El capital riesgo está entrando en una nueva era de transformación acelerada impulsada por la IA. En esta conversación para El Puente, Elina Ashkinazi-Ildis, Socio y Jefe de Capital Riesgo, y Jérôme Petit, Managing Partner, explore cómo la IA está 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 consultoría estratégica especializándose en apoyo transaccional antes de incorporarse a Práctica de capital riesgo de Artefact, donde se centra en la diligencia debida, el data y la transformación de la IA en todos los fondos y sus carteras.
Jérôme Petit lleva más de 25 años al servicio de empresas mundiales de capital riesgo y dirige Artefact’con fondos de primer nivel de todo el mundo.
Ampliación de la IA a lo largo del ciclo de vida de las inversiones
Las empresas de capital riesgo no están abordando la IA como una tecnología experimental, sino como una palanca estructural para la competitividad. La industria data confirma el ritmo del cambio: tres cuartas partes de las empresas de capital riesgo ya han invertido significativamente en transformación digital, con la IA representando la mayor parte de esas inversiones. El impulso es claro, pero muchos fondos aún luchan por traducir la ambición en ejecución.
La oportunidad abarca todo el ciclo de vida de la inversión. Antes de que se firmen los acuerdos, La IA facilita la contratación y la selección identificando objetivos de adquisición relevantes y comparándolos con activos comparables. La IA también revela más rápidamente las señales del mercado que los métodos de investigación tradicionales.
Durante la diligencia debida, los grandes modelos lingüísticos aceleran el análisis de documentación compleja, automatizan la extracción de data y mejoran la evaluación comparativa financiera y operativa. Esto acorta los plazos de las transacciones al tiempo que mejora la profundidad analítica.
Una vez que los activos entran en la cartera, la IA sigue creando valor. Los equipos ESG lo utilizan para hacer un seguimiento de los indicadores de rendimiento, los equipos de inversión confían en él para el seguimiento del mercado y la búsqueda de adquisiciones complementarias, y las funciones de relaciones con los inversores lo aprovechan para responder a las solicitudes de los LP con mayor rapidez y precisión.
Lo que surge no es un caso de uso único, sino una capa de inteligencia integrada que apoya la toma de decisiones en todo el fondo.
Asegurar la IA en el núcleo del fondo
El despliegue de la IA en el capital riesgo exige navegar por un entorno singularmente delicado. Los fondos gestionan data altamente confidenciales, desde el rendimiento de la cartera, los pipelines de acuerdos y las métricas operativas propias hasta los informes a los inversores. Por lo tanto, la seguridad, la trazabilidad y la gobernanza se convierten en requisitos fundamentales y no en añadidos técnicos.
Elina destaca este equilibrio a través del ejemplo de Ardian, donde se desplegaron capacidades seguras de IA generativa dentro de la propia infraestructura cloud del fondo.
“La seguridad es absolutamente primordial en esta industria”.” explica. “Desplegamos soluciones dentro del entorno del cliente para garantizar un control total sobre el data, el acceso y la trazabilidad”.”
Las arquitecturas personalizadas también permiten aumentar el rendimiento. Los marcos de recuperación avanzados garantizan que los modelos ofrezcan respuestas precisas y auditables en lugar de resultados genéricos. La optimización de los costes es otro de los motores: las implantaciones a medida pueden reducir los costes operativos de la IA entre cuatro y diez veces en comparación con los modelos de licencia estándar, en función de la intensidad de uso.
El resultado es un entorno de IA controlado pero escalable, diseñado para el rigor institucional más que para la experimentación.
Más allá de las herramientas: Reingeniería del funcionamiento de los fondos
Aunque se presta mucha atención al despliegue tecnológico, la transformación más profunda se encuentra en otra parte. La adopción de la IA expone inevitablemente ineficiencias estructurales en los flujos de trabajo existentes: las cadenas de informes manuales, el acceso 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. El verdadero trabajo es replantearse los procesos de principio a fin para aprovechar plenamente la IA.”
Esta es la razón por la que muchos programas de transformación se centran tanto en el rediseño del modelo operativo como en la habilitación técnica. Las iniciativas abarcan equipos de negociación, ESG, relaciones con los inversores, administración de fondos y funciones de marketing, alineándolos en torno a flujos de trabajo aumentados por la IA.
El impacto puede ser rápido. En algunos casos, el rediseño integral del modelo operativo puede realizarse en un plazo de tres meses, remodelando fundamentalmente la forma en que los socios generales acceden a la información, colaboran y toman decisiones. De este modo, La IA se convierte en un catalizador de la reinvención organizativa, no sólo el aumento de la productividad.
Activar el valor dentro de las empresas en cartera
Si la IA mejora las operaciones de los fondos, su mayor potencial de creación de valor reside en las propias empresas en cartera. Las empresas de capital riesgo consideran cada vez más la madurez de la IA como un factor de valoración. Históricamente, sin embargo, las capacidades analíticas avanzadas se concentraban en grandes empresas con importantes recursos técnicos. Este paradigma está cambiando.
“La IA se consideraba antes un lujo reservado a las grandes empresas. Hoy en día, incluso las empresas del mercado medio pueden desplegar casos de uso específicos y de gran impacto,” señala Elina.
El primer paso es el diagnóstico: evaluar la madurez data e IA de cada empresa, su exposición a la disrupción y su potencial de creación de valor. Esta evaluación suele tener en cuenta:
- Disponibilidad operativa y comercial del data
- Exposición competitiva a la disrupción de la IA
- Capacidades digitales internas
- Prioridades estratégicas de crecimiento
Entonces, se identifican casos de uso priorizados en función de la viabilidad y el impacto empresarial. Las oportunidades comunes entre carteras incluyen:
- Copilotos GenAI internos para automatizar informes, correos electrónicos y actualizaciones CRM
- Generación de clientes potenciales e inteligencia de marketing B2B
- Aceleración de las solicitudes de propuestas y de las respuestas a las licitaciones
- Gestión del conocimiento de ventas y redacción de propuestas
A menudo se complementan con iniciativas sectoriales, adaptadas a contextos manufactureros, sanitarios, de servicios o industriales. La velocidad es fundamental. Las evaluaciones iniciales de madurez pueden llevarse a cabo en menos de un mes, con despliegues piloto lanzados poco después. Este modelo de activación rápida permite a los fondos probar las hipótesis de creación de valor antes de comprometerse con inversiones a gran escala.
Construyendo el data foundations
Tanto la IA a nivel de fondo como a nivel de cartera se basan en un requisito previo común: unificado, accesible data. Como dice Jérôme, “Sin data, sin IA”.”
Por ello, muchos fondos invierten en data platforms centralizados que consolidan la información de las empresas de cartera, los proveedores externos y los sistemas de información internos. Esto se puso en práctica en Ardian mediante la creación de un data platform analítico basado en cloud diseñado para:
- Agregado financiero y operativo data
- Automatice los procesos de elaboración de informes
- Mejorar la velocidad de cálculo y la latencia
- Mejore la precisión y la gobernanza data
Estas plataformas funcionan como ecosistemas vivos. Los nuevos conjuntos, herramientas y aplicaciones data se integran progresivamente, lo que permite una ampliación continua de las capacidades analíticas. Los mercados Data aceleran aún más la adopción al permitir el acceso directo a fuentes de inteligencia externas sin complejas integraciones API. Para los fondos, esto La infraestructura se convierte en la columna vertebral de la escalabilidad de la IA, garantizando que los conocimientos no se aíslen sino que se compartan. a través de equipos de inversión y operativos.
De la experimentación a la adopción cotidiana
Una de las evoluciones más sorprendentes en la adopción de la IA por parte de los fondos de capital riesgo es más cultural que técnica: lo que comenzó como experimentación impulsada por consultores se está convirtiendo en innovación dirigida por equipos.
Una vez desplegados los entornos seguros de IA, los equipos de negociación, los especialistas en ESG y los profesionales de las relaciones con los inversores identifican rápidamente nuevas aplicaciones alineadas con sus retos diarios.
Como observa Elina, “La IA ya no es un artilugio. Se está convirtiendo en parte del trabajo diario. Los propios equipos están encontrando nuevas formas de utilizarla que no habíamos previsto.”
Esta adopción ascendente refleja un cambio más amplio: La IA está pasando de capacidad especializada a reflejo institucional, integrado en la forma en que los fondos operan, analizan y comunican.
Conclusiones: Un nuevo imperativo estratégico para el capital riesgo
El impacto de la IA en el capital riesgo ya no es teórico. Es operativa, medible y aceleradora. Los fondos que adoptan la IA no sólo están mejorando la eficiencia, sino que están remodelando la forma en que se crea valor a lo largo del ciclo de vida de la inversión. Desde el abastecimiento y la diligencia hasta el crecimiento de la cartera y la preparación para la salida, la IA se está convirtiendo en un multiplicador tanto de la velocidad como de la perspicacia.
Las empresas que liderarán esta transformación son las que ven La IA como infraestructura, no como conjunto de herramientas. Al invertir en data foundations seguras, rediseñar los modelos operativos y ampliar las capacidades en todas sus carteras, están redefiniendo la mecánica misma de la creación de valor.
En una industria en la que el momento oportuno define los rendimientos, la capacidad de hacer operativa la inteligencia a escala bien puede convertirse en la próxima frontera de la ventaja competitiva.
