बड़ी प्रयोगशालाओं द्वारा प्राइवेट इक्विटी फर्मों के साथ साझेदारी करने की होड़, AI अपनाने के बड़े मुद्दे को अस्पष्ट कर रही है। प्राइवेट इक्विटी फर्मों ने पोर्टफोलियो कंपनियों की उत्पादकता में सुधार के लिए AI का उपयोग करना शुरू कर दिया है, लेकिन अधिकांश तैनाती अभी भी मूल्य सृजन समीकरण के केवल एक हिस्से को संबोधित करती है।
आज, PE में AI का प्रमुख उपयोग परिचालन दक्षता है: मैन्युअल काम को स्वचालित करना, लागत कम करना, और इस प्रकार EBITDA मार्जिन का विस्तार करना। परिचालन दक्षता में सुधार सीधे बढ़ी हुई कमाई के माध्यम से PE रिटर्न को बढ़ाता है, लेकिन दो अन्य महत्वपूर्ण लीवर आमतौर पर अछूते रह जाते हैं: एग्जिट मल्टीपल, और होल्डिंग अवधि जिसमें मूल्य का एहसास होता है।
सही ढंग से तैनात किया गया AI, केवल काम को स्वचालित नहीं करता; यह मानकीकृत करता है कि काम कैसे किया जाता है। यह मानकीकरण प्रक्रिया ही एक पोर्टफोलियो कंपनी को स्केल, प्रबंधित और अंडरराइट करने में आसान बनाती है - जिसे जल्दी और उच्च मल्टीपल पर एग्जिट किया जा सकता है। इसलिए, सर्वश्रेष्ठ PE फर्में AI ट्रांसफॉर्मेशन को रिटर्न के तीनों ड्राइवरों पर एक लीवर के रूप में देखती हैं, न कि केवल एक वर्कफ़्लो दक्षता के खेल के रूप में। इस दृष्टिकोण के साथ, AI मार्जिन से परे PE रिटर्न के व्यापक ड्राइवरों को प्रभावित करना शुरू कर देता है।
पोर्टफोलियो में AI की तैनाती
PE AI ट्रांसफॉर्मेशन मूल्य सृजन के लिए एक सीमित 5-7 साल की खिड़की से बंधे होते हैं, जिसका अर्थ है कि धीमी ट्रांसफॉर्मेशन AI अवसर के एक महत्वपूर्ण हिस्से को अप्राप्त छोड़ देती है। ट्रांसफॉर्मेशन के लिए यह समय-दबाव इस तथ्य से और बढ़ जाता है कि फर्में साफ-सुथरे ऑपरेटिंग वातावरण में तैनाती नहीं कर रही हैं; वे परिचालन फैलाव में तैनाती कर रही हैं। एक ही कंपनी के भीतर, एक ही वर्कफ़्लो अलग-अलग क्षेत्रों, टीमों, उत्पादों/SKUs, सेवा लाइनों और सिस्टम में अलग-अलग तरीके से चलता है - जो किसी दिए गए पोर्टफोलियो कंपनी में प्रत्येक विभाग के लिए ट्रांसफॉर्मेशन की आवश्यकता वाले दर्जनों वर्कफ़्लो बनाता है।
एक PE फर्म के पोर्टफोलियो कंपनियों में एकत्रित, यह AI ट्रांसफॉर्मेशन की आवश्यकता वाली सैकड़ों प्रक्रियाओं में बदल जाता है। चित्र 1 दिखाता है कि कैसे केवल 4 पोर्टको वाला एक साधारण PE पोर्टफोलियो 100 से अधिक आवश्यक AI तैनाती में परिणत होता है।
जब वर्कफ़्लो विखंडन एक पोर्टफोलियो में सैकड़ों अलग-अलग वेरिएंट बनाता है, तो PE फर्मों के सामने एक तैनाती चुनौती होती है - प्रत्येक वेरिएंट को अलग-अलग स्कोप, निर्मित, शासित और मूल्य के लिए मान्य किया जाना चाहिए।
विखंडन के इस स्तर का सामना करते हुए, फर्में या तो अनुक्रमिक रूप से या समानांतर में वर्कफ़्लो को बदल सकती हैं। यह वही चुनौती है जिसका सामना PE फर्में आज कर रही हैं।
एक सीमित, 5-7 साल की PE होल्डिंग अवधि के लिए 100s AI ट्रांसफॉर्मेशन को अनुक्रमिक रूप से चलाना बहुत धीमा है।
उन्हें समानांतर में चलाना सिद्धांत रूप में तेज़ है, लेकिन फंड को समन्वय जोखिम और व्यापक बैंडविड्थ चुनौतियों से अवगत कराता है, क्योंकि यह कई विक्रेताओं, तैनाती और सिस्टम माइग्रेशन का प्रबंधन करने का प्रयास करता है।
दोनों ही मामलों में, पोर्टफोलियो को वेरिएंट-दर-वेरिएंट बदला जा रहा है, न कि दोहराए जाने योग्य तैनाती पैटर्न के एक छोटे सेट के माध्यम से।
Varick की PE AI ट्रांसफॉर्मेशन रणनीति
प्रत्येक वेरिएंट में AI तैनात करने का प्रयास करने से पहले, अधिक प्रभावी दृष्टिकोण दो-चरणीय समेकन विधि लागू करना है: 1) प्रत्येक कंपनी के भीतर वर्कफ़्लो को मानकीकृत करना, और 2) PE पोर्टफोलियो में समान वर्कफ़्लो साझा करने वाली कंपनियों की पहचान करना। यह 100s अनुकूलित ट्रांसफॉर्मेशन प्रयासों को दोहराए जाने योग्य तैनाती पैटर्न के एक छोटे सेट में बदल देता है जो पूरे पोर्टफोलियो में स्केल कर सकते हैं।
हम पहले चरण को एक परिचालन समेकन के रूप में सोचते हैं। यह मानकीकरण कंपनी के अंदर परिचालन जटिलता को कम करता है, कई आंतरिक वर्कफ़्लो वेरिएंट को एक मानकीकृत ऑपरेटिंग मॉडल में बदलकर। चित्र 2 इसे 5 अलग-अलग AP प्रक्रियाओं वाली पोर्टफोलियो कंपनी के लेंस के माध्यम से दर्शाता है।
एक बार जब प्रत्येक पोर्टफोलियो कंपनी के पास अपनी प्रक्रियाओं का एक सामान्यीकृत संस्करण होता है, तो PE फर्में उन कंपनियों को समूहित कर सकती हैं जो समान वर्कफ़्लो लॉजिक चलाती हैं और उन्हें एक साथ बदल सकती हैं - दर्जनों अलग-अलग तैनाती को दोहराए जाने योग्य ट्रांसफॉर्मेशन की बहुत छोटी संख्या में संपीड़ित करना। चित्र 3 ऐसे ट्रांसफॉर्मेशनल समेकन का एक उदाहरण दिखाता है।
एक बार जब समान ऑपरेटिंग लॉजिक साझा करने वाली कंपनियों के लिए एक पुन: प्रयोज्य ट्रांसफॉर्मेशन पैटर्न बनाया जाता है, तो AI एजेंटों को उस क्लस्टर में एक साथ तैनात किया जा सकता है, न कि कंपनी-दर-कंपनी। यह 2-चरणीय दृष्टिकोण एक पोर्टफोलियो में ट्रांसफॉर्मेशन की संख्या को सौ से अधिक से घटाकर मुट्ठी भर कर देता है। चित्र 4 अनुकूलित ट्रांसफॉर्मेशन दृष्टिकोण को दर्शाता है जिसमें केवल 3 पुन: प्रयोज्य AP एजेंटों की आवश्यकता है।
समेकन PE रिटर्न को कैसे प्रभावित करता है
PE में AI समेकन का मूल्य केवल ऑटोमेशन से नहीं आता है। यह कंपनी के अंदर काम करने के तरीके के अर्थशास्त्र और उस ट्रांसफॉर्मेशन को पोर्टफोलियो में दोहराने की गति, दोनों को बदलने से आता है।
परिणाम तीन जगहों पर दिखाई देता है: कंपनी स्तर पर EBITDA विस्तार, विकास-उन्मुख खरीदार को बेचते समय उच्च एग्जिट मल्टीपल, और फंड स्तर पर छोटी होल्डिंग अवधि।
एक साथ लेने पर, ये 3 प्रभाव उद्यम मूल्य में वृद्धि करते हैं, इसे जल्दी साकार करने की अनुमति देते हैं, और इस प्रकार, IRR में वृद्धि करते हैं:
1. जब वर्कफ़्लो तेज़, सस्ते और सरल हो जाते हैं तो EBITDA का विस्तार होता है
परिचालन समेकन खंडित वर्कफ़्लो द्वारा निर्मित लागत, घर्षण और समन्वय बोझ को हटाकर EBITDA का विस्तार करता है। जब एक ही प्रक्रिया अब क्षेत्रों, टीमों या सिस्टम में तीन या पाँच अलग-अलग तरीकों से नहीं चलाई जाती है, तो कंपनियां डुप्लिकेट प्रयास को समाप्त कर सकती हैं, हैंडऑफ़ को कम कर सकती हैं, और काम का समर्थन करने वाले सॉफ़्टवेयर स्टैक को सरल बना सकती हैं।
प्रभाव FTE बचत से परे जाता है: मानकीकृत वर्कफ़्लो चक्र समय को छोटा करते हैं, SaaS खर्च को कम करते हैं, नियंत्रण गुणवत्ता में सुधार करते हैं, और कार्यशील पूंजी लाभ को अनलॉक करते हैं क्योंकि संग्रह, अनुमोदन और समाधान कम अपवादों के साथ तेज़ी से आगे बढ़ते हैं।
2. जब विकास को अंडरराइट करना आसान हो जाता है तो मल्टीपल का विस्तार होता है
पहली नज़र में, एक परिचालन सफाई खरीदार के लाभ को हटाने जैसी लग सकती है: यदि सरलीकरण मूल्य बनाता है, तो कम ठीक करने वाला व्यवसाय अगले मालिक के लिए कम मूल्य का होना चाहिए। लेकिन जटिलता की कीमत इस तरह नहीं लगाई जाती है।
उस ऑपरेशन को विरासत में लेने वाला खरीदार इसे ठीक करने की लागत, समय और जोखिम का मूल्यांकन करता है, और फिक्स जो भी मूल्य बनाता है उसे रखता है। यही कारण है कि PE फर्में एग्जिट से पहले स्वयं लागत लीवर खींचती हैं: जटिलता को बनाए रखने से बिक्री मूल्य नहीं बढ़ता, यह घटता है।
समेकन उस समाप्त होने योग्य लागत लीवर को एक मानकीकृत ऑपरेटिंग मॉडल में बदल देता है जो स्केल करता है। ऐसा करने में, यह खरीदार की प्रकृति को बदल देता है। लागत-केंद्रित खरीदार के लिए, सुधार पूरी तरह से EBITDA के माध्यम से मूल्यांकित किया जाता है: समान मल्टीपल, उच्च कमाई के आंकड़े पर लागू होता है। एग्जिट पर कीमत बढ़ जाती है, लेकिन मल्टीपल नहीं बढ़ता।
एक राजस्व-उन्मुख खरीदार उच्च मल्टीपल का भुगतान करता है, क्योंकि स्वच्छ संचालन विकास को अंडरराइट करना आसान बनाता है - ग्राहक तेज़ी से ऑनबोर्ड होते हैं, मात्रा बढ़ने पर अनुमोदन और हैंडऑफ़ बने रहते हैं, और राजस्व का प्रत्येक नया डॉलर उच्च वृद्धिशील मार्जिन पर गिरता है क्योंकि मांग में वृद्धि के तहत संचालन अब टूटता नहीं है।
उस मामले में, खरीदार सस्ते व्यवसाय के लिए भुगतान नहीं कर रहा है। वे एक ऐसे व्यवसाय के लिए भुगतान कर रहे हैं जहां विकास अधिक दोहराने योग्य, अधिक स्केलेबल है, और परिचालन जटिलता के अंदर फंसने की संभावना कम है। यही वह चीज़ है जो उच्च मल्टीपल का समर्थन करती है।
3. जब ट्रांसफॉर्मेशन दोहराने योग्य हो जाते हैं तो होल्डिंग अवधि छोटी हो जाती है
ट्रांसफॉर्मेशन समेकन अलग तरीके से मूल्य बनाता है। इसका मुख्य प्रभाव उस गति पर होता है जिस पर ट्रांसफॉर्मेशन पोर्टफोलियो तक पहुंच सकता है। एक बार जब कंपनियों को साझा ऑपरेटिंग लॉजिक द्वारा समूहित किया जाता है, तो फंड को अब दर्जनों या सैकड़ों एकमुश्त AI तैनाती का प्रबंधन नहीं करना पड़ता है।
पुन: प्रयोज्य ट्रांसफॉर्मेशन पैटर्न का एक बहुत छोटा सेट एक साथ कई कंपनियों में तैनात किया जा सकता है, जिससे AI लाभ के मूल्य तक पहुंचने का समय कम हो जाता है। मूल्य तक पहुंचने में यह त्वरण एक छोटी होल्डिंग विंडो का समर्थन करता है, क्योंकि फर्म होल्ड अवधि में पहले परिचालन सुधार बना सकती है, लाभ को तेज़ी से साबित कर सकती है, और एक स्वच्छ, अधिक स्केलेबल ऑपरेटिंग मॉडल के साथ एसेट को बाजार में ला सकती है। जब मूल्य जल्दी बनाया जाता है, तो एसेट को जल्दी एग्जिट किया जा सकता है, और कम अवधि में साकार मूल्य का वही डॉलर उच्च IRR उत्पन्न करता है।
एक साथ, ये तीन प्रभाव PE AI थीसिस को वर्कफ़्लो ऑटोमेशन से उद्यम मूल्य सृजन में बदल देते हैं। जो फर्में AI तैनात करने से पहले संचालन को समेकित करती हैं, वे तेज़ी से मूल्य का एहसास करेंगी, साथ ही स्वच्छ, अधिक स्केलेबल एसेट के साथ एग्जिट करने की नींव बनाएंगी।
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