El capital riesgo está entrando en una nueva era de transformación acelerada impulsada por AI. En esta entrevista para The Bridge, Elina Ashkinazi-Ildis, socia y responsable de capital riesgo, y Jérôme Petit, socio director, analizan cómo AI redefiniendo la creación de valor de las carteras, las operaciones de los fondos y las estrategias de inversión.
Elina Ashkinazi-Ildis comenzó su carrera en el ámbito de la consultoría estratégica, especializándose en el apoyo a operaciones, antes de incorporarse al departamento de capital riesgoArtefact, donde se centra en la diligencia debida, data y AI en los fondos y sus carteras.
Jérôme Petit lleva más de 25 años prestando servicios a empresas de capital riesgo de todo el mundo y dirige Artefacten su colaboración con fondos de primer nivel de todo el mundo.
Ampliar el uso de AI el ciclo de vida de la inversión
Las empresas de capital riesgo no abordan AI una tecnología experimental, sino como una palanca estructural para la competitividad. data del sector data el ritmo del cambio: tres cuartas partes de las empresas de capital riesgo ya han realizado inversiones significativas en transformación digital, y AI la mayor parte de esas inversiones. El impulso es evidente, pero muchos fondos siguen teniendo dificultades para plasmar sus ambiciones en acciones concretas.
Esta oportunidad abarca todo el ciclo de vida de la inversión. Antes de firmar los acuerdos, AI la búsqueda y la selección de oportunidades al identificar objetivos de adquisición relevantes y compararlos con activos similares. AI permite detectar las señales del mercado con mayor rapidez que los métodos de investigación tradicionales.
Durante el proceso de diligencia debida, los modelos de lenguaje a gran escala aceleran el análisis de documentación compleja, automatizan data y mejoran la evaluación comparativa financiera y operativa. Esto reduce los plazos de las transacciones y, al mismo tiempo, mejora la profundidad del análisis.
Una vez que los activos se incorporan a la cartera, AI generando valor. Los equipos de ESG la utilizan para realizar un seguimiento de los indicadores de rendimiento; los equipos de inversión recurren a ella para el seguimiento del mercado y la búsqueda de posibles adquisiciones complementarias; y los departamentos de relaciones con los inversores la aprovechan para responder a las solicitudes de los socios comanditarios con mayor rapidez y precisión.
Lo que surge no es un único caso de uso, sino una capa de inteligencia integrada que respalda la toma de decisiones en todo el fondo.
Garantizar la seguridad de AI eje central del fondo
La implementación AI el sector del capital riesgo exige desenvolverse en un entorno especialmente delicado. Los fondos gestionan data de carácter altamente confidencial, desde el rendimiento de la cartera, las carteras de proyectos en tramitación y los indicadores operativos propios hasta los informes para los inversores. Por lo tanto, la seguridad, la trazabilidad y la gobernanza se convierten en requisitos fundamentales, más que en meros complementos técnicos.
Elina pone de relieve este equilibrio con el ejemplo de Ardian, donde se implementaron AI seguras AI generativa dentro de la propia cloud del fondo.
«La seguridad es absolutamente fundamental en este sector», explica. «Implementamos soluciones en el entorno del cliente para garantizar un control total sobre data, el acceso y la trazabilidad».
Las arquitecturas personalizadas también permiten mejorar el rendimiento. Los marcos avanzados de recuperación garantizan que los modelos ofrezcan respuestas precisas y verificables, en lugar de resultados genéricos. La optimización de costes es otro factor determinante: las implementaciones a medida pueden reducir los costes AI entre cuatro y diez veces en comparación con los modelos de licencia estándar, dependiendo de la intensidad de uso.
El resultado es un AI controlado pero escalable, diseñado para el rigor institucional más que para la experimentación.
Más allá de las herramientas: rediseñar el funcionamiento de los fondos
Aunque se presta mucha atención a la implantación de la tecnología, la transformación más profunda reside en otro ámbito. AI pone inevitablemente de manifiesto las ineficiencias estructurales de los flujos de trabajo existentes: las cadenas de información manuales, data fragmentado data y los análisis duplicados se convierten en cuellos de botella una vez que se introduce la automatización.
Como explica Jérôme: «La tecnología ya no es lo más difícil. Lo realmente complicado es replantearse los procesos de principio a fin para sacar el máximo partido a AI».
Por eso, muchos programas de transformación se centran tanto en el rediseño del modelo operativo como en la capacitación técnica. Las iniciativas abarcan equipos de operaciones, ESG, relaciones con los inversores, administración de fondos y funciones de marketing, alineándolas en torno a flujos de trabajo AI.
El impacto puede ser inmediato. En algunos casos, es posible llevar a cabo un rediseño integral del modelo operativo en un plazo de tres meses, lo que transforma de forma radical la forma en que los socios generales acceden a la información, colaboran y toman decisiones. De este modo, AI un catalizador de la reinvención organizativa, y no solo en una fuente de aumento de la productividad.
Potenciar el valor de las empresas de la cartera
Si bien AI las operaciones de los fondos, su mayor potencial para generar valor reside en las propias empresas de la cartera. Las sociedades de capital riesgo consideran cada vez más que AI es un factor determinante para la valoración. Sin embargo, históricamente, las capacidades analíticas avanzadas se concentraban en las grandes empresas que contaban con importantes recursos técnicos. Este paradigma está cambiando.
«Antes,AI consideraba un lujo reservado a las grandes empresas. Hoy en día, incluso las empresas medianas pueden implementar casos de uso específicos y de gran impacto», señala Elina.
El primer paso es de carácter diagnóstico: evaluar AI Compañiacada Compañia en materia de data AI , su exposición a la disrupción y su potencial de creación de valor. Esta evaluación suele tener en cuenta:
- data operativos y comerciales
- Exposición competitiva a AI
- Capacidades digitales internas
- Prioridades estratégicas de crecimiento
A continuación, se identifican los casos de uso prioritarios en función de su viabilidad y su impacto en el negocio. Entre las oportunidades comunes a todas las carteras se incluyen:
- Copilotos internos de GenAI para automatizar la elaboración de informes, los correos electrónicos y las actualizaciones del CRM
- Generación de clientes potenciales e inteligencia de marketing B2B
- Aceleración de la respuesta a solicitudes de propuestas y licitaciones
- Gestión del conocimiento comercial y elaboración de propuestas
A menudo, estas se complementan con iniciativas específicas para cada sector, adaptadas a los ámbitos de la fabricación, la sanidad, los servicios o la industria. La rapidez es fundamental. Las evaluaciones iniciales de madurez pueden llevarse a cabo en menos de un mes, y las implementaciones piloto se ponen en marcha poco después. Este modelo de activación rápida permite a los fondos poner a prueba hipótesis de creación de valor antes de comprometerse con inversiones a gran escala.
Creación de las data
Tanto AI a nivel de fondo como AI a nivel de cartera AI un requisito previo común: data unificados y accesibles. Como dice Jérôme: «Sin data, no hay AI».
Por ello, muchos fondos están invirtiendo en data centralizadas que consolidan la información procedente de las empresas de su cartera, de proveedores externos y de los sistemas de información internos. En Ardian , esto se llevó a cabo mediante la creación de una data analíticos cloud diseñada para:
- data financieros y operativos agregados
- Automatizar los procesos de generación de informes
- Mejorar la velocidad de cálculo y la latencia
- Mejorar data y la gestión data
Estas plataformas funcionan como ecosistemas dinámicos. Los nuevos conjuntos de datos, herramientas y aplicaciones se integran progresivamente, lo que permite una expansión continua de las capacidades analíticas. Data aceleran aún más la adopción al permitir el acceso directo a fuentes de inteligencia externas sin necesidad de complejas integraciones de API. Para los fondos, esta infraestructura se convierte en la columna vertebral de AI , garantizando que los conocimientos no queden aislados, sino que se compartan entre los equipos de inversión y operativos.
De la experimentación a la adopción en el día a día
Una de las evoluciones más llamativas en AI por parte del capital riesgo es de carácter cultural más que técnico: lo que comenzó como una experimentación impulsada por consultores se está convirtiendo en una innovación liderada por los equipos.
Una vez implementados AI seguros, los equipos de operaciones, los especialistas en ESG y los profesionales de relaciones con los inversores identifican rápidamente nuevas aplicaciones que se adaptan a sus retos diarios.
Como señala Elina: AI ya noAI solo un gadget. Se está convirtiendo en parte del trabajo diario. Los propios equipos están descubriendo nuevas formas de utilizarla que no habíamos previsto».
Esta adopción desde la base refleja un cambio más amplio: AI pasando de ser una capacidad especializada a convertirse en un reflejo institucional, integrado en la forma en que los fondos operan, analizan y se comunican.
Conclusión: Un nuevo imperativo estratégico para el capital riesgo
El impacto AI AI en el capital riesgo ya no es algo teórico. Es algo operativo, cuantificable y cada vez más presente. Los fondos que adoptan AI no solo AI mejorando su eficiencia, sino que también AI transformando la forma en que se crea valor a lo largo de todo el ciclo de vida de la inversión. Desde la búsqueda de oportunidades y la diligencia debida hasta el crecimiento de la cartera y la preparación para la salida, AI convirtiendo en un multiplicador tanto de la velocidad como de la información.
Las empresas que liderarán esta transformación son aquellas que consideran AI una infraestructura, y no como un conjunto de herramientas. Al invertir en data seguras, rediseñar sus modelos operativos y ampliar sus capacidades en todas sus carteras, están redefiniendo los propios mecanismos de la creación de valor.
En un sector en el que el momento oportuno determina los beneficios, la capacidad de aplicar la inteligencia a gran escala podría muy bien convertirse en la próxima frontera de la ventaja competitiva.
