Las firmas de capital privado están abrazando la revolución tecnológica para impulsar las operaciones digitales y desbloquear valor en todos los sectores.
La IA y el aprendizaje automático están transformando las estrategias de salida del capital privado al acelerar la diligencia debida, mejorar el seguimiento de las carteras y permitir un análisis de compradores más rápido y basado en datos.
Las herramientas tecnológicas avanzadas, incluidos el análisis predictivo y los paneles de control ESG, no solo respaldan decisiones de inversión más inteligentes, sino que también aumentan el atractivo de las salidas al demostrar la creación de valor a largo plazo.
El sector de capital privado de mediana capitalización y de pequeña capitalización se enfrenta a turbulencias, impulsadas por la inflación y la inestabilidad política, que alimentan la incertidumbre y la volatilidad.
Por ello, las firmas están priorizando las prácticas ambientales, sociales y de gobernanza (ESG), los mercados emergentes y tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/AA) para tomar decisiones de inversión rápidas y precisas.
La captación de fondos sigue siendo un desafío, ya que más del 70 % de los inversores citan la incertidumbre económica y la volatilidad del mercado como principales preocupaciones.
A nivel mundial, las firmas de capital privado disponen de 2,1 billones de dólares, que pueden utilizarse para nuevas oportunidades («pólvora seca»). La mayoría de las firmas ha asignado el 30 % de su capital a la pólvora seca en medio de un optimismo cauteloso.
Al menos el 80 % de los flujos de trabajo del capital privado ya depende en gran medida de tecnologías para buscar operaciones, realizar la diligencia debida y gestionar carteras; el 95 % de estas firmas planea multiplicar sus inversiones en IA en los próximos 18 meses.
Esta dependencia ha dado lugar a una evolución en las estrategias de salida. Las adquisiciones apalancadas secundarias y las adquisiciones apalancadas por la dirección son las que más avanzan. Para frenar la incertidumbre del mercado y los desafíos relacionados con la liquidez, las firmas están explorando fondos de continuación y opciones de capital preferente.
La industria del capital privado, a pesar de disponer de una gran cantidad de pólvora seca, se enfrenta a una presión insuperable por parte de los socios limitados (LP) para una asignación eficiente del capital. Los socios generales (GP) se ven atrapados por las exigencias de la diligencia debida y los requisitos de asignación en medio de los riesgos de contracción del mercado.
Los avances tecnológicos se han convertido en facilitadores, ya que la IA, la automatización robótica de procesos (RPA) y la cadena de bloques impulsan la eficiencia operativa. Esto favorece el cumplimiento normativo y ayuda en la toma de decisiones. S&P Global determinó que el 41 % de las firmas de capital privado se encuentra en etapas incipientes de adopción, el 13 % en una fase avanzada de implementación y el 7 % ha integrado completamente la tecnología.
En la búsqueda de operaciones, la IA puede identificar 195 empresas relevantes en el tiempo que tardaría un analista junior en evaluar una. Firmas como Blackstone y EQT están invirtiendo en plataformas de propiedad exclusiva, como Motherbrain de EQT, que consolida más de 140 000 puntos de datos para obtener información en tiempo real sobre fusiones y adquisiciones.
La IA también contribuye a los requisitos posteriores a la operación, como el seguimiento de carteras en tiempo real y la preparación para la salida, al reunir información para agilizar el análisis de compradores en la toma de decisiones. Las firmas que retrasen la adopción tecnológica corren el riesgo de quedarse atrás en la captación de fondos y en la gobernanza corporativa, y de ser superadas por sus competidores. Al mismo tiempo, estos avances tienen un impacto real en las personas del sector, lo que reduce la necesidad de empleados de nivel inicial.
El proyectil de inversión ha evolucionado a través de cuatro fases principales: automatización de flujos de trabajo y servicios de BPM (antes de 2018); plataformas de bajo código y sin código (2018-2020); adopción temprana de la automatización inteligente a lo largo de la cadena de valor (2021-2023); y una nueva era de automatización inteligente impulsada por la IA generativa (2024-actualidad).
Las firmas de capital privado están abrazando la revolución tecnológica para impulsar las operaciones digitales y desbloquear valor en todos los sectores.
Los riesgos y limitaciones asociados
La IA tiene un impacto significativo en el ámbito del capital privado, aunque existen reservas sobre su adopción y alcance en el futuro. Ante el limitado índice de adopción, está claro que solo una fracción de las firmas de capital privado explora casos de uso de la IA. Estas reservas se derivan de las amenazas de ciberseguridad, los flujos de trabajo opacos y la escasa visibilidad de los rendimientos.
Dicho esto, sí contribuye a la eficiencia operativa y a un mejor desempeño de las carteras. También respalda el análisis, dada su capacidad para revisar grandes y complejos conjuntos de datos, y resulta útil para los empleados de nivel inicial como herramienta de aprendizaje y desarrollo.
Estas herramientas sí mejoran la toma de decisiones precisa sin anular el juicio humano, lo que permite a las organizaciones actuar con rapidez y precisión. Esto tiene un efecto en cascada sobre la optimización de ingresos, la reducción de costes y la mejora de los informes y el seguimiento del desempeño. Por ejemplo, la IA puede ayudar a monitorizar los KPI en las carteras y los procesos de las salidas de operaciones y la distribución de capital.
Sin embargo, este cambio conlleva riesgos importantes. Kearney destaca siete escenarios clave: el aumento de los costes de propiedad, los datos poco fiables, los resultados de modelos cuestionables, las ciberamenazas, las disputas sobre propiedad intelectual, las preocupaciones por las plataformas ESG impulsadas por la IA y los impactos socioeconómicos negativos, todo ello en medio de presiones regulatorias cambiantes sobre la gobernanza.
También subraya la importancia de establecer marcos de gobernanza sólidos y directrices éticas para mitigar estos riesgos. Por ejemplo, algunas firmas han creado foros internos de cumplimiento para definir el uso aceptable de la IA y garantizar la protección de datos. Para integrar con éxito la IA, las firmas de capital privado deben alinear las iniciativas de IA con los objetivos estratégicos, centrarse en casos de uso de alto impacto y asegurarse de que su infraestructura tecnológica esté preparada. La estandarización y la mejora de la calidad de los datos en las carteras también son fundamentales, ya que los datos inconsistentes siguen siendo una barrera importante para la implementación eficaz de la IA. Las firmas que inviertan en preparar sus datos y en adaptar los modelos de IA a sus necesidades específicas obtendrán una ventaja competitiva.
Impulsar el motor ESG
Las firmas de capital privado aprovechan tecnologías de vanguardia, como el análisis predictivo impulsado por IA, y alimentan plataformas de datos ESG para monitorizar e integrar métricas en sus estrategias de inversión. Según EY, los fondos de capital privado que cuentan con un marco ESG bien integrado tienen el potencial de alcanzar una tasa de rendimiento inicial que podría ser un 8 % superior a la de sus competidores. Esto se debe principalmente a modelos predictivos más precisos que permiten a las organizaciones evaluar el potencial de creación de valor y los riesgos de sostenibilidad durante largos periodos, tanto a nivel de operación como de cartera.
Bain and Company informa de que, a pesar de la baja adopción inicial de ESG, el interés ha aumentado debido a la coherencia de los datos que ofrecen las operaciones ESG y a sus posibles garantías a largo plazo. Las firmas utilizan ahora la IA/AA y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para evaluar divulgaciones regulatorias, análisis de sentimiento y datos de cadenas de suministro en busca de riesgos ESG. Este enfoque permite a los inversores perseguir valor a corto plazo y, al mismo tiempo, mantenerse alineados con objetivos a largo plazo, apoyando los esfuerzos globales más amplios de empresas y gobiernos para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU.
El Foro Económico Mundial destaca un cambio de mercado «del gris al verde», en el que los paneles digitales centrados en ESG y las herramientas de modelización predictiva están ayudando a las firmas de capital privado a medir el impacto de las inversiones en las métricas ESG. Esto genera transparencia y confianza, y mejora las oportunidades de salida al demostrar ante posibles compradores la creación de valor alineada con ESG.
