Private equity gaat een nieuw tijdperk van versnelde transformatie in, aangedreven door AI. In dit gesprek voor De Brug, Elina Ashkinazi-Ildis, Partner & Lead Private Equity, en Jérôme Petit, Managing Partner, onderzoekt hoe AI de waardecreatie van portefeuilles, fondsactiviteiten en beleggingsstrategieën herdefinieert.

Elina Ashkinazi-Ildis begon haar carrière in de strategieconsulting, gespecialiseerd in ondersteuning bij transacties, voordat ze in dienst trad bij Artefact's Private Equity praktijk, waar ze zich richt op due diligence, data en AI-transformatie bij fondsen en hun portefeuilles.

Jérôme Petit werkt al meer dan 25 jaar voor wereldwijde private-equityfirma's en leidt Artefact’en werkt samen met topfondsen over de hele wereld.

AI schalen voor de gehele beleggingslevenscyclus

Participatiemaatschappijen benaderen AI niet als een experimentele technologie, maar als een structurele hefboom voor concurrentievermogen. Industrie data bevestigt het tempo van de verandering: driekwart van de participatiemaatschappijen heeft al aanzienlijk geïnvesteerd in digitale transformatie, waarbij AI de meerderheid van deze investeringen vertegenwoordigt. Het momentum is duidelijk, maar veel fondsen hebben nog steeds moeite om hun ambitie om te zetten in uitvoering.

De mogelijkheid omvat de hele levenscyclus van een investering. Voordat deals worden getekend, AI vergemakkelijkt sourcing en screening door relevante overnamedoelen te identificeren en deze te vergelijken met vergelijkbare activa. AI onthult ook sneller marktsignalen dan traditionele onderzoeksmethoden.

Tijdens due diligence versnellen grote taalmodellen de analyse van complexe documentatie, automatiseren data extractie en verbeteren financiële en operationele benchmarking. Dit verkort de transactietijd terwijl de analytische diepte wordt verbeterd.

Zodra activa in de portefeuille komen, blijft AI waarde creëren. ESG-teams gebruiken het om prestatie-indicatoren bij te houden, beleggingsteams vertrouwen erop voor marktmonitoring en het scouten van add-on overnames, en investor-relationsfuncties gebruiken het om sneller en nauwkeuriger te reageren op verzoeken van LP's.

Het resultaat is niet één enkele use case, maar een geïntegreerde intelligentielaag die de besluitvorming binnen het hele fonds ondersteunt.

AI beveiligen in de kern van het fonds

Het toepassen van AI in private equity vereist het navigeren door een unieke gevoelige omgeving. Fondsen beheren zeer vertrouwelijke data, van portefeuilleprestaties, dealpijplijnen en bedrijfseigen statistieken tot rapportage aan beleggers. Beveiliging, traceerbaarheid en governance worden daarom fundamentele vereisten in plaats van technische toevoegingen..

Elina benadrukt dit evenwicht aan de hand van het voorbeeld van Ardian, waar veilige generatieve AI-capaciteiten werden ingezet binnen de eigen cloud-infrastructuur van het fonds.

“Beveiliging is absoluut van het grootste belang in deze industrie,” aldus de directeur.” legt ze uit. “We implementeren oplossingen binnen de omgeving van de klant om volledige controle over data, toegang en traceerbaarheid te garanderen.”

Aangepaste architecturen maken ook prestatieverbeteringen mogelijk. Geavanceerde retrieval frameworks zorgen ervoor dat modellen nauwkeurige, controleerbare antwoorden leveren in plaats van algemene outputs. Kostenoptimalisatie is een andere drijfveer: implementaties op maat kunnen de operationele kosten van AI vier tot tien keer verlagen in vergelijking met standaard licentiemodellen, afhankelijk van de gebruiksintensiteit.

Het resultaat is een gecontroleerde maar schaalbare AI-omgeving, ontworpen voor institutionele nauwkeurigheid in plaats van experimenteren.

Verder dan hulpmiddelen: Herontwerpen hoe fondsen werken

Hoewel er veel aandacht wordt besteed aan de inzet van technologie, ligt de diepere transformatie elders. De invoering van AI legt onvermijdelijk structurele inefficiënties in bestaande workflows bloot: handmatige rapportageketens, gefragmenteerde data toegang en dubbele analyses worden knelpunten zodra automatisering wordt ingevoerd.

Zoals Jérôme uitlegt, “Technologie is niet langer het moeilijkste deel. Het echte werk is het end-to-end herdenken van processen om AI volledig te benutten.”

Daarom richten veel transformatieprogramma's zich zowel op het herontwerpen van het operationele model als op het technisch mogelijk maken ervan. Initiatieven omvatten dealteams, ESG, investor relations, fondsenadministratie en marketingfuncties, en stemmen deze af op AI-ondersteunde workflows.

De impact kan snel zijn. In sommige gevallen, een uitgebreid herontwerp van het operationele model kan binnen een tijdsbestek van drie maanden worden geleverd, De manier waarop algemene partners toegang krijgen tot inzichten, samenwerken en beslissingen nemen, wordt fundamenteel veranderd. Op deze manier, AI wordt een katalysator voor organisatorische heruitvinding, en niet alleen de productiviteit.

Waarde activeren binnen portefeuillebedrijven

Als AI de fondsactiviteiten verbetert, het grootste potentieel voor waardecreatie binnen de portefeuillebedrijven zelf ligt. Private equity firma's zien de volwassenheid van AI steeds meer als een drijvende kracht achter de waardering. Historisch gezien waren geavanceerde analysecapaciteiten echter geconcentreerd in grote ondernemingen met aanzienlijke technische middelen. Dit paradigma is aan het verschuiven.

“AI werd ooit gezien als een luxe die alleen voor grote bedrijven was weggelegd. Vandaag de dag kunnen zelfs bedrijven in het middensegment doelgerichte use cases met een grote impact implementeren,” aldus de directeur.” merkt Elina op.

De eerste stap is diagnostisch: het beoordelen van de data- en AI-volwassenheid van elk bedrijf, de blootstelling aan disruptie en het potentieel voor waardecreatie. Bij deze evaluatie wordt meestal gekeken naar:

  • Operationele en commerciële beschikbaarheid van data
  • Concurrentie blootgesteld aan AI-disruptie
  • Interne digitale mogelijkheden
  • Strategische groeiprioriteiten

Dan, geprioriteerde use cases worden geïdentificeerd op basis van haalbaarheid en zakelijke impact. Veel voorkomende portefeuille-overschrijdende mogelijkheden zijn onder andere:

  • Interne GenAI copilots om rapportage, e-mails en CRM-updates te automatiseren
  • Leadgeneratie en B2B marketingintelligentie
  • Versnelling van RFP's en reacties op aanbestedingen
  • Verkoopkennisbeheer en het opstellen van voorstellen

Deze worden vaak aangevuld met sectorspecifieke initiatieven, toegesneden op de productiesector, de gezondheidszorg, de dienstensector of de industrie. Snelheid is cruciaal. Initiële maturiteitsassessments kunnen in minder dan een maand worden uitgevoerd, en kort daarna kunnen proefimplementaties van start gaan. Dit snelle activeringsmodel stelt fondsen in staat om hypotheses over waardecreatie te testen voordat ze overgaan tot grootschalige investeringen.

De data foundations bouwen

Aan AI op fonds- en portefeuilleniveau ligt een gemeenschappelijke voorwaarde ten grondslag: verenigd, toegankelijk data. Zoals Jérôme het zegt, “Geen data, geen AI.”

Veel fondsen investeren daarom in gecentraliseerde data platforms die informatie consolideren van portefeuillebedrijven, externe leveranciers en interne rapportagesystemen. Dit werd bij Ardian geïmplementeerd door een analytische cloud te maken die ontworpen is om:

  • Geaggregeerde financiële en operationele data
  • Rapportagepijplijnen automatiseren
  • Berekeningssnelheid en latentie verbeteren
  • data nauwkeurigheid en bestuur verbeteren

Dergelijke platforms functioneren als levende ecosystemen. Nieuwe datasets, tools en toepassingen worden geleidelijk geïntegreerd, waardoor de analytische mogelijkheden voortdurend worden uitgebreid. Data marktplaatsen versnellen het gebruik nog verder door directe toegang tot externe informatiebronnen mogelijk te maken zonder complexe API-integraties. Voor fondsen is dit infrastructuur wordt de ruggengraat van de schaalbaarheid van AI, zodat inzichten niet in silo's worden opgeslagen maar worden gedeeld in investerings- en operationele teams.

Van experiment tot dagelijkse toepassing

Een van de opvallendste ontwikkelingen in de toepassing van AI door private equity is eerder cultureel dan technisch van aard: wat begon als door consultants aangestuurd experiment wordt nu door teams geleide innovatie.

Zodra veilige AI-omgevingen zijn geïmplementeerd, kunnen dealteams, ESG-specialisten en investor relations-professionals snel nieuwe toepassingen vinden die aansluiten bij hun dagelijkse uitdagingen.

Zoals Elina opmerkt, “AI is niet langer een gadget. Het wordt onderdeel van het dagelijkse werk. Teams vinden zelf nieuwe manieren om het te gebruiken die we niet hadden voorzien.”

Deze bottom-up adoptie weerspiegelt een bredere verschuiving: AI verschuift van gespecialiseerd vermogen naar een institutionele reflex, ingebed in de manier waarop fondsen werken, analyseren en communiceren.

Conclusie: Een nieuwe strategische noodzaak voor private equity

De invloed van AI op private equity is niet langer theoretisch. Het is operationeel, meetbaar en versnellend. Fondsen die AI omarmen, verbeteren niet alleen de efficiëntie, maar geven ook een nieuwe vorm aan de manier waarop waarde wordt gecreëerd tijdens de hele beleggingslevenscyclus. Van sourcing en onderzoek tot portefeuillegroei en exitbereidheid, AI wordt een vermenigvuldiger van zowel snelheid als inzicht.

De bedrijven die deze transformatie zullen leiden, zijn de bedrijven die het volgende zien AI als infrastructuur, niet als toolset. Door te investeren in veilige data foundations, bedrijfsmodellen opnieuw te ontwerpen en capaciteiten over hun portefeuilles te schalen, herdefiniëren ze de mechanismen van waardecreatie.

In een sector waar timing het rendement bepaalt, is het vermogen om Intelligentie op schaal operationaliseren zou wel eens de volgende grens van concurrentievoordeel kunnen worden.