대형 연구소들이 사모펀드(PE)와의 파트너십을 서두르면서 AI 도입의 더 큰 의미가 모호해지고 있습니다. 사모펀드들은 포트폴리오 회사의 생산성을 개선하기 위해 AI를 사용하기 시작했지만, 대부분의 도입은 여전히 가치 창출 방정식의 한 부분만을 해결하고 있습니다.
오늘날 PE에서 AI의 주요 사용 사례는 운영 효율성입니다. 즉, 수작업을 자동화하고 비용을 절감하여 EBITDA 마진을 확대하는 것입니다. 운영 효율성 개선은 수익 증가를 통해 PE 수익률을 직접적으로 높이지만, 일반적으로 두 가지 중요한 레버(출구 배수(exit multiple)와 보유 기간)는 건드리지 않은 채로 남겨집니다.
올바르게 배치된 AI는 단순히 작업을 자동화하는 것이 아니라 작업이 수행되는 방식을 표준화합니다. 이러한 표준화 과정을 통해 확장, 관리 및 인수 평가가 더 용이한 포트폴리오 회사, 즉 더 높은 배수로 더 일찍 매각할 수 있는 회사가 만들어집니다. 따라서 최고 수준의 PE 회사들은 AI 전환을 단순한 워크플로우 효율성 개선 수단이 아닌, 세 가지 수익 동인 모두에 영향을 미치는 레버로 봅니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI는 마진을 넘어 PE 수익률의 더 광범위한 동인에 영향을 미치기 시작합니다.
포트폴리오에 AI 배포하기
PE의 AI 전환은 가치를 창출해야 하는 5-7 년이라는 유한한 기간에 제약을 받습니다. 즉, 느린 전환은 AI 기회의 상당 부분을 실현하지 못한 채 남겨둔다는 의미입니다. 이러한 전환의 시간적 압박은 기업들이 깨끗한 운영 환경이 아닌 운영상의 복잡성(operational sprawl) 속에 배포해야 한다는 사실로 인해 더욱 심화됩니다. 동일한 워크플로우가 회사 내에서도 지역, 팀, 제품/SKU, 서비스 라인 및 시스템에 따라 다르게 실행되어, 특정 포트폴리오 회사 내 각 부서마다 수십 개의 전환이 필요한 워크플로우가 생성됩니다.
PE 회사의 포트폴리오 전체로 집계하면, 이는 AI 전환이 필요한 수백 개의 프로세스로 이어집니다. 그림 1은 4개의 포트코(portcos)만 있는 간단한 PE 포트폴리오에서도 100개가 넘는 AI 배포가 필요함을 보여줍니다.
워크플로우 단편화로 인해 포트폴리오 전체에 수백 가지의 다양한 변형이 생기면, PE 회사는 각 변형을 개별적으로 범위를 정하고, 구축하고, 관리하고, 가치를 검증해야 하는 배포 과제에 직면합니다.
이러한 단편화 수준에 직면하여 기업들은 워크플로우를 순차적으로 또는 병렬로 전환할 수 있습니다. 이것이 바로 오늘날 PE 회사들이 직면한 정확한 과제입니다.
수백 개의 AI 전환을 순차적으로 실행하는 것은 유한한 5-7 년 PE 보유 기간 동안 너무 느립니다.
병렬로 실행하는 것은 이론적으로 더 빠르지만, 여러 공급업체, 배포 및 시스템 마이그레이션을 관리하려고 시도함에 따라 펀드가 조정 위험과 광범위한 대역폭 문제에 노출됩니다.
두 경우 모두, 포트폴리오는 더 적은 수의 반복 가능한 배포 패턴을 통해서가 아니라 변형 하나하나씩 전환되고 있습니다.
Varick의 PE AI 전환 전략
각 변형에 AI를 배포하려고 시도하기 전에 더 효과적인 접근 방식은 두 단계로 구성된 통합 방법을 적용하는 것입니다. 1) 각 회사 내 워크플로우 표준화, 2) PE 포트폴리오 전체에서 유사한 워크플로우를 공유하는 회사 식별. 이를 통해 수백 개의 맞춤형 전환 노력을 포트폴리오 전반에 걸쳐 확장할 수 있는 더 작은 규모의 반복 가능한 배포 패턴 집합으로 축소할 수 있습니다.
우리는 첫 번째 단계를 운영 통합(operational consolidation)이라고 생각합니다. 이 표준화는 여러 내부 워크플로우 변형을 하나의 표준화된 운영 모델로 전환하여 회사 내 운영 복잡성을 줄입니다. 그림 2는 5개의 별도 AP 프로세스를 가진 포트폴리오 회사의 관점에서 이를 보여줍니다.
각 포트폴리오 회사가 프로세스의 정규화된 버전을 확보하면, PE 회사는 동일한 워크플로우 로직을 실행하는 회사들을 그룹화하여 함께 전환할 수 있습니다. 이를 통해 수십 개의 개별 배포를 훨씬 적은 수의 반복 가능한 전환으로 압축할 수 있습니다. 그림 3은 이러한 전환 통합의 예를 보여줍니다.
동일한 운영 로직을 공유하는 회사들을 위해 재사용 가능한 전환 패턴이 구축되면, AI 에이전트를 회사별로가 아니라 해당 클러스터 전체에 동시에 배포할 수 있습니다. 이 2단계 접근 방식은 포트폴리오의 전환 횟수를 100개 이상에서 소수로 줄입니다. 그림 4는 3개의 재사용 가능한 AP 에이전트만 필요한 최적화된 전환 접근 방식을 보여줍니다.
통합이 PE 수익률에 미치는 영향
PE에서 AI 통합의 가치는 자동화 자체에서 오는 것이 아닙니다. 이는 회사 내에서 작업이 수행되는 방식의 경제성과 포트폴리오 전반에 걸쳐 해당 전환이 반복될 수 있는 속도, 이 두 가지를 모두 변화시키는 데서 비롯됩니다.
그 결과는 세 가지 측면에서 나타납니다. 회사 수준의 EBITDA 확장, 성장 지향적인 바이어에게 매각할 때의 더 높은 출구 배수, 그리고 펀드 수준의 더 짧은 보유 기간입니다.
종합하면, 이러한 3가지 효과는 기업 가치를 증가시키고, 이를 더 일찍 실현할 수 있게 하여 IRR을 높입니다.
1. 워크플로우가 더 빠르고, 저렴하며, 간단해질 때 EBITDA가 확장됩니다
운영 통합은 단편화된 워크플로우로 인해 발생하는 비용, 마찰 및 조정 부담을 제거하여 EBITDA를 확장합니다. 동일한 프로세스가 더 이상 지역, 팀 또는 시스템 전반에 걸쳐 세 가지 또는 다섯 가지 다른 방식으로 실행되지 않게 되면, 회사는 중복 노력을 제거하고, 업무 인계를 줄이며, 작업을 지원하는 소프트웨어 스택을 단순화할 수 있습니다.
그 영향은 FTE 절감을 넘어섭니다. 표준화된 워크플로우는 사이클 타임을 단축하고, SaaS 지출을 줄이며, 통제 품질을 개선하고, 수금, 승인 및 조정이 예외 사항 없이 더 빠르게 진행됨에 따라 운전자본 이점을 제공합니다.
2. 성장에 대한 인수 평가가 더 쉬워질 때 배수가 확장됩니다
언뜻 보기에 운영 정리는 바이어의 상승 여력을 없애는 것처럼 보일 수 있습니다. 단순화가 가치를 창출한다면, 고칠 것이 적은 비즈니스는 차기 소유자에게 덜 가치 있어야 하기 때문입니다. 그러나 복잡성은 그렇게 가격이 매겨지지 않습니다.
그런 운영을 인수하는 바이어는 이를 해결하는 데 드는 비용, 시간 및 위험을 가격에 반영하고, 그 해결책이 창출하는 가치는 그대로 유지합니다. 이것이 PE 회사가 매각 전에 비용 레버를 직접 당기는 이유입니다. 복잡성을 그대로 두는 것은 매각 가격을 높이지 않고 오히려 낮춥니다.
통합은 그 소진 가능한 비용 레버를 확장 가능한 표준화된 운영 모델로 전환합니다. 그렇게 함으로써 바이어의 성격을 변화시킵니다. 비용 중심의 바이어에게 개선은 전적으로 EBITDA를 통해 가격이 매겨집니다. 즉, 동일한 배수가 더 높은 수익 수치에 적용됩니다. 매각 가격은 오르지만 배수는 오르지 않습니다.
수익 중심의 바이어는 더 높은 배수를 지불합니다. 깨끗한 운영은 성장에 대한 인수 평가를 더 쉽게 만들기 때문입니다. 고객 온보딩이 더 빠르고, 거래량이 증가함에 따라 승인 및 업무 인계가 유지되며, 수요 증가로 인해 운영이 더 이상 중단되지 않기 때문에 새로운 수익 1달러당 증분 마진이 더 높아집니다.
이 경우 바이어는 더 저렴한 비즈니스에 대해 비용을 지불하는 것이 아닙니다. 그들은 성장이 더 반복 가능하고, 더 확장 가능하며, 운영 복잡성에 갇힐 가능성이 적은 비즈니스에 대해 비용을 지불하는 것입니다. 이것이 더 높은 배수를 뒷받침하는 이유입니다.
3. 전환이 반복 가능해질 때 보유 기간이 단축됩니다
전환 통합은 다르게 가치를 창출합니다. 그 주요 효과는 포트폴리오에 전환이 도달할 수 있는 속도에 있습니다. 회사가 공유된 운영 로직별로 그룹화되면, 펀드는 더 이상 수십 또는 수백 개의 일회성 AI 배포를 관리할 필요가 없습니다.
훨씬 더 적은 수의 재사용 가능한 전환 패턴을 여러 회사에 동시에 배포할 수 있어 AI 이점의 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 가치 실현 시간의 가속화는 더 짧은 보유 기간을 지원합니다. 회사가 보유 기간 초반에 운영 개선을 창출하고, 그 이점을 더 빨리 입증하며, 더 깨끗하고 확장 가능한 운영 모델로 자산을 시장에 내놓을 수 있기 때문입니다. 가치가 더 일찍 창출되면 자산을 더 일찍 매각할 수 있으며, 더 짧은 기간 동안 실현된 동일한 금액의 가치는 더 높은 IRR을 생산합니다.
함께, 이러한 세 가지 효과는 PE AI 명제를 워크플로우 자동화에서 기업 가치 창출로 변화시킵니다. AI를 배포하기 전에 운영을 통합하는 기업은 더 빠르게 가치를 실현하는 동시에 더 깨끗하고 확장 가능한 자산으로 매각할 수 있는 기반을 마련하게 될 것입니다.
포트폴리오 회사 혁신하기
Varick 에이전트는 현재 주요 사모펀드의 포트폴리오 회사에서 실제 운영 환경에서 가동 중입니다. 당사는 지금 8월과 9월에 대한 스폰서 계약을 접수하고 있습니다.
귀하가 AI 전환 준비가 된 매출 10억 달러 이상의 포트폴리오 회사를 보유한 사모펀드 회사이고, 자산 매각 준비, 추가 인수 통합, 또는 소프트웨어 마이그레이션을 강제하지 않고 포트폴리오 전반에 걸친 운영 표준화를 원하신다면, varickagents.com에서 디스커버리 콜을 예약하세요. 귀사의 포트폴리오 회사에 적용될 전환 계획을 함께 설계해 드리겠습니다.
