QUANDO L'AI CAMBIA ANCHE IL PREZZO DI UN'ACQUISIZIONE
Per anni le grandi operazioni di private equity hanno seguito una logica abbastanza riconoscibile: comprare una società, migliorarne i margini, ridurre i costi, finanziare la crescita e rivenderla dopo alcuni anni a un valore superiore.
L’intelligenza artificiale sta iniziando a modificare anche questo modello.
Il caso più interessante delle ultime settimane riguarda The Baldwin Group, società statunitense attiva nei servizi assicurativi e nella gestione del rischio. DFO Management, il family office di Michael Dell, insieme a Sequence Holdings, ha raggiunto un accordo per acquisire la società e portarla fuori dalla Borsa in un’operazione da circa 7,7 miliardi di dollari.
Il prezzo concordato è di 32,50 dollari per azione e rappresenta un premio di circa l’88% rispetto alla quotazione precedente alle prime indiscrezioni sull’operazione. Secondo il Financial Times, il gruppo guidato da Dell e Sequence è riuscito a prevalere anche su importanti operatori tradizionali del private equity, tra cui KKR.
Il punto interessante non è soltanto chi ha comprato Baldwin, ma perché sia stato disposto a pagare così tanto.
NON STANNO COMPRANDO SOLO QUELLO CHE L'AZIENDA E' OGGI
Un investitore tradizionale valuta un’impresa osservando ricavi, margini, debito, flussi di cassa, crescita attesa e possibilità di miglioramento operativo.
Un investitore con una forte componente tecnologica può aggiungere una domanda diversa: quanto potrebbe valere questa stessa società se venisse trasformata attraverso l’intelligenza artificiale?
È una differenza importante.
Baldwin opera in un settore caratterizzato da grandi quantità di dati, attività amministrative, consulenza, underwriting, gestione documentale e processi che possono essere almeno in parte automatizzati o migliorati attraverso sistemi di AI.
L’investitore non compra quindi soltanto i flussi di cassa esistenti. Compra anche la possibilità di utilizzare tecnologia, dati e automazione per cambiare radicalmente il modo in cui quei flussi di cassa verranno prodotti in futuro.
È questo che può giustificare una valutazione differente rispetto a quella utilizzata da un investitore puramente finanziario.
Il valore non è più soltanto dentro il bilancio, ma può trovarsi nella trasformazione che il nuovo proprietario ritiene di poter realizzare.
PRIVATE EQUITY E INVESTITORI TECH NON GUARDANO NECESSARIAMENTE LA STESSA AZIENDA
È qui che emerge una differenza interessante tra il private equity tradizionale e alcuni nuovi investitori tecnologici.
Un fondo di private equity deve normalmente rispettare un determinato ciclo di investimento. Raccoglie capitale, acquista partecipazioni, sviluppa le società in portafoglio e, dopo alcuni anni, deve generalmente trovare una modalità di uscita per restituire capitale e rendimento ai propri investitori.
Questo influenza inevitabilmente il modo in cui viene valutata un’acquisizione.
Nel caso Baldwin, DFO Management e Sequence puntano invece su un capitale definito più “paziente”, con un orizzonte che può consentire investimenti tecnologici costosi senza la stessa pressione verso un’exit prestabilita. Reuters ha evidenziato proprio questo aspetto: la nuova proprietà dovrebbe permettere a Baldwin di investire maggiormente nell’intelligenza artificiale senza subire la pressione dei risultati trimestrali e delle oscillazioni del mercato azionario.
Questo non significa che gli investitori tech paghino sempre più dei fondi, significa che possono attribuire un valore diverso alla stessa azienda perché partono da una diversa idea di ciò che quella società potrebbe diventare ed è una differenza che, nelle operazioni di M&A, può valere miliardi.
IL VERO ASSET POTREBBE ESSERE IL DATO
L’intelligenza artificiale ha anche cambiato il modo in cui devono essere analizzati gli asset di una società.
In passato, durante una due diligence, l’attenzione era concentrata soprattutto su bilanci, contratti, debiti, contenziosi, proprietà intellettuale, dipendenti e rischi regolatori.
Oggi bisogna aggiungere una componente ulteriore: i dati.
Un’azienda che opera da anni può possedere enormi quantità di informazioni sui propri clienti, sulle operazioni effettuate, sui processi interni e sull’andamento del mercato. Questi dati possono diventare estremamente importanti quando vengono utilizzati per sviluppare o integrare strumenti di intelligenza artificiale.
Ma possedere molti dati non significa automaticamente poterli utilizzare liberamente.
Occorre capire da dove provengono, quali basi giuridiche ne consentono l’utilizzo, se esistono limitazioni contrattuali, se contengono dati personali, se possono essere trasferiti a fornitori esterni e se possono essere impiegati per addestrare o migliorare modelli AI.
La due diligence tecnologica diventa quindi parte della due diligence societaria.
Un database apparentemente prezioso può rappresentare un vantaggio competitivo enorme oppure un rischio giuridico altrettanto importante.
L'AI ENTRA NELLA DUE DELINGENCE PRIMA ANCORA DI ENTRARE NELL'AZIENDA
La tecnologia non influenza soltanto ciò che accade dopo l’acquisizione, ma sta cambiando anche il modo in cui le operazioni vengono preparate.
Nelle transazioni più complesse devono essere analizzati migliaia di contratti, documenti societari, licenze, accordi commerciali, clausole di change of control, contenziosi e documenti relativi alla proprietà intellettuale.
Gli strumenti di AI possono aiutare a classificare documenti, individuare clausole anomale, identificare rischi ricorrenti e velocizzare parte del lavoro preliminare.
PAGARE DI PIU' PUO' ESSERE UNA STRATEGIA, MA ANCHE UN RISCHIO
Un premio elevato non è necessariamente irrazionale.
Se un investitore possiede tecnologia, competenze e capitale capaci di trasformare realmente una società, può essere disposto a pagare più di un concorrente che non dispone degli stessi strumenti.
È una logica già conosciuta nell’M&A.
Un acquirente industriale può pagare più di un investitore finanziario quando vede sinergie che gli altri non possono realizzare.
L’AI sta semplicemente creando una nuova categoria di possibili sinergie.
Il problema è capire quanto siano concrete.
Automatizzare alcuni processi non significa automaticamente raddoppiare i margini. Integrare un modello di intelligenza artificiale non significa automaticamente ottenere un vantaggio competitivo stabile, soprattutto in un mercato in cui la tecnologia cambia rapidamente e strumenti oggi esclusivi possono diventare comuni nel giro di pochi mesi.
Per questo l’AI può aumentare il valore percepito di una target, ma può anche aumentare il rischio di overvaluation.
IL FUTURO DELL'M&A: NON VINCE CHI HA PIU' CAPITALE, MA CHI VEDE PIU' VALORE
Il caso Baldwin potrebbe anticipare una trasformazione più ampia.
Per molti anni i fondi di private equity hanno avuto un vantaggio enorme nelle acquisizioni grazie alla disponibilità di capitale, alla capacità di utilizzare leva finanziaria e all’esperienza nel miglioramento operativo delle aziende.
Ora stanno entrando nella stessa arena soggetti con un’altra caratteristica: la capacità di applicare direttamente tecnologia alle società acquistate.
Il Financial Times ha descritto proprio questa nuova concorrenza, sottolineando come investitori legati al mondo tecnologico stiano iniziando a sfidare i grandi fondi anche nei settori tradizionalmente dominati dal private equity.
L’M&A potrebbe quindi entrare in una fase nella quale non basta più chiedersi quanto vale una società oggi.
Bisogna chiedersi quanto vale nelle mani di quello specifico acquirente.
Un’impresa assicurativa, legale, finanziaria o industriale può avere un certo valore per un fondo tradizionale e un valore completamente diverso per un investitore convinto di poter automatizzare una parte significativa dei suoi processi attraverso l’AI.
Ed è qui che l’intelligenza artificiale smette di essere soltanto uno strumento utilizzato dalle aziende.
Diventa una variabile capace di determinare chi compra una società, quanto è disposto a pagarla e quale strategia seguirà dopo l’acquisizione.
A cura degli studenti sotto la Facoltà di Giurisprudenza e Ingegneria Informatica
NOTE E RIFERIMENTI:
- REUTERS – ACQUISIZIONE DI THE BALDWIN GROUP: ricostruzione dell’operazione da 7,7 miliardi di dollari guidata da DFO Management e Sequence Holdings, del premio riconosciuto agli azionisti e della strategia di investimento nell’intelligenza artificiale.
https://www.reuters.com/legal/transactional/dfo-management-sequence-take-baldwin-private-77-billion-deal-2026-09-14/ - FINANCIAL TIMES – PRIVATE EQUITY E NUOVI INVESTITORI TECH: analisi della concorrenza tra investitori tecnologici e operatori tradizionali del private equity, con particolare riferimento all’operazione Baldwin e al ruolo di DFO Management e Sequence Holdings. https://www.ft.com/content/a43e9050-f646-4d24-b650-b75ef589985c
- REUTERS BREAKINGVIEWS – AI E MERCATO DELLE OPERAZIONI: analisi della crescente concentrazione delle grandi operazioni finanziarie intorno all’intelligenza artificiale e del rallentamento dell’attività tradizionale del private equity. https://www.reuters.com/commentary/breakingviews/wall-streets-ai-party-is-an-exclusive-affair-2026-09-15/
- FINANCIAL TIMES – AI E NUOVI MODELLI DI INVESTIMENTO: approfondimento sul modo in cui l’intelligenza artificiale sta modificando le strategie degli investitori e spingendo capitale verso modelli tecnologici e deep tech differenti dal tradizionale software. https://www.ft.com/content/0c440134-686f-4b55-ab35-2afe4e6a3f91
- REUTERS – MERCATO PRIVATE EQUITY E SOFTWARE: analisi delle recenti operazioni nel settore software e dell’interesse di private equity e acquirenti strategici per società tecnologiche caratterizzate da ricavi ricorrenti e forte generazione di cassa. https://www.reuters.com/legal/transactional/thoma-bravo-explores-2-billion-plus-sale-foundation-software-sources-say-2026-09-02/
- FINANCIAL TIMES – AI E VENTURE CAPITAL: analisi dell’impatto dell’intelligenza artificiale sui tradizionali modelli di investimento e sulle valutazioni delle società tecnologiche. https://www.ft.com/content/8c4143c7-f846-43a0-807a-b460fff7cd75
