A Merbridge Capital Partners é uma firma de private equity e advisory de M&A de mid-market, especializada em aquisições alavancadas. O trabalho de Tom Haasen fica na interseção entre estruturação de crédito e benchmarking macroeconômico — construindo premissas de custo de capital que resistem à análise de LPs e à negociação de term sheets com credores. A equipe opera de forma enxuta: de dois a quatro analistas, várias transações por ano e prazos que não deixam margem para engenharia manual de dados.
O conjunto de dados de benchmark tinha lacunas que o modelo em três tranches não conseguia precificar
O MBI foi estruturado com uma contribuição de capital de 33%, com os 67% restantes financiados em três instrumentos: dívida sênior garantida na base, notas Payment-in-Kind (PIK) na camada mezzanine e Vendor paper como nota subordinada do vendedor. Cada um era precificado com base em um benchmark diferente — yields do Tesouro, spreads de crédito corporativo BAA e taxas de empréstimo bancário, respectivamente.
O stress test do modelo exigia estatísticas por regime abrangendo quatro ambientes macroeconômicos distintos: a expansão de crédito pré-2008, a repressão de taxas baixas pós-GFC, o piso de taxa zero da era da pandemia e o ciclo de aperto de 2022–2023. O conjunto histórico de benchmarks cobria todo esse período — mas continha valores de índice ausentes em certos anos e séries. Extrair taxas médias e faixas implícitas de custo de capital para cada tranche ficou bloqueado até que essas lacunas fossem resolvidas programaticamente.
A operação estava em due diligence avançada, com a distribuição aos credores prevista para a semana seguinte. A reindexação manual em três séries de taxas com várias décadas foi estimada em várias horas — tempo que o cronograma não podia absorver.
A Energent.ai levou o conjunto de dados de CSV bruto à análise estruturada em uma única sessão
Haasen fez upload do CSV de benchmarks. O agente cuidou de tudo a partir daí:
- Ingeriu o conjunto de dados e confirmou os cabeçalhos das colunas e o intervalo de anos antes de prosseguir
- Diagnosticou erros de índice ausentes no script inicial de extração, modificou a lógica para lidar com os anos disponíveis de forma adequada e executou novamente — sem intervenção do analista no ciclo de depuração
- Extraiu yields médios do Tesouro, taxas de empréstimo bancário e spreads corporativos BAA por regime de taxa, com faixas implícitas de custo de capital para dívida sênior, notas PIK e Vendor paper em cada período
- Redigiu uma análise escrita identificando a armadilha estrutural em que a capitalização do PIK se acumula contra um índice de cobertura do serviço da dívida em deterioração à medida que os spreads sênior se ampliam — mapeada para transições específicas de regime
- Produziu um dashboard interativo de regimes de taxa sobrepondo as três séries de benchmarks e as faixas de custo das tranches do MBI ao longo de todo o conjunto histórico, anotado em cada transição de regime
Sem pipeline customizado. Sem sessão separada de depuração. Sem passagem manual de reindexação.
O tratamento de erros em contexto fechou a lacuna entre dados brutos e análise finalizada
- Continuidade de sessão de ponta a ponta: ingestão, resolução de lacunas, extração, análise escrita e visualização ocorreram em uma única sessão ininterrupta — sem handoffs de ferramentas, sem pausas de depuração com participação do analista.
- Resolução de erros em contexto: erros de índice ausentes que teriam interrompido um fluxo de notebook padrão foram diagnosticados e corrigidos pelo agente antes da próxima execução, sem necessidade de intervenção.
- Computação e análise produzidas juntas: a tabela de estatísticas por regime e a análise escrita das tranches chegaram como um bloco finalizado, pronto para entrar no modelo de financiamento e no memo da operação, em vez de números brutos que exigissem interpretação separada.
A manipulação de dados que travava meio dia foi condensada em uma única sessão
- Erros de índice ausentes em um conjunto histórico de várias décadas resolvidos programaticamente, sem envolvimento do analista no ciclo de depuração
- Estatísticas por regime extraídas para as três tranches do MBI — taxas médias e faixas implícitas de custo de capital em quatro ambientes macroeconômicos distintos
- Análise escrita da capitalização do PIK e da sensibilidade ao spread sênior incorporada ao memo da operação
- Dashboard interativo de regimes de taxa revisado e liberado para distribuição ao grupo de credores
"Ter um agente capaz de ingerir o CSV, encontrar os erros de índice ausentes, corrigi-los e me entregar estatísticas por regime em uma única sessão mudou a avaliação do que é viável dentro dos prazos de uma operação. O dashboard foi a parte que eu não esperava — conduzir credores por regimes históricos de spread com uma referência visual é uma conversa diferente de uma tabela em um deck." — Tom Haasen, Analista Sênior na Merbridge Capital Partners