Wall Street Journal zaman zaman Burton Malkiel'in hisse senetlerini rastgele toplayan bir şempanzenin profesyonel insanlar kadar iyi performans göstermesi gerektiği yönündeki hipotezini test ediyor. Sonuçlar her zaman ilgili homo sapiensler için kahkahalara ve biraz tevazuya neden olur, çünkü şempanze genellikle kendine ait ve daha sonra da bazılarına sahip çıkar.

Ancak şimdi biz yatırımcılar, gözleri bağlı, dart atan maymunlardan biraz daha tehditkar bir şeyle karşı karşıyayız: üretken yapay zeka. Bu yeni teknoloji yatırım oyununu nasıl bozacak? İnsanları kenarda mı bırakacak? Yoksa bunu kendimizi iş satın alma ve kurma konusunda daha akıllı, verimli ve başarılı kılmak için kullanabilir miyiz?

Bu yazı, yapay zekanın özel sermaye yatırımlarının günlük sürecini nasıl değiştireceğine özellikle odaklanarak bu soruları araştıracak. Yapay Zekaya Nasıl Yatırım Yapılır ile başlayan ve Yapay Zeka İşi Nasıl Değiştiriyor ile devam eden üç bölümlük bir diziyi tamamlıyor. Hadi başlayalım.

Yapay Zeka İyileştirmeye Giden Dört Yönlü Bir Yol Sunuyor

Kamu yatırımı dünyasında yapay zeka büyük bir sıçrama yapıyor. ChatGPT tarafından seçilen ve yönetilen hisse senedi portföyleri hâlihazırda test ediliyor ve en azından bazıları sınırlı bir süre boyunca kıyaslamaları geçmeyi başardı. Ayrıca akademik çalışmalar, ChatGPT'nin haber başlıklarından hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin etmede bazı geleneksel yöntemlerden daha iyi olabileceğini öne sürüyor (ChatGPT Hisse Senedi Fiyat Hareketlerini Tahmin Edebilir mi? Dönüş Tahmin Edilebilirliği ve Geniş Dil Modelleri Yazan: Alejandro Lopez-Lira, Yuehua Tang :: SSRN). "Robo-danışmanlar" giderek daha kullanıcı dostu ve bilgili hale geldikçe, etten kemikten perakende yatırım danışmanları ve hatta kamu piyasalarındaki büyük, sofistike kurumsal yatırımcılar bile iş modellerinin bozulduğunu görecekler.

Ancak özel yatırım piyasaları farklı bir konudur. Özel yatırım dünyasında, veriler daha az miktardadır ve serbestçe erişilebilir değildir ve komisyoncuların ve diğer bekçilerin genellikle anlaşma süreçlerinin erişimini sınırlamasıyla anlaşma akışı daha kısıtlıdır. Ancak bu, özel pazarlarda hâlâ büyük değişikliklerin ufukta görünmediği anlamına gelmiyor. Bunu aklımda tutarak, yapay zekanın iş akışlarını kolaylaştırmak ve PE firmalarının üstün getiri potansiyeline sahip işletmeleri daha iyi bulup bunlara yatırım yapabilmesini sağlamak için hazırlandığı dört kritik alanın ana hatlarını çizdim.

1. Hedef Belirleme

Özel sermaye tamamen anlaşmaları kaynak bulma hunisi boyunca taşımakla ilgilidir (Özel Sermaye Anlaşması Kaynak Bulma Süreci | Basit Bir Model) ve ilk adım anlaşma hedeflerini belirlemektir. Özel şirketlere ilişkin veriler, kamu şirketlerine ilişkin veriler kadar bol olmayabilir, ancak hâlâ mevcuttur. Ve üretken yapay zeka, daha önce otomatik araçlarda görmediğimiz düzeyde insan benzeri bir muhakeme yeteneğiyle bunu tarayabilir. Bir özel sermaye şirketi sektör, büyüklük, coğrafya, iş olgunluğu, yönetim yapısı veya ilgilenilen diğer herhangi bir özelliğe dayalı kriterler oluşturabilir ve satın alma için potansiyel adayların listesini çok hızlı bir şekilde doldurabilir.

Ve anlaşma yapıcılar bu gücü zaten büyük bir başarıyla kullanıyorlar. Shunsaku Sagami, büyükbabasının geçerli bir veraset planının olmaması nedeniyle emlak işini kapatmasını izledikten sonra, yakın zamanda emekli olması muhtemel sahipleri olan işletmeleri belirlemek için özel verileri kullanan bir yapay zeka algoritması geliştirdi (Japonya'nın Yaşlanan Nüfusu Bu Genç Kurucunun Milyarder Statüsüne Yaklaşmasına Yardımcı Oluyor - Bloomberg). Firması M&A Research Institute Holdings, bu işletmeleri alıcılarla buluşturuyor ve bir ücret karşılığında anlaşmalara aracılık ediyor. Birkaç yıl süren hızlı büyümenin ardından, M&A Araştırma Enstitüsü Holdings'in şu anda 160'ın üzerinde çalışanı var ve Sagami'nin net değerini yaklaşık 1 milyar dolara çıkardı.

Bu yapay zeka destekli yaklaşım, özel sermaye profesyonellerine yatırım yapılabilir işletmeleri belirlemede önemli ölçüde zaman kazandırabilir. Fonlardan sorumlu bir bot görevlendirme ve ona anlaşmaları bulup yürütmesini söyleme noktasına hala yaklaşmış değiliz. Belirli bir hedefin takip edilmeye değer olup olmadığına ve firmanın genel stratejisi bağlamında ne dereceye kadar karar verebilmek için hala önemli düzeyde insan muhakemesi ve gözetimine ihtiyaç vardır. Ancak yapay zeka, bir dizi hedefin ayıklanması ve önceliklendirilmesinin yanı sıra, insan anlaşmalarından veya yapay zeka olmayan ekranlardan kaçmış olabilecek hedeflerin ortaya çıkarılmasında müthiş bir yardımcı olabilir. Yapay zeka, mevcut sahiplerle iletişim kurmak için kolayca özelleştirilebilir sosyal yardım materyalleri bile hazırlayabilir.

Ancak anlaşma kaynakları bulmak için yapay zekadan yararlanırken akılda tutulması gereken çok önemli bir gerçek var: bilgisayarla ilgili her şeyde olduğu gibi, çıktılar da yalnızca girdiler kadar iyidir. Bir yapay zeka algoritmasının çalıştığı girdi verileri eksik veya hatalıysa (özellikle internetten gelen verilerde olabileceği gibi), algoritmanın yaptığı öneriler bu önyargıyı taşıyacak ve çarpık veya eksik yanıtlara yol açacaktır. Bu, özel sermaye şirketlerinin yapay zekayı benimserken çok dikkatli olmaları gereken bir konu. Algoritmanın değerlendirilmesinden ayarlama önerilerine kadar sürecin her adımında insan gözetimi ve akıl sağlığı kontrolleri kritik öneme sahip olacaktır.

2. Çalışkanlık

Üretken yapay zeka şimdiye kadarki en hızlı okuyucudur. Milyonlarca web sayfasını neredeyse anında işleyebilir ve eldeki soruyla ilgili önemli noktaları yüksek düzeyde okunabilir özetlerle özetleyebilir. Özel sermaye titizliği açısından bu, hedef bir firmayı veya sektörü hızlı bir şekilde araştırmak ve bulguları insan incelemesi için özetlemek açısından oyunun kurallarını değiştirebilir, böylece insan anlaşma yapanlara veri yığınları yerine daha yüksek düzeydeki sorulara ve analizlere odaklanmaları için daha fazla zaman tanır.

Yapay zeka finansal modeller bile oluşturabilir. ChatGPT (veya sayıları giderek artan benzer Excel araçları) düz İngilizce'yi doğru elektronik tablo formülü sözdizimine çevirebiliyorken neden insan kaynaklarını karmaşık elektronik tablo modeli oluşturmanın en azından en temel bölümlerine ayırasınız ki? Örneğin, Arjantin'deki en büyük bankalardan biri olan ICBC Arjantin, bir zamanlar bütçeleme ve tahminlerini 100'den fazla bağlantılı elektronik tablo kullanarak yapmıştı. Süreç boyunca çalışanlar genellikle gece saat 2'ye kadar ve hafta sonları çalıştı. Ancak IBM'den yapay zeka içeren bir planlama ve analiz aracı satın aldıktan sonra, bazı süreçlere harcanan süre yarı yarıya veya daha fazla azaldı (Çin Arjantin Sanayi ve Ticaret Bankası (ICBC) örnek olay incelemesi | IBM'in). Yapay zeka algoritmaları ayrıca, belirli bir hedefin veya sektörün gidişatını tahmin etmeye yardımcı olmak için hangi girdi senaryolarının en uygun olduğuna karar vermeye yardımcı olmak üzere büyük hacimli geçmiş verileri alma ve simülasyonlar çalıştırma konusunda da önemli umut vaat ediyor.

Daha fazla şirket bu yolu takip ettikçe doğal olarak insan analistlere rol kalıp kalmayacağı sorusu ortaya çıkıyor. Kesinlikle. Ancak bazıları, özellikle de Excel'in ayrıntılarını sevenler, bir terfiyi kabul etmek zorunda kalabilir. Formülleri ve makroları kodlamak yerine, kendilerini bilgisayarın çalışmasını kalibre edip doğrularken, çıktıları yorumlarken ve alternatif senaryolarla oynarken bulabilirler. Ayrıca, modele dahil edilecek en iyi varsayımlar ve eğilimler hakkında yönetim ve sektör uzmanlarıyla konuşmak gibi modelleme dışında daha fazla özen gösterilmesi için de daha fazla zaman olacaktır. Bugün yapay zeka tam LBO'ları gerçekleştirmeye pek hazır değil ve algoritmalar elektronik tablo modellerinin yürütülmesinde daha büyük bir rol üstlense bile, ilgili finansal kavramların ve hedeflerin derinlemesine anlaşılması, insanların bu uygulamayı harekete geçirmesine ve değerlendirmesine yardımcı olmak için her zamankinden daha değerli olacak. (Finansal Modelleme Kursları | Basit Bir Model).

3. Portföy İzleme

Portföy izlemede, tıpkı durum tespitinde olduğu gibi, üretken yapay zeka, birinci sınıf bir analist ve pazar araştırmacısının bir arada olması gibidir (ayrıca, zamana ihtiyacı olmayan bir kişi!). Yapay zeka, niceliksel ve niteliksel endüstri eğilimlerinin taranması ve özetlenmesinin yanı sıra temel performans göstergesi (KPI) takibi ve analizinde inanılmaz derecede etkili olabilir ve bunların tümü, insanların daha iyi karar vermesini sağlamayı amaçlamaktadır. Bu daha yaygın hale geldikçe, izlemenin yalnızca ilgili kişiler için daha az zaman harcamakla kalmayıp, aynı zamanda daha gerçek zamanlı hale gelmesi ve şirketlerin ve yatırımcıların daha iyi kararları daha hızlı almasına olanak sağlaması muhtemeldir.

Yapay zeka, KPI takibi ve yatırımcı raporlamasının (oldukça gerekli) bazı angarya işlerini üstlenebileceğinden, bu iyileştirmelerin yalnızca PE yatırımcılarının günlük çalışmaları üzerinde değil, aynı zamanda sahip oldukları şirketlerin çalışanları üzerinde de olumlu bir etkisi olmalıdır. . Portföy şirketlerinin performans verilerini toplamak ve PE sahiplerine iletmek için ne kadar zaman harcadığını ilk elden biliyorum. Bu sürenin kısaltılması ilişkiyi çok daha kusursuz hale getirebilir ve yönetimin işi yürütmeye ve geliştirmeye odaklanarak daha fazla zaman ayırmasına olanak tanıyabilir.

Ne tür potansiyel kazanımlardan bahsediyoruz? Aşağıdaki Şekil 1, 1,492 iş adamının katıldığı küresel bir anketten alınmıştır. Çeşitli iş fonksiyonlarında yapay zekanın benimsenmesi nedeniyle 2021'de hem ortalama gelir kazançlarını hem de maliyet tasarruflarını gösteriyor. Operasyonlar, pazarlama ve insan kaynakları gibi bu işlevlerin çoğu, önceki yazıda tartıştığımız gibi yapay zekanın uygulanmasından net kazançlar görecektir. Ancak buna ek olarak, portföy izleme ve PE sahipleriyle arayüz oluşturmayla ilgili işlerin çoğunun gerçekleştiği Strateji ve Kurumsal Finans alanında, yapay zekayı benimseyenlerin %65'i bir düzeyde gelir artışı ve %43'ü bir düzeyde maliyet düşüşü bildirdi. genellikle %10'un üzerindedir. Ve bu anket, ChatGPT gibi araçların ortaya çıkmasından en az bir yıl önce elde edilen sonuçlara dayanıyor.

Şekil 1. Yapay Zeka Genel Olarak Gelirleri Artırıyor ve Maliyetleri Düşürüyor

Kaynak: McKinsey & Company (Arka Plan Eklendi) 

4. Arka Ofis Süreçleri

Özel sermaye şirketleri, LP sermayesini en yüksek getirili anlaşmalara sorumlu bir şekilde yatırmaya yönelik ön ofis misyonunu desteklemek için önemli miktarda arka ofis faaliyetine ihtiyaç duyar. Yapay zeka, insan kaynaklarından hukuka ve muhasebeye kadar çok sayıda manuel, yorucu ve tekrarlanan görevi otomatikleştirerek zamandan ve paradan tasarruf sağlayabilir. İş adaylarının akıllı bir şekilde taranması ve mülakata alınması, birleştiricilerin, LOI'lerin ve diğer ortak yasal belgelerin taslağının hazırlanması ve devam eden LP ve düzenleyici raporlama süreçlerinin otomasyonu, bugün bile üretken yapay zekanın yetenekleri dahilindedir.

Özel sermaye şirketi SignalFire (LINK), bir anlaşmanın yönlerine ilişkin resmi olmayan anlaşmalar olan ön protokolleri daha uzun, daha ayrıntılı ve yasal olarak bağlayıcı belgelere dönüştürmek gibi şeyler yapmak için yapay zekayı kullanarak arka ofisinin verimliliğini radikal bir şekilde artırdı. SignalFire, belirli kitlelere mikro hedefli pazarlama içeriği oluşturmaya yardımcı olmak için yapay zekayı bile kullanıyor. Teknoloji geliştikçe, bu tür bir otomasyona yönelik olanaklar muhtemelen yalnızca hayal gücümüz ve onu etkili bir şekilde uygulama isteğimiz ile sınırlı olacaktır.

Sonuç: Yapay Zeka Çalışıyor, Ancak Yalnızca İnsan Katılımıyla

Üretken yapay zeka söz konusu olduğunda iyimserim. Ama aynı zamanda gerçekçiyim. Yapay zekayı yukarıda özetlenen yöntemlerle birleştirmek, hem yatırımcıların hem de ortak oldukları yönetim ekiplerinin çalışmalarını daha verimli ve etkili hale getirebilir, ancak geçiş her zaman kusursuz veya başarılı olmayacaktır. Kısa vadede, hem özel sermaye şirketlerindeki hem de onların denetlediği portföy şirketlerindeki belirli türdeki işler kaybolacak veya kökten dönüşecek. Uygun eğitim ve güvenlik protokolleri, tüm çalışanların günlük iş akışlarını kolaylaştırmak için yapay zekayı kullanma konusunda rahat ve yetkin olmalarını sağlamak ve aynı zamanda hassas verileri, onu bilinmeyen şekillerde kullanabilecek veya yayabilecek yapay zeka algoritmalarına maruz bırakmamak açısından kritik öneme sahip olacaktır.

Bu serinin ilk gönderisinde yapay zekanın potansiyeline ilişkin geniş görüş yelpazesine değinmiştim; bazı insanlar yapay zekanın bir ütopya yaratacağına inanırken diğerleri kıyameti tahmin ediyordu. Kişisel olarak nihai sonucun her iki uç noktaya da yakın olacağını düşünmüyorum. Ancak birincisine ikincisinden daha yakın olmasını sağlamanın anahtarlarından biri (özellikle siz ve kuruluşunuz için) sürekli, eğitimli insan gözetimidir. Warren Buffet, yatırımcıları "anlamadığınız bir işe asla yatırım yapmamaları" konusunda uyardı. Dolayısıyla konu yapay zekaya gelince, onların neler yapabileceğini ve daha da önemlisi yapamayacağını tamamen anlayana kadar trendleri takip etmeyin veya pahalı çözümleri uygulamak için acele etmeyin. Okumaya devam edin, öğrenmeye devam edin ve ister günlük işlerinizde, ister portföy şirketlerinizin çalışmalarında veya her ikisinde de yapay zekadan açık kazanımlar sağlayacak şekilde yararlanma fırsatlarını aramaya devam edin.

Ve eğer hala özel yatırım dünyasına girmeye çalışıyorsanız, iyi haber şu ki birçok açıdan daha iyi bir zaman olamaz (özellikle de konuyla ilgili geçmişteki içgörülerimizden yararlanırsanız, örneğin: Geleneksel Olmayan Bir Arka Planla Özel Sermayeye Giriş | Basit Bir Model). Yeni yapay zeka araçlarının kullanımında hızlı ve başarılı bir şekilde uzmanlaşmak, sizi diğer istekli anlaşma yapıcılardan ayıracaktır. Yapay zekanın yenilikçi kullanımlarını önermek, bir görüşme başlatmanın veya mevcut firmalarla kapıya adım atmanın harika bir yolu olabilir. Ancak unutmayın, ayar ne olursa olsun yapay zeka araçları tam da bu araçlardır. Günün sonunda, en azından öngörülebilir gelecekte, özel sermaye yatırımlarının yetkilerin belirlenmesi, yatırım kararlarının uygulanması ve ilişkiler kurulması gibi temel işlevleri tamamen robotik olmayan, insan elinde kalacaktır.

Yapay zekayla ilgili ilginç bir potansiyel yatırımla veya özel sermaye yatırımlarında veya portföy şirketi yönetiminde teknolojinin yeni bir kullanımıyla karşılaştınız mı? Bize info@asimplemodel.com adresinden veya aşağıdaki kanallardan biri aracılığıyla ulaşın ve bize daha fazlasını anlatın; yapay zeka hakkındaki tartışmalara devam ederken her zaman dahil edilecek yeni fırsatlar ve örnekler arıyoruz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.asimplemodel.com/insights/how-ai-can-improve-the-investing-process