Com o aumento das fusões e aquisições no setor de gestão de ativos, a pressão para identificar targets, fechar transações e fortalecer o desempenho pós‑negócio nunca foi tão alta.
Mas acelerar a identificação de targets e o processo de due diligence pode resultar na perda de insights essenciais, comprometendo o alinhamento estratégico, o valuation, a integração e a performance de longo prazo.
Ao integrar sistemas de IA e analytics avançados ao ciclo de vida da transação, as empresas conseguem identificar insights profundos mais cedo, avaliam fatores de valor e riscos do target com mais precisão, aceleram a tomada de decisão, fecham a transação mais rápido e viabilizam uma integração pós‑fechamento mais eficiente.
A indústria de gestão de ativos e de patrimônio vive uma onda de consolidação. As organizações não buscam apenas escala com o aumento do AUM (Ativos Sob Gestão, do inglês Assets Under Management); elas também procuram aprofundar o relacionamento com os clientes, oferecendo serviços mais abrangentes e personalizados. O acesso a dados proprietários vem proporcionando uma vantagem competitiva relevante.
“À medida que os clientes de gestão de patrimônio e de ativos buscam orientação mais abrangente e personalizada, há uma grande oportunidade para comprar e construir”, afirma Sagar Bansal, Diretor-geral e Head de Commercial Due Diligence da Grant Thornton | Stax. “Não se trata mais apenas de adquirir a maior empresa. Os compradores estão buscando organizações com competências específicas em áreas como indexação, gestão de obrigações de empréstimos colateralizadas (CLOs) ou integração de dados alternativos para aprimorar seu portfólio de produtos e sua proposta de valor ao cliente.”
Esse movimento está ganhando força. Com cortes adicionais nas taxas de juros no horizonte, cresce o impulso para aquisição de targets. As transações apoiadas por Private Equity (PE) estão no nível mais alto dos últimos três anos.
Com diversos consolidadores apoiados por PE competindo pelos mesmos targets, disputas de preço tornaram‑se comuns. Com dados organizados e estruturados, IA e analytics avançados, as equipes de M&A conseguem identificar mais rapidamente os fatores de valor e riscos de uma empresa target, obtendo uma visão mais clara do potencial de crescimento e de possíveis desalinhamentos estruturais que podem impactar o desempenho no período pós‑fusão.
“A quantidade de dados analisados em uma transação hoje é inúmeras vezes maior do que há dez anos”, afirma Ronan Curran, Sócio de Transaction Advisory da Grant Thornton. “A IA nos permite processar esse volume enquanto libera as equipes de M&A para focarem no que realmente gera valor em deals de gestão de ativos: desempenho e retenção de consultores, crescimento orgânico versus inorgânico, complexidade de integração tecnológica, preferências dos clientes e risco de portabilidade. Ela não substitui a diligência existente, ela a aprimora.”
Quando a concorrência por transações é intensa, as equipes tendem a recorrer a avaliações superficiais, como referências positivas de clientes, feedback favorável de consultores e bom desempenho recente. “Os compradores podem justificar isso dizendo: ‘Já temos uma plataforma nesse mercado. Dado o nível de competição por esse ativo, vamos seguir em frente e fazer apenas algumas solicitações de referência’”, afirma Bansal.
Mas os fatores que realmente determinam a qualidade de um ativo geralmente estão ocultos em dashboards gerenciais e sistemas internos que uma due diligence outside‑in não alcança. Quando surgem lacunas em retenção de talentos, arquitetura tecnológica, integridade de dados ou processos operacionais, os planos de integração já estão em andamento, e as premissas de valuation ficam em risco.
“Uma due diligence outside‑in frequentemente deixa de responder a questões essenciais, como: ‘Qual é a taxa real de retenção entre os consultores de maior performance? O que os mantém na empresa? Quanto do crescimento é realmente orgânico, e quanto se deve à valorização do mercado? Quão concentrada é a receita entre os 20% principais consultores ou relacionamentos com clientes?’”, explica Bansal.
Bansal e sua equipe trabalham para responder a essas questões desde as fases iniciais do ciclo de M&A, oferecendo maior clareza aos compradores. No entanto, para alcançar esse nível de detalhamento, a due diligence requer:
Sob acordos de exclusividade, os compradores podem solicitar dados brutos no formato disponível — exportações de CRM, planilhas de remuneração ou bases de contas de clientes. Grandes modelos de linguagem conseguem normalizar e processar dados estruturados e não estruturados. “Se o target disser que os dados estão espalhados entre sistemas, peça mesmo assim, porque a IA consegue processá‑los”, afirma Bansal.
Empresas com acesso a dados proprietários sobre resultados de transações podem comparar targets com resultados de outras transações. “IA e dados do target são o mínimo necessário hoje”, comenta Ronan Curran. “As empresas que se destacam são aquelas que comparam os dados analisados com resultados reais de transações similares.”
O acesso a dados só tem valor quando a equipe consegue convertê‑los em conclusões relevantes. “A due diligence eficaz hoje vai além de processar dados. Significa partir de hipóteses sobre o que pode determinar o sucesso ou fracasso da transação — aderência do cliente, retenção de consultores, taxas de crescimento orgânico — e então usar IA para testar essas hipóteses com dados de performance real”, explica Bansal.
IA e analytics ajudam as equipes de M&A a irem além da validação das informações reportadas pelo target, permitindo testar se os demonstrativos financeiros refletem, de fato, a economia real do negócio.
“A due diligence financeira trata dos números, mas vamos além para entender o que realmente os impulsiona”, afirma John Cristiano, Sócio de Transaction Advisory Services da Grant Thornton US. “Trata‑se de avaliar tanto as finanças quanto os fatores culturais e estruturais que as influenciam.”
A IA também está ampliando a qualidade e a velocidade da due diligence financeira realizada pela equipe de Cristiano. “Há dez anos, o tempo limitava o quão fundo podíamos ir”, afirma. “Costumávamos revisar balancetes resumidos e amostrar transações. Agora, o uso de data analytics nos permite analisar detalhes do general ledger e dados de transações individuais dentro do mesmo apertado período de exclusividade do LOI.”
Essa profundidade revela o que os demonstrativos financeiros resumidos ocultam:
“Antes, os compradores dependiam da análise fornecida pelo próprio target”, afirma Cristiano. “Agora, eles podem solicitar dados brutos e desenvolver insights independentes. Informações que antes surgiam meses após o fechamento agora orientam o valuation e a estrutura do negócio antes mesmo da assinatura.”
A due diligence identifica riscos, valida premissas e garante o alinhamento da aquisição aos objetivos do comprador. A automação vem ajudando as equipes a descobrirem informações essenciais que revelam obstáculos de integração ainda durante a due diligence, em vez de identificá‑los somente no período pós‑fechamento.
Quando identificadas antecipadamente, essas informações elevam significativamente os resultados da integração pós‑fusão:
“Compreender antecipadamente a jornada que uma entidade precisa percorrer gera significativamente mais valor quando a aquisição entra em vigor”, afirma Ross Sheridan, Sócio de Advisory da Grant Thornton Irlanda. Além disso, integrar dados, sistemas e processos após o fechamento pode levar tempo. E à medida que esse tempo se estende, o valor da transação pode diminuir. IA e analytics ajudam as equipes de integração a avançarem mais rapidamente, unificando ambientes de dados, identificando desalinhamentos de processos ainda no início e oferecendo à liderança visibilidade clara de como o negócio combinado está performando.
“Buscamos sinergias e desalinhamentos entre processos, dados e tecnologia”, explica Sheridan. “Mesmo quando ambas as empresas utilizam o mesmo ERP ou sistema de gestão de portfólio, podem existir diferenças significativas na forma como esses sistemas são configurados e utilizados.”
A equipe de Sheridan utiliza IA ao longo de todo o processo de integração, desde a avaliação das funções de suporte até a elaboração dos roadmaps. Aplica‑se uma estrutura de avaliação rápida que combina ferramentas tradicionais com IA para analisar de ponta a ponta as áreas de suporte (finanças, RH, TI e compliance), o que gera um volume substancial de dados e frequentemente revela contextos não documentados.
“Realizamos conversas extensas para capturar esse contexto e, em seguida, usamos IA para transcrever, analisar e sintetizar essas informações, permitindo perfilar processos e estruturar sua documentação”, afirma Sheridan. “A IA nos ajuda a alimentar nossos templates de avaliação e a mapear rapidamente as estruturas das áreas de suporte, identificar lacunas e detectar variações de processos que podem causar atritos durante a integração. Ela também permite conectar essas informações contextuais a dados quantitativos e KPIs, ajudando as organizações a interpretar melhor, controlar e aprimorar a performance.”
Para gestores de ativos, uma documentação incompleta de processos pode ser comum, mesmo em grandes empresas. “A IA acelera a documentação e o desenho de processos que antes levavam semanas”, diz Sheridan. “Conseguimos concluir avaliações, desenvolver benchmarks e criar roadmaps de integração muito mais rapidamente, o que permite que as equipes operacionais iniciem a execução mais cedo.”
A atividade de M&A no setor de gestão de ativos e de patrimônio deve acelerar rapidamente nos próximos cinco anos. Compradores que utilizam IA e analytics avançados identificam insights mais profundos e com maior rapidez ao longo de todo o ciclo da transação. Conectar esses insights entre as fases de due diligence e integração resulta em otimização do valor gerado.
“Grande parte do valor ainda se perde nos primeiros dias após a aquisição porque insights críticos que poderiam ser identificados durante a due diligence não receberam a devida atenção”, afirma Ronan Curran. “Com os dados que agora conseguimos obter e analisar nas atividades de due diligence, os compradores podem aprofundar a análise sobre geração de valor antes do fechamento, reforçando a confiança nas decisões de investimento e na estratégia para gerar valor de forma mais ágil no pós‑aquisição.”
Nossos especialistas podem apoiar sua empresa em todas as fases da jornada de M&A e na gestão eficiente de ativos fixos, transformando processos complexos em decisões rápidas, seguras e baseadas em dados.
