Memo di investimento, CIM, contratti, report di due diligence, note di call, analisi settoriali, lezioni apprese dai deal vinti e da quelli persi. Ogni fondo di private equity custodisce una quantità enorme di conoscenza, ma spesso è sparsa in cartelle che nessuno apre più o, peggio, nella testa di pochi partner. Intanto il deal flow va letto più in fretta, i dashboard sulle partecipate si moltiplicano senza dare più controllo e il quarterly report agli LPs si mangia settimane di lavoro.
È da qui che parte AI e Private Equity – Come l’intelligenza artificiale può diventare una leva di vantaggio competitivo nel Private Equity, il nuovo corso di BeBeez Academy realizzato in collaborazione con Maihub (gruppo Excellence). Un percorso pratico in cinque moduli da un’ora, interamente online e fruibile on demand da oggi 7 ottobre, che segue l’intero ciclo di investimento: dalla gestione della conoscenza al deal flow, dal monitoring degli asset al reporting agli investitori, fino alla creazione di valore nelle aziende in portafoglio.
Non un corso sull’AI come scorciatoia magica né come sostituto del network e del giudizio del team, ma un corso su dove l’intelligenza artificiale genera un miglioramento misurabile nel lavoro quotidiano di un fondo e dove invece aggiunge solo complessità. Chi lavora nel private equity, dall’associate al partner, dall’investment team alle operations, ne esce con strumenti da applicare dal giorno dopo.
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Cinque moduli, cinque problemi concreti di un fondo
1. Knowledge Infrastructure. Quanto valore resta bloccato nei documenti e nella memoria delle singole persone? Il primo modulo affronta la conoscenza tacita, i silos documentali e il key-man risk, e spiega la differenza tra semplice archiviazione, ricerca documentale e una vera knowledge infrastructure, capace di supportare due diligence, comparable analysis e onboarding dei nuovi ingressi. Il punto è che l’AI funziona solo se poggia su una base di conoscenza ordinata, accessibile e governata. Alla fine si sa da dove partire nel proprio fondo per ridurre dispersione informativa, dipendenza dalle singole persone e tempi morti nelle decisioni.
2. Deal Flow e Decision-Making. Il vantaggio competitivo nasce spesso prima che un’opportunità arrivi in Investment Committee. Il modulo mostra come usare l’AI per leggere meglio il mercato, intercettare segnali deboli, qualificare più rapidamente le opportunità e dare priorità alla pipeline, e come evitare che l’AI resti un layer decorativo che non entra davvero nel processo di IC. Si impara a riconoscere i punti del proprio funnel di origination dove l’AI produce un miglioramento misurabile, e anche i casi in cui non è lo strumento giusto.
3. Asset Monitoring. Molti fondi hanno più dashboard e più dati di quanti riescano a usare, ma più informazioni non significa più controllo. Il modulo spiega come passare da un monitoring periodico e reattivo, che rischia di arrivare troppo tardi, a un sistema continuo e selettivo: alert davvero significativi, distinzione tra dati utili, rumore e falsi allarmi, regole chiare su escalation e responsabilità. L’obiettivo è cogliere prima i segnali di rischio e le opportunità che pesano su follow-on, restructuring o exit.
4. Investor Reporting & AI Operating Model. L’AI può accelerare la preparazione dei report agli LPs, dalla raccolta dei dati alla prima bozza narrativa. Ma il vero tema è se l’automazione cambia il modo in cui il fondo lavora, decide e comunica valore. Il modulo aiuta a scegliere il primo processo da automatizzare e i criteri per misurarne il successo, a impostare governance e revisione degli output, e a evitare gli errori più frequenti: over-engineering, mancanza di sponsor interni, adozione senza change management.
5. Intelligenza artificiale nelle aziende partecipate. Il valore post-acquisizione si crea nella fase operativa, e i fondi più avanzati hanno iniziato a installare sistemi di AI dentro le aziende acquisite, su processi dove il dato esiste già ma non viene usato. Il modulo è costruito su tre casi reali: il playbook operativo di Vista Equity Partners, con la sua Agentic AI Factory e il sistema di scoring, e gli interventi di Thoma Bravo e KKR con risultati misurabili. Si chiude con un esercizio pratico, per imparare a guardare con occhi nuovi le proprie partecipate e le prossime opportunità di acquisizione.
Chi insegna
A condurre le lezioni sono professionisti che lavorano ogni giorno all’incrocio tra tecnologia e finanza. I primi due moduli sono tenuti da Federico Bottino, managing director di Kakashi Ventures Accelerator, con interventi di Alberto Trivero, co-founder e cto sempre di Kakashi Ventures Accelerator. Il terzo e il quarto da Dario Martinelli, head of asset management di Cuniberti & Partners sim, con interventi di Federico Bottino. Il quinto da Armando Strofaldi, partner di Hoop Capital.
Un corso che risponde alle vostre domande
Il corso è pensato per chi ha agende piene: tutti i moduli sono già disponibili da oggi e restano accessibili almeno fino al 31 marzo 2027, da seguire quando e dove si vuole. Mentre si guarda una lezione, si può chiedere in qualsiasi momento una spiegazione o un approfondimento al Tutor AI integrato nella piattaforma. Per ogni modulo sono disponibili anche la trascrizione completa e le slide presentate dai docenti.
Chi vuole calare i contenuti sulla realtà del proprio fondo può prenotare, all’interno di ciascun modulo, una sessione di coaching one-to-one di 30 minuti con un esperto.
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