A apresenta\u00e7\u00e3o transmitia confian\u00e7a. Doze p\u00e1ginas. Uma tese clara de cria\u00e7\u00e3o de valor. Melhorias operacionais impulsionadas por IA, com proje\u00e7\u00e3o de expandir o EBITDA em tr\u00eas pontos percentuais nos primeiros 18 meses. O comit\u00ea de investimento aprovou. O neg\u00f3cio foi fechado.<\/p>\n\n\n\n
Tr\u00eas semanas depois, o Operating Partner sentou-se diante do VP de Tecnologia da empresa do portf\u00f3lio e fez uma pergunta simples: \u201cOnde ficam os dados dos seus clientes?\u201d<\/p>\n\n\n\n
A resposta levou onze minutos. Havia um CRM. Havia tamb\u00e9m um sistema separado de gest\u00e3o de pedidos. Havia um data warehouse parcialmente constru\u00eddo dois anos antes e despriorizado quando o engenheiro respons\u00e1vel saiu. Havia planilhas, mais do que qualquer pessoa tinha contado. O ERP era de 2011. A camada de API que deveria conectar tudo nunca foi conclu\u00edda.<\/p>\n\n\n\n
O modelo de EBITDA partia do princ\u00edpio de que os dados eram acess\u00edveis, limpos e consult\u00e1veis. N\u00e3o eram. E, at\u00e9 que fossem, nada na estrat\u00e9gia de IA poderia avan\u00e7ar.<\/p>\n\n\n\n
Essa n\u00e3o \u00e9 uma hist\u00f3ria incomum. \u00c9, na verdade, a hist\u00f3ria de tecnologia mais comum no private equity de middle market. E \u00e9 exatamente por isso que a conversa sobre estrat\u00e9gia de IA \u00e9 a conversa errada para se ter primeiro.<\/p>\n\n\n\n
Fundos de private equity s\u00e3o extraordinariamente disciplinados na due diligence financeira. Jur\u00eddico, contabilidade, an\u00e1lise de mercado, concentra\u00e7\u00e3o de clientes, risco de fornecedores: tudo isso \u00e9 testado antes de o neg\u00f3cio fechar. O modelo financeiro \u00e9 constru\u00eddo sobre dados verificados.<\/p>\n\n\n\n
A due diligence de tecnologia raramente recebe o mesmo tratamento. E a prontid\u00e3o para IA quase nunca recebe.<\/p>\n\n\n\n
O resultado \u00e9 que o plano de cria\u00e7\u00e3o de valor chega \u00e0 empresa do portf\u00f3lio carregando premissas sobre infraestrutura, qualidade de dados e capacidade de engenharia que nunca foram validadas. O plano diz \u201cimplementar previs\u00e3o de demanda com IA\u201d. A realidade \u00e9 que os dados de demanda vivem em tr\u00eas sistemas e o time nunca construiu um pipeline de dados.<\/p>\n\n\n\n
\n\u201cUma estrat\u00e9gia de IA constru\u00edda sobre premissas de infraestrutura n\u00e3o examinadas n\u00e3o \u00e9 uma estrat\u00e9gia. \u00c9 uma proje\u00e7\u00e3o.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Os 58% das empresas com investimento de PE que chegam \u00e0 aquisi\u00e7\u00e3o sem uma estrat\u00e9gia formal de IA n\u00e3o s\u00e3o o problema. Empresas sem estrat\u00e9gia podem construir uma. O problema mais caro \u00e9 a empresa com uma estrat\u00e9gia ambiciosa de IA e uma realidade tecnol\u00f3gica que n\u00e3o a sustenta, porque agora esse descompasso j\u00e1 est\u00e1 embutido no cronograma de cria\u00e7\u00e3o de valor, no reporte ao conselho e nos compromissos de 100 dias do Operating Partner.<\/p>\n\n\n\n
O diagn\u00f3stico precisa vir primeiro. N\u00e3o porque a estrat\u00e9gia seja pouco importante, mas porque ela n\u00e3o pode ser precisa enquanto ningu\u00e9m tiver avaliado com franqueza o que existe por baixo dela.<\/p>\n\n\n\n