Software Improvement Group (SIG) heeft het rapport AI ambition and reality in Private Equity gepubliceerd, waarin wordt onderzocht waarom verwachtingen rond kunstmatige intelligentie binnen private-equitysectoren regelmatig hoger liggen dan de feitelijke toepassing. Het onderzoek beschrijft hoe deze kloof invloed kan hebben op dealrisico’s, waardecreatie en resultaten bij exits.
Volgens het rapport ontstaat de zogenoemde “AI gap” in een marktcontext waarin investeerders te maken hebben met hoge waarderingen, oplopende exitachterstanden, beperkte liquiditeit en buyout-rendementen die achterblijven bij publieke markten. In dat klimaat wordt het voor investeerders belangrijker om te bepalen welke technologische concurrentievoordelen daadwerkelijk aanwezig zijn en welke voornamelijk onderdeel zijn van een investeringsnarratief.
Kunstmatige intelligentie wordt in toenemende mate opgenomen in dealstrategieën, waardecreatieplannen en portfoliostrategieën. Uit het onderzoek blijkt dat 88% van de organisaties AI toepast en dat 64% aangeeft dat de technologie innovatie mogelijk maakt. Tegelijkertijd wordt AI binnen portfoliobedrijven vaak ongelijk toegepast en beperkt aangestuurd. Ongeveer twee derde van de general partners meldt dat er AI-pilots plaatsvinden binnen hun portfolio’s, terwijl circa 40% aangeeft dat AI in meerdere bedrijfsprocessen is geïntegreerd.
“AI verandert fundamenteel de manier waarop we zakendoen en vergroot de afhankelijkheid van technologie tot ongekende niveaus,” zegt Luc Brandts, CEO van Software Improvement Group. “Toch ontbreekt vaak duidelijke controle. Dat is op zichzelf geen nieuw probleem, maar AI vergroot het aanzienlijk. Kunnen we vertrouwen op wat er wordt gebouwd? Investeren we op de juiste plekken? Hoe klaar zijn we voor AI? Dat zijn vragen die elke investeerder mee worstelt en waarop duidelijke antwoorden nodig zijn.”
Het rapport stelt dat private-equitybedrijven minder moeite hebben met de AI-technologie zelf dan met de onderliggende softwarefundamenten. Die vormen volgens het onderzoek regelmatig een ondoorzichtige basis die niet is ingericht om AI op schaal te ondersteunen. Daardoor wordt de mate van AI-volwassenheid een factor bij het inschatten van risico’s bij investeringen, het realiseren van waarde tijdens de investeringsperiode en het behouden van waarde bij een exit.
Uit analyse van productiesystemen door SIG blijkt dat ongeveer 1,5% van de systemen in 2025 kan worden geclassificeerd als AI-systeem. Volgens het rapport wijst dit erop dat veel portfoliobedrijven zich nog in een vroege fase van AI-adoptie bevinden. Tegelijkertijd scoort 72% van de geanalyseerde AI-systemen onder de door SIG gehanteerde drempel voor bouwkwaliteit, wat risico’s kan opleveren op het gebied van onderhoudbaarheid, beveiliging en compliance.
Het rapport behandelt ook de effecten van AI-ondersteund programmeren. Productiviteitsresultaten lopen volgens de analyse uiteen van een vertraging van 19% tot een versnelling van 26%, afhankelijk van context en governance. In experimenten van SIG bevatte door AI gegenereerde code ongeveer twee keer zoveel beveiligingsrisico’s als vergelijkbare code die door ontwikkelaars was geschreven.
Daarnaast wijst het rapport op nieuwe beveiligingsrisico’s die samenhangen met AI-systemen, waaronder kwetsbaarheden in data, modellen, prompts en externe afhankelijkheden. Deze risico’s komen volgens het onderzoek bovenop bestaande cyberdreigingen.
De studie beschrijft ook toenemende governance-uitdagingen in een omgeving waarin regelgeving rond AI wereldwijd uiteenloopt. Van Europese handhaving tegen misleidende AI-claims tot nieuwe verplichtingen in andere jurisdicties: technologische claims worden in toenemende mate beoordeeld op een vergelijkbare manier als financiële disclosures, met name bij exits en herfinancieringen.
Volgens SIG spelen internationale standaarden een rol bij het aantonen dat AI-systemen op gecontroleerde wijze worden ontwikkeld, beheerd en gemonitord. Het rapport stelt dat dergelijke standaarden investeerders kunnen helpen om technologiepraktijken binnen portfolio’s te beoordelen zonder innovatie te vertragen.
De analyse plaatst AI-volwassenheid binnen de volledige private-equitycyclus van aankoop, groei en verkoop. Beperkt inzicht in technologie kan bij de instap verborgen herstelkosten of overschatte concurrentievoordelen maskeren. Tijdens de investeringsperiode kan zwakke governance leiden tot vertragingen in uitvoering en verhoogde veiligheids- en compliancerisico’s. Bij exits beoordelen kopers volgens het rapport in toenemende mate of AI-systemen controleerbaar, traceerbaar en veilig zijn.
De toetsing van AI-claims reikt volgens het rapport steeds vaker tot investeringscomités en limited partners, die verwachten dat technologische claims en concurrentievoordelen worden onderbouwd met onafhankelijk bewijs. SIG concludeert dat investeerders een rol hebben in het waarborgen van gecontroleerde innovatie en dat bedrijven die investeren in softwareportfolio-governance, meetbare kwaliteitsindicatoren en gedeeld inzicht beter in staat zijn om AI om te zetten in duurzame waarde.
Download hier het volledige rapport: AI ambition and reality in Private Equity
