El impacto del análisis de datos y la inteligencia artificial en las negociaciones

Términos como análisis de datos e inteligencia artificial se están mencionando en prácticamente todas las llamadas de ganancias de este año, ya que más empresas investigan las posibles oportunidades de inversión y los riesgos asociados con estas tecnologías. Todo el mundo está hablando de ello, pero ¿cuáles son las implicaciones en el contexto del mercado actual de fusiones y adquisiciones? 

El análisis de datos y la inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas a analizar grandes cantidades de datos, como estados financieros, datos de clientes y tendencias de mercado, lo que permite un proceso de diligencia debida más exhaustivo y preciso. Esto ayuda a identificar riesgos y oportunidades potenciales en una empresa objetivo, lo que permite al adquiriente tomar decisiones más informadas sobre la adquisición. 

Antes de continuar, ¿pudiste decir que el párrafo anterior fue escrito íntegramente por ChatGPT? Este texto es solo un pequeño extracto de la extensa respuesta sorprendentemente detallada de ChatGPT cuando se le proporcionó la indicación: "Explica el impacto del análisis de datos y la inteligencia artificial en las fusiones y adquisiciones". 

Si ChatGPT puede emitir una respuesta de esta calidad en segundos, ¿qué impacto pueden tener la inteligencia artificial y el análisis de datos en el proceso de fusiones y adquisiciones? En primer lugar, considera las oportunidades potenciales en el panorama actual de acuerdos. 

El cambio en el mercado de acuerdos 

En el entorno actual de acuerdos, donde casi uno de cada tres acuerdos fracasan debido a la prolongada duración de la ejecución, el mantenimiento del valor y el tiempo son esenciales. Evaluar cientos o miles de contratos puede llevar muchas semanas o meses si se revisa manualmente, y eso es solo un elemento de la diligencia debida, sin mencionar el proceso de transacción más amplio.  

En el pasado, los profesionales de fusiones y adquisiciones se basaban en el muestreo de datos, como contratos, y luego extrapolaban los resultados para agilizar el proceso de revisión. Pero con la incertidumbre política y económica que prevalece en el mercado actual, este entorno empresarial más arriesgado requiere una diligencia debida más integral y rigurosa con una cobertura más allá de las métricas financieras. La creciente complejidad y el mayor escrutinio por parte de inversionistas, reguladores y gobiernos han aumentado el tiempo promedio para finalizar un acuerdo de fusión o adquisición en más del 30 por ciento en la última década. Sin embargo, los clientes demandan procedimientos más extensos que se realicen en plazos aún más ajustados y están menos dispuestos a pagar tarifas por servicios de menor valor agregado. 

Para generar ideas valiosas, los profesionales de fusiones y adquisiciones a menudo deben dedicar un tiempo significativo a revisar grandes volúmenes de datos. En la era digital actual, la producción de datos ha crecido de manera exponencial. Aproximadamente el 90 por ciento de los datos disponibles en el mundo se ha generado en los últimos años y se espera que para 2025 la creación anual de datos en todo el mundo aumente diez veces la cantidad producida en 2017. Con una cantidad cada vez mayor de datos, los equipos de fusiones y adquisiciones pueden generar ideas más informadas que nunca. Sin embargo, con la información adicional que se necesita ordenar, a menudo mediante revisión manual, los profesionales de fusiones y adquisiciones enfrentan una mayor presión a lo largo del proceso de acuerdos para obtener información relevante sobre el valor y el riesgo en plazos más ajustados. 

Oportunidades para la inteligencia artificial en los acuerdos de fusión y adquisición 

Dado su estado actual de desarrollo, la inteligencia artificial y el análisis de datos pueden mejorar y agilizar el proceso de diligencia debida al permitir que las empresas mejoren su cobertura, eficiencia y, por lo tanto, su competitividad en el mercado de fusiones y adquisiciones. El análisis de datos puede reducir el tiempo de revisión hasta en un 90 por ciento, lo que permite a los profesionales dedicar su tiempo a tareas más estratégicas y de mayor valor, como analizar sinergias posteriores al acuerdo, descubrir posibles puntos problemáticos e investigar el impacto en la posición estratégica de una empresa, en lugar de estar ocupados con tareas más detalladas y de menor valor.  

No solo las tecnologías de aprendizaje automático como la inteligencia artificial tienen el poder de recopilar, clasificar, analizar e interpretar volúmenes de datos brutos que de otro modo se subutilizarían en cuestión de segundos, sino que también son mucho menos propensas a errores humanos y a la existencia de silos o brechas de información al evitar el muestreo, lo que permite una revisión más integral con una mejor cobertura de datos. Esto evita que los equipos de diligencia debida se basen en datos de baja calidad y sacrifiquen la precisión, lo que a menudo lleva a ideas erróneas que desperdician tiempo y recursos significativos. 

El análisis de datos y la inteligencia artificial también podrían ayudar en la identificación de objetivos y en el proceso de integración posterior a la fusión mediante el análisis de tendencias del mercado y la actividad pasada de fusiones y adquisiciones, y al identificar las áreas de integración más desafiantes para ayudar a las empresas a planificar de manera efectiva. En lo que respecta a los contratos, la inteligencia artificial puede identificar anomalías entre los documentos, especialmente si uno se desvía de un patrón típico o estándar del mercado, y proporcionar ideas valiosas al extraer, resaltar y categorizar rápidamente información clave y disposiciones relevantes incrustadas en los contratos, como precios, rendimientos, plazos y fechas.  

Con estas soluciones impulsadas por datos, los profesionales de fusiones y adquisiciones pueden identificar mejor las oportunidades de sinergia y optimizar las actividades comerciales posteriores a la adquisición, como comparar los contratos de compradores y vendedores para identificar qué entidad tiene las condiciones más favorables con proveedores externos y proveedores, en un proceso mucho más rápido y preciso que la revisión manual. 

Limitaciones de la inteligencia artificial 

Si bien la inteligencia artificial puede ofrecer transacciones más económicas y rápidas al automatizar muchos aspectos del proceso de diligencia debida, las firmas de contabilidad deben tener cuidado con los riesgos y desventajas inherentes al depender de la inteligencia artificial para servicios de diligencia debida. 

Si bien la inteligencia artificial puede analizar de manera eficiente términos estándar no ambiguos en acuerdos, la revisión de términos más inusuales requeriría un entrenamiento adicional del sistema. Sin documentos suficientemente claros y estandarizados o el entrenamiento de programas necesario, las firmas podrían experimentar fallas en el software y mal funcionamiento del sistema, lo que llevaría a la omisión de documentos o a la interpretación errónea de las disposiciones. Después de todo, la inteligencia artificial es tan buena como la calidad de los datos utilizados para entrenarla (y actualmente, carece de capacidad para evaluar esa calidad).  

Dado su estado temprano de desarrollo, la inteligencia artificial aún se entrena y opera en un conjunto de datos limitado, aunque se espera que ese conjunto de datos se expanda con el tiempo a medida que se generen más datos. Sin embargo, cuando se trata de tendencias en desarrollo, la inteligencia artificial y el análisis de datos podrían carecer de la capacidad para determinar la relevancia de los datos y la capacidad para identificar rápidamente las tendencias que están surgiendo.  

Los datos en los que se entrena la inteligencia artificial, provenientes de un período anterior, podrían generar ideas que ya no sean válidas más adelante cuando los nuevos datos cuenten una historia diferente. Además, entrenar el programa con información confidencial o sensible del cliente también podría exponer a la firma a mayores responsabilidades debido a implicaciones de privacidad, al igual que a ataques cibernéticos y grandes filtraciones de datos. 

Dado que herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT incorporan envíos de datos de los usuarios en su modelo de entrenamiento, la información confidencial de la empresa enviada queda expuesta en la salida de ChatGPT. Un estudio reciente realizado por Cyberhaven descubrió que menos del 1 por ciento de los empleados fueron responsables de más del 80 por ciento de los casos en los que se ingresaron datos confidenciales en el chatbot.  

A medida que surgen más herramientas impulsadas por inteligencia artificial, es crucial que los empleados sean conscientes de qué información califica como datos altamente confidenciales, comprendan las prácticas adecuadas para utilizar estas tecnologías y sean conscientes de los riesgos que estas herramientas plantean para una organización. Las firmas de contabilidad también deben considerar la redacción de políticas para el uso aceptable de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el lugar de trabajo para evitar una mayor exposición. Incluso si los empleados consideran que los datos compartidos son genéricos e inofensivos, se deben revisar primero las políticas pertinentes con los equipos legales y de cumplimiento para despejar cualquier duda. 

¿Vale la pena la inversión en inteligencia artificial? 

Además de los riesgos inherentes, una desventaja principal de adoptar la tecnología de inteligencia artificial, especialmente para empresas pequeñas y medianas, es el costo y el tiempo requeridos para implementarla. Las empresas más grandes se beneficiarán a corto plazo, ya que tienen la capacidad financiera para invertir en estas tecnologías. 

Adoptar la inteligencia artificial requiere recursos y personal con conocimientos en los procesos de fusiones y adquisiciones y la experiencia para establecer sistemas basados en reglas de inteligencia artificial para estos procesos. Los algoritmos efectivos para un proceso de fusiones y adquisiciones requieren aprendizaje automático supervisado, lo que implica un proceso extenso y que consume mucho tiempo para etiquetar los conjuntos de datos clasificados que se utilizarán. Las empresas pueden carecer de la capacidad y el presupuesto para desarrollar el proceso internamente o externalizar las soluciones a expertos dedicados.  

Hasta que las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se vuelvan más sofisticadas y generalizadas, una solución para las empresas más pequeñas o aquellas con presupuestos limitados es utilizar soluciones de inteligencia artificial existentes proporcionadas por terceros. Sin embargo, esto también conlleva sus propios riesgos, ya que la empresa estaría confiando en soluciones externas y podría no tener un control total sobre la calidad de los datos y los algoritmos utilizados. Es esencial evaluar cuidadosamente las opciones disponibles y sopesar los costos y beneficios antes de invertir en la implementación de inteligencia artificial en el proceso de fusiones y adquisiciones.

Mirando hacia el futuro 

Desde mejorar la integración posterior a la fusión hasta permitir un proceso de negociación más informado y acelerado, tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis de datos tienen el poder de tener un impacto significativo en el proceso de fusiones y adquisiciones. Si bien ambas tecnologías tienen el potencial de mejorar y agilizar el proceso de debida diligencia en fusiones y adquisiciones, en última instancia deben ser tratadas como una herramienta y no como un sustituto de la experiencia de profesionales experimentados en fusiones y adquisiciones. Las empresas deben tener cuidado con los riesgos inherentes de la inteligencia artificial al prestar servicios de fusiones y adquisiciones, especialmente en términos de responsabilidad por preocupaciones de privacidad, fallas del sistema o interpretaciones erróneas de los datos. 

Dado que la inteligencia artificial es un esfuerzo intensivo en capital y recursos humanos, las empresas que deseen utilizarla de manera efectiva deben invertir no solo en el software, sino también en los recursos humanos necesarios para desarrollar y capacitar el software, así como en la capacitación de los profesionales que utilizan el software e interpretan sus resultados. A corto plazo, las empresas deben evaluar su capacidad para respaldar la plataforma tecnológica y su mantenimiento continuo, priorizar algunos procesos adecuados para la automatización con inteligencia artificial y análisis avanzado de datos, y luego construir a partir de ahí. 

Si bien estas soluciones pueden requerir una mayor inversión inicial, con el tiempo tienen el poder de reducir el estrés para todas las partes involucradas en el proceso, aumentar la transparencia, profundizar los conocimientos, acelerar los plazos y, en última instancia, aumentar el valor de las negociaciones. 

Para obtener más información sobre el impacto potencial de la inteligencia artificial en las negociaciones de fusiones y adquisiciones, contacta al equipo de Servicios de Asesoramiento en Transacciones de HLB hoy mismo.