, is niet één enkel gebruiksscenario, maar een geïntegreerde informatie-laag die de besluitvorming binnen het hele fonds ondersteunt.

AI stellen in het fonds

Bij de implementatie van AI de private-equitysector moet men zich in een bijzonder gevoelige omgeving begeven. Fondsen beheren uiterst vertrouwelijke data, variërend van portefeuilleprestaties, dealpijplijnen en eigen operationele kengetallen tot rapportages aan beleggers. Beveiliging, traceerbaarheid en governance zijn daarom geen technische extra’s, maar fundamentele vereisten.

Elina illustreert dit evenwicht aan de hand van het voorbeeld van Ardian, waar veilige generatieve AI werden geïmplementeerd binnen de eigen cloud van het fonds.

"Beveiliging is in deze sector van cruciaal belang", legt ze uit. "We implementeren oplossingen binnen de omgeving van de klant om volledige controle over data, toegang en traceerbaarheid te garanderen."

Aangepaste architecturen zorgen ook voor prestatieverbeteringen. Geavanceerde retrieval-frameworks zorgen ervoor dat modellen nauwkeurige, controleerbare antwoorden leveren in plaats van algemene resultaten. Kostenoptimalisatie is een andere drijfveer: op maat gemaakte implementaties kunnen de AI met een factor vier tot tien verlagen in vergelijking met standaardlicentiemodellen, afhankelijk van de gebruiksintensiteit.

Het resultaat is een gecontroleerde maar schaalbare AI , die is ontworpen met het oog op institutionele nauwkeurigheid in plaats van op experimenten.

Meer dan alleen tools: de werkwijze van fondsen herzien

Hoewel er veel aandacht wordt besteed aan de implementatie van technologie, ligt de diepgaande transformatie elders. AI legt onvermijdelijk structurele inefficiënties in bestaande werkprocessen bloot: handmatige rapportagestromen, gefragmenteerde data en dubbele analyses vormen knelpunten zodra automatisering wordt geïntroduceerd.

Zoals Jérôme uitlegt: „Technologie is niet langer het moeilijkste deel. Het echte werk bestaat erin de processen van begin tot eind te herzien om AI optimaal te benutten.”

Daarom richten veel transformatieprogramma’s zich evenzeer op het herontwerpen van het bedrijfsmodel als op technische ondersteuning. De initiatieven bestrijken onder meer dealteams, ESG, investor relations, fondsadministratie en marketingfuncties, en brengen deze op één lijn met AI workflows.

Het effect kan snel merkbaar zijn. In sommige gevallen kan een grondige herziening van het bedrijfsmodel binnen drie maanden worden gerealiseerd, waardoor de manier waarop general partners toegang krijgen tot inzichten, samenwerken en beslissingen nemen fundamenteel wordt veranderd. Op deze manier AI niet alleen AI middel om de productiviteit te verhogen, maar ook AI katalysator voor organisatorische vernieuwing.

Waarde creëren binnen portefeuillebedrijven

Hoewel AI de fondsactiviteiten AI , ligt het grootste potentieel voor waardecreatie bij de portefeuillebedrijven zelf. Private-equitybedrijven beschouwen AI steeds vaker als een factor die de waardering beïnvloedt. In het verleden waren geavanceerde analytische mogelijkheden echter vooral voorbehouden aan grote ondernemingen met aanzienlijke technische middelen. Dit paradigma is aan het verschuiven.

"AI vroeger gezien als een luxe die alleen voor grote bedrijven was weggelegd. Tegenwoordig kunnen zelfs middelgrote bedrijven gerichte, zeer effectieve toepassingen implementeren", merkt Elina op.

De eerste stap is diagnostisch: het beoordelen van AI op het gebied van data AI , de kwetsbaarheid voor disruptieve veranderingen en het potentieel voor waardecreatie organisatieelke organisatie. Bij deze evaluatie wordt doorgaans gekeken naar:

  • data van operationele en commerciële data
  • Blootstelling aan concurrentiedruk door AI
  • Interne digitale mogelijkheden
  • Strategische groeiprioriteiten

Vervolgens worden de belangrijkste use cases geselecteerd op basis van haalbaarheid en zakelijke impact. Veelvoorkomende kansen die meerdere portfolio’s omvatten, zijn onder meer:

  • Interne GenAI-copiloten voor het automatiseren van rapportages, e-mails en CRM-updates
  • Leadgeneratie en B2B-marketinginformatie
  • Versnelling van offerteaanvragen en het indienen van offertes
  • Kennisbeheer op het gebied van verkoop en het opstellen van offertes

Deze worden vaak aangevuld met sectorspecifieke initiatieven, afgestemd op de productie-, gezondheidszorg-, dienstensector of industriële context. Snelheid is van cruciaal belang. Eerste volwassenheidsbeoordelingen kunnen binnen een maand worden uitgevoerd, waarna kort daarna proefprojecten van start gaan. Dankzij dit model voor snelle implementatie kunnen fondsen hypothesen over waardecreatie toetsen voordat ze zich vastleggen op grootschalige investeringen.

data leggen

Aan de basis van zowel AI op fondsniveau als op portefeuilleniveau AI één gemeenschappelijke voorwaarde: uniforme, toegankelijke data. Zoals Jérôme het zegt: „Geen data, geen AI.“

Veel fondsen investeren daarom in gecentraliseerde data die informatie van portefeuillebedrijven, externe leveranciers en interne rapportagesystemen samenbrengen. Bij Ardian is dit gerealiseerd door de ontwikkeling van een cloud analytisch data dat is ontworpen om:

  • Geaggregeerde financiële en operationele data
  • Rapportageprocessen automatiseren
  • De rekensnelheid en de latentie verbeteren
  • data en het beheer data verbeteren

Dergelijke platforms functioneren als levende ecosystemen. Nieuwe datasets, tools en applicaties worden geleidelijk geïntegreerd, waardoor de analytische mogelijkheden voortdurend worden uitgebreid. Data versnellen de acceptatie nog verder door directe toegang tot externe informatiebronnen mogelijk te maken zonder ingewikkelde API-integraties. Voor fondsen vormt deze infrastructuur de ruggengraat van AI , waardoor inzichten niet in silo’s blijven zitten, maar worden gedeeld tussen beleggings- en operationele teams.

Van experimenteren tot dagelijks gebruik

Een van de meest opvallende ontwikkelingen bij AI in de private-equitysector is eerder cultureel dan technisch van aard: wat begon als door consultants aangestuurde experimenten, groeit uit tot door teams geleide innovatie.

Zodra beveiligde AI zijn geïmplementeerd, ontdekken transactieteams, ESG-specialisten en professionals op het gebied van investor relations al snel nieuwe toepassingen die aansluiten bij hun dagelijkse uitdagingen.

Zoals Elina opmerkt: AI niet langer een snufje. Het wordt steeds meer een vast onderdeel van het dagelijkse werk. Teams ontdekken zelf nieuwe manieren om het te gebruiken waar we niet op hadden gerekend.”

Deze bottom-up-toepassing weerspiegelt een bredere verschuiving: AI van een gespecialiseerde functie naar een ingeburgerde werkwijze, die verweven is met de manier waarop fondsen opereren, analyseren en communiceren.

Conclusie: Een nieuwe strategische noodzaak voor private equity

De invloed AIop private equity is niet langer theoretisch. Ze is tastbaar, meetbaar en neemt in snelheid toe. Fondsen die AI omarmen AI niet alleen hun efficiëntie, maar geven ook een nieuwe vorm aan de manier waarop waarde wordt gecreëerd gedurende de gehele beleggingscyclus. Van het zoeken naar kansen en due diligence tot portefeuillegroei en de voorbereiding op een exit: AI een aanzienlijke toename van zowel snelheid als inzicht.

De bedrijven die deze transformatie zullen aansturen , zijn de bedrijven die AI zien AI infrastructuur en nietAI een verzameling tools. Door te investeren in veilige data , bedrijfsmodellen te herontwerpen en capaciteiten binnen hun hele portfolio op te schalen, geven ze een nieuwe invulling aan de manier waarop waarde wordt gecreëerd.

In een sector waar timing bepalend is voor het rendement, zou het vermogen om informatie op grote schaal in de praktijk te brengen wel eens de volgende stap kunnen zijn op weg naar concurrentievoordeel.