O private equity está a construir equipas internas de estratégia. Está a construir a capacidade certa?

Há uma mudança interessante a acontecer dentro do private equity.

Cada vez mais firmas de mid-market estão a profissionalizar a criação de valor para lá do modelo tradicional de operating partner. Estão a construir funções internas de estratégia com um mandato amplo ao longo do ciclo de investimento: apoiar a diligence comercial, traduzir a tese de investimento num value creation plan plurianual, trabalhar com a liderança do portefólio nas prioridades estratégicas, codificar playbooks repetíveis, levar boas práticas a todo o portefólio e gerir firmas de estratégia externas e fornecedores especializados.

A direção encaixa na mudança mais ampla da indústria. O Global Private Equity Report 2026 da Bain descreve uma nova era em que os retornos dependem da criação de valor operacional, e não da alavancagem e da expansão de múltiplos — e em que entregar alfa repetível "exige investimento pesado em especialização, capacidades mission-critical, ecossistemas amplos e talento de classe mundial".

É difícil discordar da lógica.

Se um fundo compra repetidamente o mesmo tipo de pensamento estratégico ao exterior, porque não construir mais dessa capacidade internamente?

Acho que devem.

Mas há um senão.

As firmas de PE mais sofisticadas podem estar a institucionalizar o modelo tradicional de consultoria exatamente no momento em que a IA está a começar a mudar o que uma função de criação de valor deve realmente fazer.

1. Pode estar a contratar as pessoas certas para o modelo operativo errado

Veja o que normalmente se espera de uma equipa central de estratégia forte.

Construir fact bases. Conduzir sessões de planeamento estratégico. Desenvolver VCPs. Ajudar as empresas do portefólio a priorizar iniciativas de crescimento. Apoiar a diligence. Selecionar advisers externos. Transformar lições em frameworks e playbooks reutilizáveis.

Tudo valioso.

Mas, estruturalmente, continua a seguir um modelo familiar:

analisar o negócio, definir as prioridades estratégicas, transformá-las em iniciativas e depois mobilizar as equipas de gestão e os especialistas externos para as executar.

Esse modelo serviu bem o private equity.

A questão é se ainda é suficiente.

A IA está a começar a comprimir a distância entre estratégia e execução. Algumas das perguntas estratégicas que anteriormente se tornariam um programa de transformação de seis meses podem, cada vez mais, ser testadas diretamente dentro do workflow.

Veja-se a excelência comercial.

A iniciativa estratégica tradicional poderia ser melhorar a priorização de contas, aumentar o cross-sell ou elevar a produtividade dos vendedores.

Hoje, a pergunta mais útil pode ser muito mais concreta:

Poderia um workflow habilitado por IA pesquisar contas continuamente, detetar sinais comerciais, identificar whitespace, preparar a primeira ação e aprender com o que os vendedores realmente fazem com essas recomendações?

O mesmo se aplica a pricing, procurement, finanças, operações de serviço e trabalho de conhecimento.

Isso muda o trabalho de uma equipa de criação de valor.

Já não basta saber o que a empresa deve melhorar.

A equipa precisa cada vez mais de uma forma de determinar o que deve funcionar de maneira diferente dentro do negócio, se a IA o pode mudar materialmente e com que rapidez essa hipótese pode ser provada ou eliminada.

Isso é uma capacidade diferente.

E acrescentar um "especialista em IA" ao modelo operativo existente não a cria automaticamente.

2. Um value creation plan cheio de iniciativas já não chega

O VCP é um dos artefactos mais importantes na criação de valor em private equity.

Traduz a tese de investimento num conjunto de prioridades concretas: crescimento, expansão de margem, pricing, fundo de maneio, M&A, organização, tecnologia.

Mas olhe por baixo de muitas dessas prioridades e rapidamente chega a workflows.

"Melhorar a produtividade comercial" significa, em última análise, mudar a forma como os leads são identificados, as contas são pesquisadas, as oportunidades são qualificadas, as propostas são preparadas ou os clientes são acompanhados.

"Reduzir SG&A" acaba por significar mudar a forma como o trabalho de finanças, RH, jurídico, procurement ou serviço ao cliente é feito.

"Melhorar o pricing" significa mudar a qualidade, o timing ou a consistência das decisões de pricing.

Isso importa porque a IA não cria valor ao nível de um slogan estratégico.

Cria valor — ou falha em criá-lo — dentro de um workflow.

É por isso que acredito que a descoberta de use cases de IA em private equity deve começar no value creation plan, mas não deve ficar por aí.

Na ScopeRight, usamos uma progressão bastante simples.

Govern. Scope. Mobilise.

Em Govern, parte-se da tese de investimento e dos value drivers.

Que problemas operacionais importam genuinamente? Onde há valor económico suficiente para justificar a atenção da gestão? Que use cases de IA são estrategicamente relevantes? Quais são ideias atraentes em PowerPoint mas improváveis de mover o EBITDA, o crescimento, a caixa ou o risco?

O objetivo não é gerar uma lista de cinquenta ideias de IA.

É eliminar a maioria delas.

Depois vem Scope.

Uma oportunidade promissora tem de ser traduzida em algo muito mais concreto do que "implementar um agente". (Esta é a mesma disciplina que descrevemos em como fazer o scoping de um projeto de IA — aplica-se igualmente dentro de um portefólio.)

Que workflow muda?

Quem está envolvido?

O que o despoleta?

De que sistemas e dados depende?

Onde pode a IA tomar uma decisão ou executar uma ação?

Onde continua a ser necessário o juízo humano?

Qual é a hipótese de valor?

Que métrica nos dirá se realmente funciona?

E o que nos faria parar?

Por vezes, o exercício mostra logo que o use case não vale a pena prosseguir.

Isso é um resultado bem-sucedido.

Para os casos mais fortes, pode ir-se um passo mais além com um Minimal Viable Agent: a mais pequena versão funcional do novo workflow, capaz de gerar evidência real antes de se assumir um compromisso significativo de tecnologia ou implementação.

Não uma demo de tecnologia.

Não um chatbot construído porque alguém queria "fazer algo com IA".

Um teste deliberadamente limitado para saber se uma forma diferente de operar produz valor suficiente para merecer ser escalada.

A disciplina importa mais do que pode parecer. O estudo State of AI in Business 2025 do MIT concluiu que cerca de 95% dos pilotos corporativos de GenAI não entregam impacto mensurável no P&L — em grande parte porque nunca são embebidos num workflow real. Evidência, kill criteria e especificidade de workflow são o que distingue os outros 5%.

Só então começa Mobilise.

Compramos software existente?

Configuramos uma solução especializada?

Construímos algo proprietário?

Trazemos um parceiro de entrega?

O caminho de implementação segue o scope, em vez de o scope ser ditado por qual fornecedor chegou primeiro à empresa do portefólio.

Isto pode soar a uma metodologia de IA.

Acho que é, cada vez mais, parte da disciplina básica de criação de valor.

3. Não construa uma fábrica interna de IA. Construa um sistema de decisão melhor.

Há aqui outra armadilha.

Quando as firmas de PE reconhecem que a IA precisa de mais estrutura, o instinto pode ser centralizá-la.

Construir a equipa de IA. Criar a plataforma. Selecionar a stack preferida. Contratar engenheiros. Padronizar a implementação em todo o portefólio.

Para algumas firmas, partes disso farão sentido.

Mas eu seria cauteloso.

Uma empresa industrial de 70 pessoas, uma plataforma de serviços profissionais e um negócio de SaaS vertical não têm os mesmos workflows, o mesmo parque tecnológico, os mesmos dados nem a mesma prontidão organizacional.

Tentar executar tudo centralmente pode tornar-se caro muito depressa.

O que é muito mais interessante centralizar é o sistema de decisão — governação de IA do portefólio, e não uma fábrica de IA do portefólio.

Um fundo pode criar uma forma comum de identificar oportunidades, descrevê-las, avaliar e priorizar use cases de IA entre as empresas do portefólio, estabelecer requisitos de evidência, aplicar kill criteria e escolher o caminho de implementação.

Pode também capturar o que foi aprendido.

Esta última parte importa mais do que parece à primeira vista.

Imagine que uma empresa do portefólio já investigou a geração de propostas apoiada por IA.

Aprendeu que dados são realmente necessários, onde a alucinação se torna perigosa, que parte do workflow os vendedores vão aceitar, que nível de revisão humana é exigido, que integração se revelou difícil e que fornecedor fez promessas atraentes mas não conseguiu entregar.

Porque haveria a próxima empresa do portefólio de começar do zero?

A resposta não é necessariamente implementar exatamente o mesmo software.

O ativo reutilizável pode ser o scope.

Ou o business case.

Ou o padrão de arquitetura.

Ou um Minimal Viable Agent.

Ou um parceiro tecnológico verificado.

Ou simplesmente a evidência de que uma certa abordagem não deve ser repetida.

É aqui que o próprio portefólio se pode tornar uma vantagem.

Uma empresa cria evidência.

A seguinte começa com essa evidência.

A terceira volta a melhorar o modelo.

Com o tempo, o fundo não está apenas a acumular projetos de IA. Está a acumular um ativo muito mais valioso: uma compreensão repetível de como a tecnologia pode mudar o desempenho operacional em todo o portefólio.

É por isso que penso que a atual construção de equipas internas de estratégia em PE é importante.

A direção está certa.

Mas o mandato pode precisar de evoluir.

A equipa de criação de valor mais forte da próxima década continuará a precisar de excelentes pensadores estratégicos. Continuará a precisar de análise rigorosa, VCPs sólidos, juízo comercial e capacidade de trabalhar com equipas de gestão.

Mas também precisará de se aproximar muito mais da realidade operacional.

Não tornando-se a equipa de implementação.

Tornando-se excecionalmente boa a passar da tese de investimento ao problema operacional, do problema operacional à evidência, e da evidência ao caminho de execução certo.

O private equity passou décadas a construir sistemas repetíveis para tomar melhores decisões de investimento.

A próxima oportunidade é tornar-se igualmente sistemático a tomar melhores decisões operacionais.

E isso pode revelar-se muito mais valioso do que construir mais uma equipa central de IA.

É esta a lacuna que a ScopeRight foi desenhada para preencher: uma capacidade operacional de IA para private equity independente, que trabalha lado a lado com as equipas internas de estratégia — governando o portefólio de use cases, fazendo o scoping de workflows e gerando evidência antes de escalar — sem deter a implementação nem vender o software.