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¿Cómo se aplica la IA en las distintas fases de una operación de M&A o Private Equity, desde el sourcing hasta el seguimiento de la inversión?
La IA aporta valor en todas las fases de una operación. En el sourcing amplía enormemente la capacidad para identificar oportunidades, permitiendo analizar más compañías, incorporar más criterios de búsqueda y trabajar con mayor rapidez, sin sustituir el criterio comercial del profesional.
Durante el análisis, optimiza el trabajo financiero, sectorial y documental. Herramientas como ChatGPT o Claude están acelerando tareas en Excel y PowerPoint, mientras que aplicaciones especializadas ayudan a resumir reuniones, procesar documentación y agilizar el trabajo legal.
En la due diligence, facilita el tratamiento y análisis de grandes volúmenes de información. Tras el cierre de la operación, mejora el seguimiento de las participadas mediante reporting, KPIs y control de la inversión.
En definitiva, la IA permite automatizar tareas que antes eran más artesanales, aunque la supervisión y la toma de decisiones siguen dependiendo del profesional.
La elaboración de modelos financieros, análisis sectoriales y due diligence consume muchas horas de trabajo. ¿Cómo puede la IA transformar estos procesos sin comprometer la calidad del análisis?
La clave está en tres conceptos: generación, verificación y decisión.La IA es extraordinariamente útil para generar análisis, documentación y contenido de forma rápida. Sin embargo, todo lo que produce debe ser revisado por profesionales, ya que puede cometer errores, algunos evidentes y otros más difíciles de detectar.
Por último, la decisión final sigue requiriendo criterio humano. Cuando estas tres fases se combinan correctamente, la IA no solo mejora la productividad, sino también la calidad del trabajo.
Uno de los mayores retos para las firmas de inversión y los equipos corporativos es la confidencialidad de la información. ¿Cómo aborda el programa los aspectos de seguridad, protección de datos y governance?
La confidencialidad es fundamental en el sector de M&A y Private Equity. Sin lugar a duda, es probablemente el pilar sobre el que gira toda nuestra actividad. El uso responsable de la información confidencial ha sido clave hasta la fecha y, a partir de ahora, con la inteligencia artificial, deben seguir manteniéndose esos mismos niveles estrictos de confidencialidad.
Para ello, lo primero es saber qué tipo de dato se está utilizando. No es lo mismo utilizar información pública o información sectorial que utilizar información confidencial. Hay que clasificar el dato en función de su tipología y, a partir de ahí, decidir cómo se puede trabajar con él mediante herramientas de inteligencia artificial.
Si el dato es confidencial, en determinados casos habrá que anonimizarlo, establecer controles internos sobre esa información y seguir los estándares que la normativa y la regulación vayan imponiendo.
En el programa hay una parte significativa dedicada a confidencialidad y protección de datos. La imparte precisamente un socio de Eversheds, responsable de protección de datos de la firma. Es un bloque clave para enseñar a los participantes cómo deben utilizar la información dentro de la IA de una forma responsable, segura y confidencial.
¿Qué casos de uso reales y de alto impacto podrán implementar los participantes de forma inmediata en su actividad profesional?
Los participantes conocerán distintos niveles de aplicación. Por un lado, herramientas generalistas como ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot, que ya permiten mejorar gran parte del trabajo diario en análisis, investigación, documentación y productividad. Por otro, soluciones especializadas como Harvey, para el ámbito legal, o NotebookLM, para trabajar con grandes volúmenes de documentación.
Además, muchas plataformas tradicionales de análisis financiero y empresarial ya incorporan capacidades de IA. Y, especialmente, los agentes de IA están empezando a transformar la forma de trabajar al combinar investigación, análisis, elaboración de presentaciones y modelización financiera dentro de un mismo flujo de trabajo.
El objetivo del programa es que los profesionales no solo aprendan herramientas, sino que integren la IA de forma natural en su metodología de trabajo.
Si un profesional tuviera que justificar el retorno de la inversión de este programa, ¿qué mejoras en productividad, eficiencia o capacidad de análisis podría esperar obtener?
El retorno se refleja en una mayor productividad, mejor calidad del trabajo y una capacidad mucho mayor para analizar oportunidades y gestionar clientes.
La IA permite multiplicar el alcance del profesional: analizar más compañías, completar tareas en menos tiempo y dedicar más recursos a actividades de valor añadido. Esto genera una ventaja competitiva que, probablemente, acabará convirtiéndose en una competencia básica para cualquier profesional del sector.
La IA no sustituye el criterio humano ni es infalible, pero sí permite trabajar de forma más eficiente y rentable. Por eso, el principal riesgo no es que la IA reemplace a los profesionales, sino quedarse atrás frente a quienes ya la han incorporado a su forma de trabajar.
