El uso de la inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que se evalúan los activos tecnológicos para fusiones y adquisiciones (M&A) a través de análisis más eficientes, precisos y predictivos.
Las fusiones y adquisiciones implican actividades complejas en múltiples fases, lo que requiere una cooperación cohesiva dentro de un marco de tiempo competitivo. Sin embargo, tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis de datos se han convertido en impulsores cruciales para el éxito de las transacciones de fusiones y adquisiciones. Como señala Kevin Knoepp, socio operativo y CTO de Trilogy Search Partners, estas herramientas aceleran significativamente cada paso del proceso de fusiones y adquisiciones.
“Los avances en la IA generativa y la expansión de las capacidades de aprendizaje automático están haciendo que este sea un momento interesante para fusiones y adquisiciones”, dijo Knoepp. “Ahora más que nunca, las empresas tienen la oportunidad de modernizar aspectos del tedioso y a veces agotador proceso de fusiones y adquisiciones, lo que les permite evaluar mejor el riesgo potencial de los acuerdos, identificar y evaluar objetivos pasados por alto y, una vez que un acuerdo está en progreso, organizar y gestionar mejor salas de acuerdos. Con estas capacidades generativas impulsadas por la IA, las empresas pueden mejorar el proceso de diligencia para las empresas que están interesadas en adquirir, haciendo que el proceso general de fusiones y adquisiciones sea menos riesgoso, más rápido y más eficiente. Sin embargo, aunque la IA generativa está evolucionando rápidamente, todavía debe gestionarse con cuidado y todos los resultados deben ser analizados y verificados por expertos calificados en cada campo aplicable”.
En este artículo, exploramos cómo la IA proporciona conocimientos predictivos, automatiza la diligencia debida, mejora la búsqueda de acuerdos y acelera la toma de decisiones durante fusiones y adquisiciones.
El proceso tradicional de fusiones y adquisiciones
El componentes clave de fusiones y adquisiciones son la valoración, la diligencia debida, las consideraciones legales y financieras y la integración posterior a la fusión.
Tradicionalmente, el proceso de fusiones y adquisiciones es manual, largo y consume tiempo y recursos. Las empresas suelen confiar en la experiencia humana para la toma de decisiones, la realización de la diligencia debida y la fusión de operaciones. Pero este proceso no siempre es eficiente y puede ser propenso a errores, lo que genera mayores costos, reducción de valor y demoras.
La llegada de las tecnologías de inteligencia artificial ha presentado una valiosa oportunidad para agilizar y mejorar el proceso de fusiones y adquisiciones. Al aprovechar la IA, las tareas manuales involucradas en fusiones y adquisiciones se automatizan de manera efectiva. Como resultado, los procesos de fusiones y adquisiciones se aceleran significativamente, lo que conduce a una mayor eficiencia y mayor precisión. Profundicemos más.
Detección de objetivos eficaz
Los algoritmos de aprendizaje automático, un componente clave de la IA, poseen la capacidad de examinar rápidamente extensos conjuntos de datos a un ritmo que supera al de los analistas humanos. El uso de herramientas impulsadas por IA puede ayudar a identificar posibles objetivos de adquisición mediante el análisis de grandes cantidades de datos de diferentes fuentes. Esta competencia facilita la identificación de tendencias, permite un cálculo preciso del valor justo de mercado e incluso respalda las predicciones sobre el desempeño futuro.
Las perspectivas de adquisición deben evaluarse según su probabilidad de éxito, lo que se refiere a identificar aquellas que ofrecen el mejor retorno de la inversión (ROI). La IA permite a las partes interesadas identificar objetivos de adquisición y comprender cómo las transacciones afectarán su estrategia y desempeño financiero. Los algoritmos complejos pueden identificar patrones imposibles de detectar para los humanos combinando y comparando múltiples fuentes de conjuntos de datos correlacionados y no correlacionados.
A través del análisis de estos patrones, se obtienen valiosos conocimientos y tendencias del mercado, lo que permite predicciones rápidas que superan las capacidades humanas. Esta escalabilidad mejora enormemente el proceso de selección de objetivos. Al aprovechar el poder de la IA, las empresas pueden identificar objetivos potenciales de manera eficiente y precisa, aumentando así la probabilidad de adquisiciones exitosas.
Diligencia debida automatizada
Uno de los beneficios más importantes del uso de la IA en fusiones y adquisiciones es la mejora de la eficiencia y la velocidad que aporta al proceso. La IA agiliza el proceso de diligencia debida al automatizar tareas que tradicionalmente dependían de humanos, como la revisión y el análisis de documentos. Esto no sólo ahorra tiempo, sino que también mitiga los riesgos asociados con errores o descuidos.
Las salas de datos virtuales (VDR) basadas en la nube también han revolucionado la debida diligencia en fusiones y adquisiciones, reemplazando las salas físicas. Este cambio mejora la eficiencia de la evaluación de supuestos clave para las proyecciones de crecimiento de las transacciones. Con la automatización, el análisis basado en IA y la visualización dinámica, los VDR obtienen un mayor valor de los datos consolidados. Esto permite tomar decisiones más rápidas y bien informadas tanto para compradores como para vendedores, ofreciendo una orientación más clara y conocimientos más profundos.
A través de la IA, las empresas pueden automatizar la diligencia debida para agilizar el proceso de fusiones y adquisiciones, reducir costos y acelerar los tiempos de cierre de acuerdos.
Evaluación y valoración de riesgos
La IA en fusiones y adquisiciones aporta la ventaja de una mayor precisión y evaluación de riesgos. Con la IA, las empresas obtienen acceso a análisis de datos exhaustivos y altamente precisos, minimizando efectivamente la probabilidad de errores y sesgos. En consecuencia, esto permite a las empresas tomar decisiones bien informadas y mitiga la posibilidad de que surjan desafíos imprevistos después del cierre del acuerdo.
La IA también ofrece la ventajosa capacidad de analizar datos financieros y otra información relevante para ayudar a evaluar el valor de un posible objetivo de adquisición. Al aprovechar la IA, las empresas obtienen información valiosa que les permite tomar decisiones informadas sobre el precio que están dispuestas a ofrecer por el objetivo.
Los profesionales de fusiones y adquisiciones pueden aprovechar los algoritmos de IA que demuestran una precisión excepcional en la realización de predicciones. La IA desempeña un papel fundamental a la hora de proporcionar conocimientos más profundos y evaluar las probabilidades de éxito de los acuerdos, lo que marca un cambio en la forma en que se originan y evalúan los acuerdos.
IA e integración posterior a la fusión
La IA también ayuda a las empresas durante el período posterior a la evaluación de las fusiones y adquisiciones. Durante las fusiones y adquisiciones, es esencial que las empresas realicen una auditoría exhaustiva de todos los activos, identifiquen redundancias y evalúen la alineación estratégica con los objetivos comerciales. Las empresas también deben migrar datos de forma segura y eficiente estableciendo objetivos claros, identificando riesgos potenciales y preparando contingencias.
Después de una adquisición, la IA puede desempeñar un papel crucial a la hora de facilitar el proceso de integración al automatizar diversas tareas, incluida la migración de datos, la incorporación de empleados y la estandarización de procesos. Al aprovechar la IA en estas áreas, las empresas pueden acelerar el cronograma de integración y al mismo tiempo minimizar el potencial de errores.
Incluso con una planificación e identificación cuidadosas de los riesgos, la IA posee la capacidad de examinar conjuntos de datos extensos y descubrir patrones, tendencias y conocimientos valiosos nunca antes vistos. Estos descubrimientos pueden allanar el camino para oportunidades de creación de valor después de una adquisición. Esto puede implicar identificar posibles eficiencias, sinergias, así como áreas de crecimiento o innovación.
Utilizando datos y soluciones impulsadas por IA permite la optimización de las actividades comerciales y la identificación de perspectivas adicionales de creación de valor. A través del análisis de los potenciales y riesgos de sinergia entre empresas fusionadas, estas soluciones revelan el enfoque de integración más eficaz.
Gestión de Riesgos y Reducción de Costos
La IA se aprovecha para analizar y mitigar los riesgos relacionados con las transacciones de fusiones y adquisiciones, abarcando riesgos financieros, operativos y regulatorios. Mediante el uso de la IA, las empresas pueden mejorar su capacidad para identificar y gestionar estos riesgos, lo que en última instancia resulta en acuerdos más prósperos y lucrativos.
La IA también puede ayudar a las empresas a reducir costos y optimizar recursos durante los esfuerzos de fusiones y adquisiciones. Al automatizar varios procesos, la IA puede minimizar los gastos asociados con tareas como la diligencia debida, mitigando la necesidad de mano de obra y recursos humanos. Esta optimización de recursos permite a las empresas optimizar sus operaciones, disminuir costos y asignar recursos liberados a otras actividades esenciales.
A lo largo de los próximos años, la inteligencia artificial seguirá revolucionando el panorama de las fusiones y adquisiciones. Las fusiones y adquisiciones son un proceso complejo y exigente que debe planificarse meticulosamente, analizarse cuidadosamente y ejecutarse con precisión. Las empresas pueden aumentar el valor y el éxito comprendiendo los componentes clave de las fusiones y adquisiciones y aprovechando las tecnologías de inteligencia artificial.
En general, la IA está remodelando la forma en que las empresas realizan la diligencia debida, toman decisiones y se integran después de las fusiones. Al aprovechar las tecnologías impulsadas por la IA, las organizaciones pueden obtener un conocimiento profundo de las empresas objetivo, minimizar la duración y los gastos de la diligencia debida y tomar decisiones bien informadas basadas en datos.
