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Cómo afectará la IA a los trabajos en el sector de los Fondos de Inversión

Donde hemos visto más entusiasmo recientemente por el uso de la IA en el capital riesgo es en el mercado secundario.
En capital privado, la inteligencia artificial no es Terminator. (Foto: Frazer Harrison/Getty Images)

Algunas personas intentan asustarnos sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA), relatando varias versiones de la historia de Terminator. Si las máquinas no son androides cibernéticos que nos acribillan a balazos, al menos hacen que nuestros puestos de trabajo sean redundantes. Esto, al parecer, se aplica a todas las empresas y a todas las profesiones, incluido el capital riesgo.

Consideremos lo siguiente, escrito como parte de un artículo de opinión por el director Comercial de una consultora de digitalización de capital privado:

«Para decirlo sin rodeos, las empresas [de capital riesgo] que no adopten [la inteligencia artificial] se dan a sí mismas una fecha de caducidad incorporada».*

Declaraciones como ésta provocarán a muchos gestores de capital riesgo ataques de pánico existencial.

Pero en lugar de arriesgar grandes sumas para mantenerse en la frontera de la inteligencia artificial, que todavía está en sus primeros y salvajes días de pruebas y (muchos) errores, las empresas de capital riesgo y sus inversores deberían mantener la calma y seguir adelante. El único consejo adecuado es mantenerse al tanto de los cambios, adaptarse con cautela y dejar que otros cometan los errores.

Es poco probable que un androide cibernético, por muy amistoso o inteligente que sea, llegue a sustituir el poder del tacto humano en el capital riesgo. También es probable que se necesite una década o más de falsos amaneceres para eliminar el problema relacionado de la tendencia de la IA a inventarse cosas, conocido como «hallucinating (alucinar)» en los círculos de IA. Incluso los mejores programas de IA actuales (entrenados para utilizar la deducción e inevitablemente formados con fuentes, sobre todo Internet, donde existe información falsa) combinan la falta de conciencia de los prejuicios –algunos dicen que la ética humana– con la misión de llenar vacíos con respuestas. La IA más avanzada tecnológicamente ha creado cifras falsas de Ebitda para Tesla, ha inventado citas falsas, citas e incluso libros atribuidos a expertos de carne y hueso, y ha proporcionado pruebas espurias de que los dinosaurios dejaron grabados en piedra y de que los churros son herramientas adecuadas para la cirugía casera.

Es probable que programar la IA con el equivalente de un sentido coherente e inquebrantable del deber fiduciario para eliminar el problema de la alucinación resulte costoso, lleve mucho tiempo, esté plagado de fracasos y, en última instancia, suponga una distracción para las empresas de inversión en general.

Además, es probable que el capital inversión sea la más difícil de todas las áreas de inversión cuando se trata de desarrollar sistemas de IA que realmente puedan identificar inversiones ganadoras. Hay al menos un par de razones para ello.

En primer lugar, el capital riesgo es precisamente eso, privado. No existe una divulgación de cifras estandarizadas que pueda introducirse en un filtro de IA de capital riesgo como en el caso de las empresas que cotizan en bolsa. De hecho, las inversiones de capital riesgo más exitosas se hacen a menudo con lo que en los mercados de valores se consideraría ilegal, información privilegiada. Es probable que el acceso a este tipo de información sea siempre el dominio de redes humanas cuidadosamente cultivadas. Otra razón –relacionada con la primera– es que nadie en el capital riesgo quiere utilizar los mismos métodos que sus homólogos, lo que aumenta enormemente el coste y la carga de mantenimiento de lo que necesariamente serán sistemas de IA de capital riesgo hechos a medida.

Donde hemos visto más entusiasmo recientemente por el uso de la IA en el capital riesgo es en el mercado secundario, donde abundan los rumores sobre nuevos fondos que planean utilizar la tecnología para analizar los flujos de caja y, en última instancia, fijar el precio de los fondos de capital riesgo existentes. Pero a menos que estos sistemas de IA propongan precios realmente superiores a las medias históricas (y estoy dispuesto a apostar que los sistemas diseñados por los compradores tendrán un sesgo –consciente o no– hacia precios más bajos), será muy difícil convencer a los vendedores, que en este mercado rara vez están en apuros y normalmente han diseñado sus carteras para mantenerlas hasta el vencimiento, de que la IA justifica un precio diferente del que quieren aceptar. El escepticismo con respecto a la fijación de precios secundarios inspirados en la IA será aún mayor, dados los graves problemas señalados anteriormente en relación con la fiabilidad de la IA.

La conclusión es que es probable que la IA tenga un impacto mínimo en la forma en que se eligen las inversiones de capital riesgo o en su fijación de precios, preservando así muchos puestos de trabajo de capital riesgo altamente remunerados. Donde sí tendrá un impacto real es en la eficiencia de los procesos, que pueden estandarizarse más fácilmente (y examinarse y, por tanto, mejorarse con mayor rapidez). Sobre todo, los sistemas estandarizados deberían poder liberar a los ejecutivos –especialmente a los analistas junior– de tareas que consumen mucho tiempo, como recopilar datos y redactar informes trimestrales de inversión para los inversores, llevar a cabo la diligencia debida e incluso redactar cartas de solicitud de propuestas y todos los demás documentos relacionados con las ventas o compras de empresas en cartera.

Los gestores podrán supervisar, visitar y elaborar estrategias de futuro para una gama más amplia de empresas en lo que sigue siendo un mercado notoriamente ineficiente en el que las oportunidades altamente viables siguen teniendo más probabilidades de quedarse en el camino que de ser recogidas por los inversores. Esto debería aumentar la rentabilidad en lugar de reducirla.

A medida que la IA reduce los costes asociados a las tareas analíticas más sencillas, debería elevar los niveles de empleo e incluso cambiar los conjuntos de competencias. La prima de las habilidades cuantitativas para los que se incorporan a las categorías inferiores del capital riesgo será sustituida por un nuevo énfasis en el juicio cualitativo y la capacidad de formular preguntas perspicaces. En lugar de diezmar los puestos de trabajo en el capital riesgo, la IA marcará el comienzo de una era de mayor aportación humana y más consecuente en un sector que crecerá aún más rápidamente.

*De Real Deals, 3 de julio de 2023 «Private Equity and Digitalization: How AI is Transforming the PE Landscape», por Fleur Hicks

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