Private equity bouwt interne strategieteams. Bouwt het ook de juiste capability?

Er is een interessante verschuiving gaande binnen private equity.

Meer mid-market fondsen professionaliseren waardecreatie voorbij het traditionele operating-partnermodel. Ze bouwen interne strategiefuncties met een breed mandaat over de investeringslevenscyclus: commerciële diligence ondersteunen, de investeringsthese vertalen naar een meerjarig value creation plan, met het portfolioleiderschap werken aan strategische prioriteiten, herhaalbare playbooks codificeren, best practices over het portfolio brengen en externe strategiebureaus en gespecialiseerde vendors aansturen.

De richting past bij de bredere verschuiving in de sector. Bains Global Private Equity Report 2026 beschrijft een nieuw tijdperk waarin rendement afhangt van operationele waardecreatie in plaats van leverage en multiple-expansie — en waarin herhaalbare alfa leveren "demands heavy investment in specialization, mission-critical capabilities, broad ecosystems, and world-class talent."

Het is moeilijk om tegen die logica in te gaan.

Als een fonds herhaaldelijk hetzelfde type strategisch denkwerk extern inkoopt, waarom zou het die capability dan niet meer intern opbouwen?

Ik vind dat ze dat moeten doen.

Maar er zit een addertje onder het gras.

De meest gesofisticeerde PE-fondsen institutionaliseren mogelijk het traditionele consultingmodel op precies het moment dat AI begint te veranderen wat een waardecreatiefunctie werkelijk zou moeten doen.

1. Je werft misschien de juiste mensen aan voor het verkeerde operating model

Kijk naar wat een sterk centraal strategieteam typisch geacht wordt te doen.

Fact bases bouwen. Strategische planningssessies begeleiden. VCP's ontwikkelen. Portfoliobedrijven helpen groei-initiatieven te prioriteren. Diligence ondersteunen. Externe adviseurs selecteren. Lessen omzetten in frameworks en herbruikbare playbooks.

Allemaal waardevol.

Maar structureel volgt het nog altijd een vertrouwd model:

analyseer het bedrijf, definieer de strategische prioriteiten, zet ze om in initiatieven, en mobiliseer dan managementteams en externe specialisten om ze uit te voeren.

Dat model heeft private equity goed gediend.

De vraag is of het nog volstaat.

AI begint de afstand tussen strategie en uitvoering te comprimeren. Sommige strategische vragen die vroeger een transformatieprogramma van zes maanden zouden worden, kunnen steeds vaker rechtstreeks binnen de workflow getest worden.

Neem commercial excellence.

Het traditionele strategische initiatief zou kunnen zijn: accountprioritering verbeteren, cross-sell verhogen of de productiviteit van verkopers opkrikken.

Vandaag is de nuttigere vraag misschien veel concreter:

Zou een AI-ondersteunde workflow continu accounts kunnen onderzoeken, commerciële signalen detecteren, whitespace identificeren, de eerste actie voorbereiden en leren van wat verkopers werkelijk doen met die aanbevelingen?

Hetzelfde geldt voor pricing, inkoop, finance, service operations en kenniswerk.

Dat verandert de taak van een value creation-team.

Het volstaat niet langer om te weten wat het bedrijf moet verbeteren.

Het team heeft steeds meer een manier nodig om te bepalen wat er binnen het bedrijf anders moet werken, of AI dat wezenlijk kan veranderen en hoe snel die hypothese bewezen of gestopt kan worden.

Dat is een andere capability.

En een "AI-expert" toevoegen aan het bestaande operating model creëert ze niet automatisch.

2. Een value creation plan vol initiatieven is niet langer genoeg

Het VCP is een van de belangrijkste artefacten in private-equitywaardecreatie.

Het vertaalt de investeringsthese naar een set concrete prioriteiten: groei, marge-expansie, pricing, werkkapitaal, M&A, organisatie, technologie.

Maar kijk onder veel van die prioriteiten en je komt al snel bij workflows uit.

"Commerciële productiviteit verbeteren" betekent uiteindelijk veranderen hoe leads worden geïdentificeerd, accounts worden onderzocht, opportuniteiten worden gekwalificeerd, voorstellen worden voorbereid of klanten worden opgevolgd.

"SG&A verlagen" betekent uiteindelijk veranderen hoe het werk in finance, HR, legal, inkoop of customer service gedaan wordt.

"Pricing verbeteren" betekent de kwaliteit, timing of consistentie van pricingbeslissingen veranderen.

Dat is belangrijk, want AI creëert geen waarde op het niveau van een strategische slogan.

Ze creëert waarde — of faalt daarin — binnen een workflow.

Daarom geloof ik dat AI use case discovery in private equity hoort te vertrekken van het value creation plan, maar daar niet mag stoppen.

Bij ScopeRight gebruiken we een vrij eenvoudige progressie.

Govern. Scope. Mobilise.

Onder Govern vertrek je van de investeringsthese en de value drivers.

Welke operationele problemen doen er echt toe? Waar zit genoeg economische waarde om managementaandacht te rechtvaardigen? Welke AI use cases zijn strategisch relevant? Welke zijn aantrekkelijke PowerPoint-ideeën maar zullen EBITDA, groei, cash of risico waarschijnlijk niet bewegen?

Het doel is niet een lijst van vijftig AI-ideeën genereren.

Het is de meeste ervan elimineren.

Dan komt Scope.

Een beloftevolle kans moet vertaald worden naar iets veel concreters dan "een agent uitrollen". (Dit is dezelfde discipline die we beschrijven in hoe je een AI-project scopet — ze geldt net zo goed binnen een portfolio.)

Welke workflow verandert?

Wie is betrokken?

Wat triggert hem?

Op welke systemen en data steunt hij?

Waar kan AI een beslissing nemen of een actie uitvoeren?

Waar blijft menselijk oordeel nodig?

Wat is de waardehypothese?

Welke metric vertelt ons of het echt werkt?

En wat zou ons doen stoppen?

Soms toont de oefening al dat de use case het najagen niet waard is.

Dat is een succesvol resultaat.

Voor de sterkste cases kun je een stap verder gaan met een Minimal Viable Agent: de kleinste werkende versie van de nieuwe workflow die echt bewijs kan genereren vóór er een significante technologie- of implementatiecommitment wordt aangegaan.

Geen technologiedemo.

Geen chatbot gebouwd omdat iemand "iets met AI" wilde doen.

Een bewust beperkte test of een andere manier van werken genoeg waarde oplevert om schalen te verdienen.

De discipline doet er meer toe dan het lijkt. MIT's State of AI in Business 2025-onderzoek stelde vast dat ruwweg 95% van de corporate GenAI-pilots geen meetbare P&L-impact oplevert — grotendeels omdat ze nooit ingebed worden in een echte workflow. Bewijs, kill-criteria en workflowspecificiteit zijn wat de andere 5% onderscheidt.

Pas dan begint Mobilise.

Kopen we bestaande software?

Configureren we een specialistische oplossing?

Bouwen we iets eigens?

Halen we een deliverypartner binnen?

De implementatieroute volgt de scope, in plaats van dat de scope gedicteerd wordt door welke vendor het portfoliobedrijf het eerst bereikte.

Dit klinkt misschien als een AI-methodologie.

Ik denk dat het steeds meer onderdeel is van basale waardecreatiediscipline.

3. Bouw geen interne AI-fabriek. Bouw een beter beslissysteem.

Hier schuilt nog een valkuil.

Zodra PE-fondsen erkennen dat AI meer structuur nodig heeft, kan het instinct zijn om het te centraliseren.

Bouw het AI-team. Creëer het platform. Selecteer de voorkeursstack. Werf engineers aan. Standaardiseer implementatie over het portfolio.

Voor sommige fondsen zullen delen daarvan zinvol zijn.

Maar ik zou voorzichtig zijn.

Een industrieel bedrijf met 70 medewerkers, een professional-services-platform en een verticale SaaS-business hebben niet dezelfde workflows, technologielandschap, data of organisatorische gereedheid.

Alles centraal proberen uit te voeren kan heel snel duur worden.

Het veel interessantere om te centraliseren is het beslissysteem — portfolio-AI-governance in plaats van een portfolio-AI-fabriek.

Een fonds kan een gemeenschappelijke manier creëren om kansen te identificeren, ze te beschrijven, AI use cases te evalueren en prioriteren over portfoliobedrijven heen, bewijsvereisten vast te leggen, kill-criteria toe te passen en het implementatiepad te kiezen.

Het kan ook vastleggen wat er geleerd is.

Dat laatste is belangrijker dan het op het eerste gezicht lijkt.

Stel dat één portfoliobedrijf al AI-ondersteunde voorstelgeneratie heeft onderzocht.

Het heeft geleerd welke data er werkelijk nodig is, waar hallucinatie gevaarlijk wordt, welk deel van de workflow verkopers zullen accepteren, welk niveau van menselijke review vereist is, welke integratie moeilijk bleek en welke vendor aantrekkelijke beloftes maakte maar niet kon leveren.

Waarom zou het volgende portfoliobedrijf van nul moeten beginnen?

Het antwoord is niet noodzakelijk exact dezelfde software uitrollen.

Het herbruikbare asset kan de scope zijn.

Of de business case.

Of het architectuurpatroon.

Of een Minimal Viable Agent.

Of een gescreende technologiepartner.

Of simpelweg het bewijs dat een bepaalde aanpak niet herhaald moet worden.

Hier kan het portfolio zelf een voordeel worden.

Eén bedrijf creëert bewijs.

Het volgende vertrekt van dat bewijs.

Het derde verbetert het model opnieuw.

Na verloop van tijd verzamelt het fonds niet louter AI-projecten. Het verzamelt een veel waardevoller asset: een herhaalbaar begrip van hoe technologie de operationele prestaties over het portfolio heen kan veranderen.

Daarom vind ik de huidige uitbouw van interne PE-strategieteams belangrijk.

De richting is juist.

Maar het mandaat moet misschien evolueren.

Het sterkste value creation-team van het komende decennium zal nog altijd uitstekende strategische denkers nodig hebben. Het zal nog altijd rigoureuze analyse, sterke VCP's, commercieel oordeel en het vermogen om met managementteams te werken nodig hebben.

Maar het zal ook veel dichter bij de operationele realiteit moeten komen.

Niet door het implementatieteam te worden.

Door uitzonderlijk goed te worden in bewegen van investeringsthese naar operationeel probleem, van operationeel probleem naar bewijs, en van bewijs naar het juiste uitvoeringspad.

Private equity heeft decennia besteed aan het bouwen van herhaalbare systemen om betere investeringsbeslissingen te nemen.

De volgende kans is even systematisch worden in het nemen van betere operationele beslissingen.

En dat kan veel waardevoller blijken dan nóg een centraal AI-team bouwen.

Dit is het gat waarvoor ScopeRight ontworpen is: een onafhankelijke AI operating capability voor private equity die naast interne strategieteams werkt — het use-case-portfolio governen, workflows scopen en bewijs genereren vóór schaal — zonder de implementatie te bezitten of de software te verkopen.