Di tanto in tanto il Wall Street Journal mette alla prova l'ipotesi di Burton Malkiel secondo cui uno scimpanzé che sceglie azioni a caso dovrebbe avere le stesse prestazioni dei professionisti umani. I risultati generano sempre risate e una certa umiltà per l'homo sapiens coinvolto, poiché lo scimpanzé di solito tiene testa e poi alcuni.

Ma ora, come investitori, dobbiamo affrontare qualcosa di un po' più minaccioso delle scimmie con gli occhi bendati che lanciano freccette: l'intelligenza artificiale generativa. In che modo questa nuova tecnologia interromperà il gioco degli investimenti? Relegherà gli esseri umani ai margini? Oppure possiamo usarlo per renderci più astuti, efficienti e di successo nell'acquistare e costruire imprese?

Questo post esplorerà queste domande, con particolare attenzione a come l'intelligenza artificiale cambierà il processo quotidiano degli investimenti in private equity. Conclude una serie in tre parti iniziata con How to Invest in AI e proseguita con How AI is Changing Business. Cominciamo.

L'intelligenza artificiale offre un percorso a quattro vie per il miglioramento

Nel mondo degli investimenti pubblici, l'intelligenza artificiale sta facendo un enorme successo. I portafogli azionari selezionati e gestiti da ChatGPT sono già in fase di test e almeno alcuni hanno superato i benchmark per periodi di tempo limitati. Inoltre, studi accademici hanno suggerito che ChatGPT potrebbe essere migliore di alcuni metodi tradizionali per prevedere i movimenti dei prezzi delle azioni dai titoli delle notizie (ChatGPT può prevedere i movimenti dei prezzi delle azioni? Prevedibilità del ritorno e modelli linguistici di grandi dimensioni di Alejandro Lopez-Lira, Yuehua Tang :: SSRN). Man mano che i "robo-advisor" diventano sempre più facili da usare e pratici, è probabile che i consulenti per gli investimenti al dettaglio in carne e ossa e persino i grandi e sofisticati investitori istituzionali nei mercati pubblici subiscano un'interruzione dei loro modelli di business.

Ma i mercati degli investimenti privati ​​sono una questione diversa. Nel mondo degli investimenti privati, i dati sono meno abbondanti e non così liberamente disponibili, e il flusso delle operazioni è più ristretto, con broker e altri guardiani che spesso limitano la portata dei processi di negoziazione. Tuttavia, ciò non significa che grandi cambiamenti non siano ancora all'orizzonte nei mercati privati. Con questo in mente, ho delineato quattro aree critiche in cui l'IA è pronta per semplificare i flussi di lavoro e rendere le aziende di PE più capaci di trovare e investire in aziende con un potenziale di rendimento superiore.

1. Identificazione del bersaglio

Il private equity consiste nello spostare le operazioni attraverso l'imbuto di approvvigionamento (Processo di approvvigionamento di accordi di private equity | Un modello semplice) e il primo passaggio consiste nell'identificare gli obiettivi dell'affare. I dati sulle aziende private potrebbero non essere così abbondanti come quelli sulle aziende pubbliche, ma esistono ancora. E l'IA generativa può setacciarlo con un grado di discernimento simile a quello umano che non abbiamo mai visto prima dagli strumenti automatizzati. Una società di private equity può impostare criteri basati su settore, dimensioni, area geografica, maturità aziendale, struttura gestionale o qualsiasi altra caratteristica di interesse e compilare molto rapidamente un elenco di potenziali candidati per l'acquisizione.

E i negozianti stanno già sfruttando questo potere con grande successo. Dopo aver visto suo nonno chiudere la sua attività immobiliare a causa della mancanza di un piano di successione praticabile, Shunsaku Sagami ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale che utilizza dati privati ​​per identificare le aziende con proprietari che probabilmente andranno presto in pensione (L'invecchiamento della popolazione giapponese aiuta questo giovane fondatore ad avvicinarsi allo status di miliardario – Bloomberg). La sua azienda, M&A Research Institute Holdings, mette in contatto queste attività con gli acquirenti e fa da intermediario per gli accordi a pagamento. Dopo diversi anni di rapida crescita, M&A Research Institute Holdings ha ora oltre 160 dipendenti e ha catapultato il patrimonio netto di Sagami a quasi $ 1 miliardo.

Questo approccio basato sull'intelligenza artificiale potrebbe far risparmiare ai professionisti del private equity molto tempo nell'identificare le attività su cui investire. Non siamo ancora vicini al punto di mettere un bot a capo dei fondi e dirgli di andare a trovare ed eseguire affari. Ovviamente sono ancora necessari un significativo giudizio umano e una supervisione per decidere se vale la pena perseguire un determinato obiettivo e fino a che punto nel contesto della strategia complessiva di un'azienda. Ma l'intelligenza artificiale può essere di grande aiuto per vagliare e stabilire la priorità di un universo di obiettivi, nonché per scoprire obiettivi che potrebbero essere sfuggiti ai negozianti umani o agli schermi non IA. L'intelligenza artificiale può persino redigere materiali di sensibilizzazione facilmente personalizzabili per comunicare con i proprietari esistenti.

Ma c'è un fatto molto importante da tenere a mente quando si sfrutta l'intelligenza artificiale per l'approvvigionamento di affari: come per qualsiasi cosa relativa al computer, gli output sono buoni quanto gli input. Se i dati di input da cui lavora un algoritmo AI sono incompleti o imprecisi (come possono essere i dati, specialmente quando provengono da Internet), le raccomandazioni fornite dall'algoritmo porteranno quel pregiudizio, portando a risposte distorte o incomplete. Questo è qualcosa a cui le società di private equity dovranno prestare molta attenzione mentre adottano l'intelligenza artificiale. La supervisione umana e i controlli di sanità mentale saranno fondamentali in ogni fase del processo, dalla valutazione dell'algoritmo alla raccomandazione di aggiustamenti.

2. Diligenza

L'IA generativa è il più grande lettore di velocità di sempre. Può elaborare milioni di pagine Web quasi istantaneamente, riassumendo i punti chiave rilevanti per la domanda in questione in sinossi altamente leggibili. In termini di diligenza del private equity, questo può cambiare le regole del gioco per ricercare rapidamente un'azienda o un settore target e riassumere i risultati per la revisione umana, dando ai negozianti umani più tempo per concentrarsi su domande e analisi di livello superiore, piuttosto che sull'analisi dei dati.

L'intelligenza artificiale può persino generare modelli finanziari. Perché dedicare risorse umane almeno alle parti più basilari della complessa costruzione di modelli di fogli di calcolo quando ChatGPT (o un numero crescente di strumenti Excel simili) può tradurre un inglese semplice nella corretta sintassi della formula del foglio di calcolo? Ad esempio, una delle più grandi banche in Argentina, ICBC Argentina, una volta ha fatto il budget e le previsioni utilizzando oltre 100 fogli di calcolo collegati. Durante il processo, i dipendenti lavoravano spesso fino alle 2 del mattino e nei fine settimana. Ma dopo aver acquistato uno strumento di pianificazione e analisi con AI da IBM, il tempo dedicato ad alcuni processi è stato dimezzato o più (Case study della Industrial and Commercial Bank of China Argentina (ICBC) | IBM). Gli algoritmi di intelligenza artificiale mostrano anche una promessa significativa nel prendere grandi volumi di dati storici ed eseguire simulazioni per aiutare a decidere quali scenari di input sono più rilevanti per aiutare a prevedere la traiettoria di un determinato obiettivo o settore.

Man mano che sempre più aziende seguono questo percorso, una domanda naturale è se ci sarà ancora un ruolo per gli analisti umani? Decisamente. Ma alcuni, specialmente quelli che amano le minuzie di Excel, potrebbero dover accettare una promozione. Invece di codificare formule e macro, potrebbero trovarsi a calibrare e convalidare il lavoro del computer, interpretare gli output e giocare scenari alternativi. Ci sarà anche più tempo per la diligenza al di fuori della modellazione, come parlare con il management e gli esperti del settore sulle migliori ipotesi e tendenze da incorporare nel modello. Oggi l'intelligenza artificiale non è quasi pronta per eseguire LBO completi e anche se gli algoritmi assumono un ruolo più importante nell'esecuzione dei modelli di fogli di calcolo, una profonda comprensione dei concetti e degli obiettivi finanziari coinvolti sarà più preziosa che mai per aiutare gli esseri umani a sollecitare e valutare questa esecuzione (Corsi di modellazione finanziaria | Un modello semplice).

3. Monitoraggio del portafoglio

Nel monitoraggio del portafoglio, proprio come nella due diligence, l'IA generativa è come avere un analista di livello mondiale e un ricercatore di mercato tutto in uno (per non parlare di uno che non ha bisogno di tempo libero!). L'intelligenza artificiale può essere incredibilmente efficace nella scansione e nel riepilogo delle tendenze quantitative e qualitative del settore, nonché nel monitoraggio e nell'analisi degli indicatori di prestazioni chiave (KPI), il tutto con l'obiettivo di consentire un migliore processo decisionale umano. Man mano che questo diventa più diffuso, è probabile che il monitoraggio diventi non solo meno dispendioso in termini di tempo per le persone coinvolte, ma anche più in tempo reale, consentendo alle aziende e ai loro investitori di prendere decisioni migliori più velocemente.

Questi miglioramenti dovrebbero avere un impatto positivo non solo sul lavoro quotidiano degli investitori PE, ma anche sui dipendenti delle società di loro proprietà, dal momento che l'intelligenza artificiale può assumersi parte del lavoro faticoso (altamente necessario) del monitoraggio dei KPI e del reporting degli investitori . So in prima persona quanto tempo le società di portfolio impiegano per raccogliere e comunicare i dati sulle prestazioni ai loro proprietari di PE. Ridurre questo tempo potrebbe rendere la relazione molto più fluida e consentire al management di dedicare più tempo alla gestione e al miglioramento del business.

Di che tipo di potenziali guadagni stiamo parlando? La figura 1 di seguito è tratta da un sondaggio globale condotto su 1,492 uomini d'affari. Mostra sia i guadagni medi di entrate che i risparmi sui costi nel 2021 grazie all'adozione dell'IA in una varietà di funzioni aziendali. Molte di queste funzioni, come le operazioni, il marketing e le risorse umane, dovrebbero vedere chiari vantaggi dall'implementazione dell'IA, come abbiamo discusso nel post precedente. Ma in aggiunta, l'area della strategia e della finanza aziendale, dove in genere si svolge gran parte del lavoro relativo al monitoraggio del portafoglio e all'interfaccia con i proprietari di PE, ha visto il 65% degli utenti di intelligenza artificiale segnalare un certo livello di aumento dei ricavi e il 43% un certo livello di riduzione dei costi, tipicamente dell'ordine di oltre il 10%. E quel sondaggio si basa sui risultati raggiunti almeno un anno prima della comparsa di strumenti come ChatGPT.

Figura 1. L'intelligenza artificiale sta aumentando i ricavi e riducendo i costi su tutta la linea

Fonte: McKinsey & Company (sfondo aggiunto) 

4. Processi di back-office

Le società di private equity richiedono una notevole quantità di attività di back-office per supportare la missione di front-office di investire responsabilmente il capitale LP in accordi con il rendimento più elevato. Dalle risorse umane a quelle legali e contabili, l'IA può automatizzare più attività manuali, estenuanti e ripetitive per risparmiare tempo e denaro. Lo screening e il colloquio intelligenti dei candidati al lavoro, la stesura di giunte, LOI e altri documenti legali comuni e l'automazione dei processi di LP in corso e di segnalazione normativa rientrano tutti nelle capacità dell'IA generativa, anche oggi.

Società di private equity SignalFire (LINK) ha migliorato radicalmente l'efficienza del suo back office utilizzando l'intelligenza artificiale per fare cose come convertire fogli di lavoro (accordi informali sugli aspetti di un accordo) in documenti più lunghi, più dettagliati e legalmente vincolanti. SignalFire utilizza persino l'intelligenza artificiale per aiutare a creare contenuti di marketing micro-targeting per un pubblico specifico. Man mano che la tecnologia si evolve, le possibilità di questo tipo di automazione saranno probabilmente limitate solo dalla nostra immaginazione e dalla nostra volontà di implementarla in modo efficace.

Conclusione: l'IA funziona, ma solo con il coinvolgimento umano

Quando si tratta di IA generativa, sono ottimista. Ma sono anche un realista. Incorporare l'intelligenza artificiale nei modi sopra descritti può rendere più efficiente ed efficace il lavoro sia degli investitori che dei team di gestione con cui collaborano, ma la transizione non sarà sempre fluida o di successo. A breve termine, alcuni tipi di posti di lavoro sia nelle società di private equity che nelle società in portafoglio che controllano andranno perduti o radicalmente trasformati. Una formazione adeguata e protocolli di sicurezza saranno fondamentali per garantire che i dipendenti su tutta la linea siano a loro agio e competenti nell'utilizzo dell'IA per semplificare i loro flussi di lavoro quotidiani, senza esporre dati sensibili ad algoritmi di intelligenza artificiale che potrebbero sfruttarli o diffonderli in modi sconosciuti.

Nel primo post di questa serie, ho riconosciuto l'ampio spettro di opinioni sul potenziale dell'IA, con alcune persone che credono che porterà a un'utopia e altri che prevedono l'apocalisse. Personalmente non credo che il risultato finale sarà vicino a nessuno dei due estremi. Ma una delle chiavi per garantire che atterri più vicino al primo che al secondo (soprattutto per te e la tua organizzazione) è una supervisione umana istruita e continua. Warren Buffet ha avvertito gli investitori di "non investire mai in un'attività che non puoi capire". Quindi, quando si tratta di intelligenza artificiale, non seguire le tendenze o affrettarti a implementare soluzioni costose finché non sarai in grado di concentrarti completamente su ciò che possono e, cosa più importante, non possono fare. Continua a leggere, continua a imparare e continua a cercare opportunità per sfruttare l'intelligenza artificiale in modi che siano evidenti vittorie, sia nel tuo lavoro quotidiano, nel lavoro delle società del tuo portafoglio o in entrambi.

E se stai ancora cercando di entrare nel mondo degli investimenti privati, la buona notizia è che per molti versi non potrebbe esserci un momento migliore (in particolare se sfrutti alcune delle nostre intuizioni passate sull'argomento, come Irrompere nel private equity con un background non tradizionale | Un modello semplice). Padroneggiare rapidamente e con successo l'uso di nuovi strumenti di intelligenza artificiale ti distinguerà dagli altri aspiranti affaristi. E suggerire usi innovativi per l'IA può essere un ottimo modo per avviare una conversazione o mettere piede nella porta con aziende esistenti. Ma ricorda, indipendentemente dall'impostazione, gli strumenti di intelligenza artificiale sono proprio questo... strumenti. Alla fine della giornata, almeno per il prossimo futuro, le funzioni chiave degli investimenti in private equity come l'impostazione dei mandati, l'esercizio del giudizio sugli investimenti e la costruzione di relazioni rimarranno esattamente nelle mani umane e non robotiche.

Ti sei imbattuto in un potenziale investimento interessante relativo all'intelligenza artificiale o in un nuovo utilizzo della tecnologia negli investimenti in private equity o nella gestione di società in portafoglio? Contattaci all'indirizzo info@asimplemodel.com o attraverso uno dei canali sottostanti e raccontaci di più: siamo sempre alla ricerca di nuove opportunità ed esempi da incorporare mentre continuiamo la discussione sull'IA.

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