• Daniela Romero

lunes, 10 de julio de 2023

En la era digital, la inteligencia artificial (“IA”) ha transformado numerosos aspectos de la vida empresarial. La adopción de la IA en los procesos de fusiones y adquisiciones ha promovido cambios significativos permitiendo mayor agilidad en la toma de decisiones y promoviendo la eficiencia en las transacciones. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología, existen desafíos y limitaciones asociadas a la implementación de la IA en estos procesos. En ese sentido, esta tecnología conlleva riesgos inherentes, como la falta de comprensión del contexto y ciertos desafíos en materia de confidencialidad de la información.

¿Cuáles son sus ventajas?

Dentro de las ventajas de la IA en los procesos de fusiones y adquisiciones está la automatización de la debida diligencia. La diligencia debida es una etapa crítica en los procesos de fusiones y adquisiciones, donde se evalúa de manera detallada los aspectos legales, financieros y operativos de una compañía. Inicialmente, las debidas diligencias requerían importantes recursos humanos y un tiempo considerable. Sin embargo, con el desarrollo de este tipo de tecnologías, se ha logrado automatizar gran parte de este proceso. Actualmente, los algoritmos pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de datos, identificar riesgos potenciales y destacar áreas clave que requieren una atención más detallada. Esto permite que los equipos legales y financieros se centren en cuestiones más estratégicas y tomen decisiones informadas con mayor rapidez.

Así mismo, otra de las grandes ventajas de la IA en las fusiones y adquisiciones es la facilidad de la detección de contrapartes adecuadas. Con el uso de los algoritmos de aprendizaje automático se puede analizar el perfil de una compañía y compararlo con criterios preestablecidos para agilizar el proceso de selección de contrapartes que se ajusten a los objetivos estratégicos fijados ya sea por el vendedor o comprador, según sea el caso.

Pese a las ventajas mencionadas y muchas otras que se han venido desarrollando en los últimos tiempos, es importante reconocer que la implementación de la IA en estos procesos conlleva varios riesgos que se deben identificar tempranamente para implementar los correctivos necesarios.

¿Cuáles son sus riesgos?

Dentro de dichos riesgos se destaca que, si bien la IA es capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de datos, a menudo enfrenta dificultades para comprender el contexto y las particularidades de una transacción. Así, los factores subjetivos pueden pasar desapercibidos para los algoritmos, por lo que podrían derivar en análisis de datos inexactos e inapropiados. Por lo anterior, es crucial que quienes lideren los procesos de fusiones y adquisiciones utilicen su experiencia y buen juicio en el análisis y complementación de la información obtenida a través de dicha tecnología.

Por otro lado, la confidencialidad es otro de los aspectos que mayores riesgos genera en la utilización de IA. Así, en la medida en que esta tecnología se basa en el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos, incluyendo información financiera, legal y operativa, en la gran mayoría de los casos dicha información es altamente confidencial y sensible, por lo que su exposición no autorizada podría tener consecuencias significativas para las partes involucradas. Al ser la IA una tecnología automatizada se aumenta la posibilidad de exposición accidental o intencional de información confidencial si no se adoptan medidas adecuadas de seguridad. Por lo tanto, es fundamental que quienes intervengan en estos procesos utilizando herramientas de IA desarrollen e implementen metodologías que permitan minimizar cualquier riesgo de exposición de la información confidencial.

En conclusión, la IA ha demostrado ser una tecnología transformadora en el marco de los procesos de fusiones y adquisiciones. Sin embargo, en la medida que dicha tecnología tiene riesgos inherentes es fundamental que quienes intervengan en las transacciones y estén utilizando la IA como herramienta para hacer los procesos más eficientes estén informados y adopten medidas que permitan mitigar los riesgos asociados a su uso.

Nota al lector: Precisamente este artículo fue escrito con la ayuda de IA.