Tendências emergentes: IA, ESG, tokenização e captação de recursos em um mercado volátil
Descubra como a IA, ESG e tokenização de blockchain convergem com estratégias para captação de recursos em mercados voláteis para moldar o futuro do private equity.
Este artigo faz parte de O guia completo para angariar fundos de LPs. O guia abrange tudo, desde a definição da sua tese de investimento e a criação de planos estratégicos de angariação de fundos até ao domínio da diligência devida do investidor e à navegação em tendências emergentes como a integração da IA e ESG.
Cada capítulo baseia-se nos anteriores para lhe dar um manual completo de angariação de fundos. Embora o artigo abaixo seja muito informativo, obterá mais valor se ler o guia completo para ver como pode acelerar o seu processo de angariação de fundos.
Dado o ritmo acelerado da inovação tecnológica, as mudanças sociais, as alterações regulamentares e a volatilidade do mercado, é útil analisar a forma como o panorama do private equity poderá evoluir no futuro. Este capítulo examina quatro tendências transformadoras que estão a remodelar a angariação de fundos: aplicações de inteligência artificial, integração ambiental, social e de governação (ESG), tecnologias de blockchain e tokenização e estratégias de angariação de fundos em condições de mercado voláteis.
A inteligência artificial está a passar rapidamente de um conceito para uma capacidade fundamental no âmbito das participações privadas. Embora ainda esteja a evoluir, um relatório da Alvarez & Marsal de junho de 2024, que faz referência aos dados da Preqin, observou que 45% dos investidores já estavam a utilizar a IA em planos de criação de valor pós-aquisição, e outros 38% planeiam fazê-lo durante o ano, o que aponta para uma forte trajetória de adoção na cadeia de valor dos capitais privados. A identificação tradicional dos investidores baseava-se em bases de dados estáticas, redes de conferências e relações com agentes de colocação. A IA transforma este processo através do reconhecimento sofisticado de padrões e da análise preditiva. Os sistemas modernos de IA analisam vastos conjuntos de dados que englobam padrões históricos de investimento, preferências declaradas versus compromissos reais, alterações de pessoal que afectam a tomada de decisões e condições de mercado que influenciam as decisões de alocação.
Os algoritmos de aprendizagem automática identificam perspectivas de investidores não óbvias, reconhecendo padrões que podem passar despercebidos aos humanos. Por exemplo, um sistema de IA pode identificar family offices que nunca investiram em private equity, mas que apresentam padrões de comportamento semelhantes aos dos investidores activos em PE. O processamento de linguagem natural analisa as comunicações, apresentações e declarações públicas dos investidores para compreender a evolução das preferências e prioridades para além dos mandatos declarados. Por exemplo, o PNL pode ser utilizado para identificar uma nova ênfase em temas de impacto específicos ou diversificação geográfica com base em divulgações públicas recentes ou anúncios de investimento.
As aplicações práticas estão a tornar-se cada vez mais tangíveis. Estas incluem a classificação e a priorização automatizadas de investidores, em que a IA pode classificar potenciais LPs com base na sua adequação à estratégia do fundo e na propensão histórica para investir em veículos semelhantes. Outras utilizações envolvem mensagens de contacto personalizadas com base nas caraterísticas do investidor, recomendações de timing ideal para o contacto e modelação preditiva da probabilidade de compromisso. Para além da angariação de fundos, empresas como a Apollo Global Management e a Thoma Bravo estão a utilizar a IA para melhorar a diligência devida, simplificar as operações da carteira e até otimizar as estratégias de saída, reflectindo uma integração mais ampla em todo o ciclo de vida do investimento. No entanto, uma implementação bem-sucedida requer o equilíbrio entre a automatização e a natureza da angariação de fundos orientada para as relações. A IA melhora e não substitui o julgamento humano e a construção de relacionamentos.
Existem várias forças que impulsionam a aceleração da integração de ESG no capital privado. Os mandatos dos investidores institucionais exigem cada vez mais a tomada em consideração das questões ESG, com muitos fundos de pensões e fundos soberanos a enfrentarem obrigações estatutárias. Os Princípios para o Investimento Responsável (PRI) das Nações Unidas referem que os signatários representam atualmente mais de $121 biliões em activos sob gestão, demonstrando a adoção generalizada dos princípios ESG.
Programas ESG credíveis exigem substância para além dos documentos de política. Os investidores distinguem cada vez mais entre a integração genuína e o “greenwashing” através de uma diligência devida pormenorizada. Examinam exemplos específicos de ESG que afectam as decisões de investimento, os resultados mensuráveis das iniciativas, a verificação das alegações por terceiros e a coerência entre as políticas declaradas e as práticas reais.
Uma integração ESG bem sucedida começa com quadros claros que definem os factores materiais para a sua estratégia. Em vez de tentar abordar todas as questões possíveis, concentre-se nos factores mais relevantes para os seus sectores e abordagem. Por exemplo, os fundos centrados na tecnologia podem dar prioridade à privacidade dos dados e ao enviesamento algorítmico, enquanto os fundos industriais se centram no impacto ambiental e na segurança dos trabalhadores.
A implementação exige a integração das questões ESG em todo o processo de investimento. Durante o processo de sourcing e de diligência, os factores ESG devem influenciar a seleção e a avaliação dos alvos. Os planos de criação de valor pós-investimento devem incluir iniciativas específicas com objectivos mensuráveis. O planeamento da saída deve considerar a forma como as melhorias aumentam o valor e a atração do comprador. Esta integração demonstra um empenhamento autêntico em vez de uma verificação de conformidade.
A tecnologia blockchain e a tokenização prometem revolucionar as estruturas de fundos de private equity, embora a implementação prática ainda esteja numa fase inicial. De acordo com um relatório da BCG e da ADDX, a tokenização de activos ilíquidos poderá tornar-se um mercado de $16 triliões até 2030.
A tokenização envolve a criação de representações digitais de interesses de fundos em plataformas de blockchain. Estes tokens podem representar interesses de LP em estruturas de fundos tradicionais, propriedade fraccionada de activos específicos, fluxos de receitas de empresas da carteira ou estruturas híbridas que combinem elementos. A tecnologia permite funcionalidades programáveis impossíveis com os sistemas tradicionais baseados em papel.
Há vantagens fundamentais que estão a suscitar o interesse por estas tecnologias, nomeadamente:
Estas vantagens podem potencialmente resolver as limitações de longa data dos fundos de investimento em participações privadas em termos de liquidez e acessibilidade.
No entanto, subsistem desafios significativos. A incerteza regulamentar persiste na maioria das jurisdições, com as leis de valores mobiliários a esforçarem-se por acomodar novas estruturas. A SEC forneceu algumas orientações sobre activos digitais, mas continuam a ser desenvolvidas estruturas abrangentes. A complexidade técnica exige conhecimentos especializados que muitas empresas não possuem. As infra-estruturas de mercado para a negociação e a custódia continuam imaturas e é necessária uma maior formação dos investidores, em especial para as instituições com processos estabelecidos.
A volatilidade do mercado afecta a angariação de fundos através de múltiplos canais interligados. O efeito denominador reduz a capacidade de afetação dos investidores privados, uma vez que as quedas do mercado público reduzem as carteiras globais, enquanto as avaliações dos fundos de investimento em participações privadas se ajustam lentamente. As restrições de liquidez intensificam-se à medida que as distribuições abrandam e as chamadas de capital continuam, criando desajustamentos nos fluxos de caixa. Entretanto, a aversão ao risco aumenta em todos os tipos de investidores, o que favorece os gestores estabelecidos e as estratégias comprovadas. Por último, a incerteza na avaliação torna os investidores cautelosos quanto ao momento e à dimensão dos compromissos.
Estes impactos repercutem-se em cascata no ecossistema de angariação de fundos. Os fundos que estão a ser angariados pela primeira vez enfrentam desafios particularmente graves, uma vez que os investidores se refugiam em relações familiares. As estratégias consideradas de risco mais elevado ou expostas a variações cíclicas enfrentam dificuldades desproporcionadas, ao passo que as negociações sobre as condições se tornam mais morosas, uma vez que os investidores procuram protecções adicionais. O ambiente geral passa de condições favoráveis ao vendedor para condições favoráveis ao comprador.
Para navegar através desta volatilidade e obter sucesso na angariação de fundos são necessárias adaptações estratégicas e tácticas.
As empresas mais bem-sucedidas não vêem a IA, ESG, tokenização e adaptação à volatilidade como fenómenos independentes, mas sim como forças interligadas que remodelam o capital privado. As estratégias de integração criam sinergias e vantagens competitivas que excedem os benefícios das tendências individuais.
Por exemplo, a IA melhora a implementação de ESG através da monitorização automatizada e da análise preditiva. A aprendizagem automática identifica riscos e oportunidades que a análise humana pode não detetar. O processamento de linguagem natural analisa grandes quantidades de dados não estruturados, enquanto os modelos preditivos prevêem o impacto ESG nas avaliações e oportunidades de saída. Esta abordagem ESG baseada na tecnologia demonstra capacidades sofisticadas que atraem investidores com visão de futuro.
A adoção de tendências emergentes exige que se tenha a capacidade de equilibrar a inovação com o pragmatismo. Considere uma abordagem faseada que reduza o risco e, ao mesmo tempo, desenvolva capacidades de forma sistemática. Comece com programas-piloto que testem aplicações específicas antes de uma implementação alargada. Desenvolva conhecimentos internos através de contratação e formação, ao mesmo tempo que estabelece parcerias com fornecedores especializados para implementações complexas. E, como sempre, meça rigorosamente os resultados para orientar a atribuição de recursos.
A gestão da mudança é outro fator crucial para uma adoção bem sucedida. Os membros da equipa podem resistir a novas tecnologias ou abordagens que ameacem os processos estabelecidos. Responda às suas preocupações através da formação sobre os benefícios e a evolução do trabalho, em vez de o substituir. De facto, é prudente envolver as equipas no planeamento da implementação para criar a adesão. E quando começar, celebre as primeiras vitórias para criar um impulso. Reenquadre quaisquer alterações como necessárias para ser competitivo e não como experiências opcionais.
A formação dos investidores tem de ser feita em paralelo com a gestão interna da mudança. Muitos LPs não estão familiarizados com as tendências emergentes, apesar do interesse pela inovação. Este é outro aspeto em que o desenvolvimento de materiais educativos pode ajudar, explicando os benefícios em termos acessíveis. Forneça exemplos concretos em vez de quadros teóricos e aborde honestamente as preocupações sobre os riscos e os desafios da implementação. Posicione a sua empresa como um inovador que pode ajudar os investidores a navegar na mudança.
O ritmo da mudança na angariação de fundos de private equity exige que as empresas equilibrem a inovação com a disciplina fundamental do investimento. Isto significa integrar as tendências emergentes e, ao mesmo tempo, manter-se fiel aos princípios fundamentais de investimento.
É provável que a IA se torne um fator de risco para a angariação de fundos competitiva dentro de 3 a 5 anos. Os primeiros a adotar a IA e a criar agora capacidades sofisticadas beneficiarão de vantagens significativas. No entanto, as relações e o discernimento humanos continuam a ser insubstituíveis, o que faz com que a IA seja considerada uma melhoria e não uma substituição da excelência tradicional na angariação de fundos.
A integração das questões ambientais, sociais e de governação (ESG) continuará a aprofundar-se, passando de uma caixa de verificação de conformidade a um motor de criação de valor. As empresas que demonstrarem resultados mensuráveis atrairão cada vez mais fluxos de capital. Os requisitos regulamentares normalizarão os relatórios, enquanto as forças de mercado recompensam o impacto genuíno. O período atual representa uma janela crucial para estabelecer a liderança ESG.
A tokenização continua a ser uma transformação a longo prazo, provavelmente exigindo 5-10 anos para a adoção generalizada. No entanto, a experimentação precoce posiciona as empresas para uma eventual disrupção. A clareza regulamentar irá catalisar a adoção, tornando valioso o atual compromisso regulamentar. As empresas devem desenvolver conhecimentos especializados, evitando implementações prematuras em grande escala.
A volatilidade representa o novo normal, exigindo uma adaptação permanente e não um ajustamento temporário. As empresas bem sucedidas desenvolverão estratégias resistentes, estruturas flexíveis e relações profundas com os investidores, permitindo a angariação de fundos ao longo dos ciclos de mercado. A capacidade de angariar fundos em condições difíceis irá diferenciar cada vez mais as empresas líderes.
A convergência de IA, ESG, tokenização e volatilidade do mercado cria desafios e oportunidades para a captação de recursos de private equity. As empresas que encaram estas tendências como forças interligadas e não como fenómenos independentes posicionam-se de forma mais vantajosa. O sucesso requer o equilíbrio entre inovação e pragmatismo, criando novas capacidades e mantendo os pontos fortes fundamentais.
O ambiente atual recompensa a inovação em detrimento da experimentação agressiva ou da resistência conservadora. As empresas devem adotar seletivamente as tendências emergentes alinhadas com as suas estratégias e capacidades. O desenvolvimento de competências reduz gradualmente o risco, ao mesmo tempo que se posiciona para uma vantagem futura. Mais importante ainda, manter o foco nas necessidades dos investidores e na excelência do investimento garante que as inovações melhoram e não desviam a atenção dos objectivos principais.
À medida que o sector continua a evoluir, a adaptabilidade torna-se a vantagem competitiva crucial. As empresas que adoptam a mudança mantendo a disciplina, que desenvolvem novas capacidades aproveitando os pontos fortes existentes e que inovam gerindo os riscos prosperarão no panorama emergente. O futuro pertence àqueles que conseguem integrar as tendências emergentes em estratégias abrangentes que servem as necessidades dos investidores em mercados em evolução.
Autor
Saiba como estruturar o fecho de fundos, simplificar os documentos de subscrição e configurar a angariação de fundos subsequente.
Crie materiais de angariação de fundos, como PPMs, apresentações e análises de mercado baseadas em dados, para simplificar as devidas diligências e angariar fundos mais rapidamente.
Aprenda a navegar pela evolução das regras, deveres de conformidade e fixação de preços para criar fundos de capitais privados. Domine os aspectos jurídicos essenciais, as taxas e as eficiências fiscais.
