Antonio Tripiana, CTO, y Albert Yanguas, Data Lead de Deale.
En el ecosistema empresarial actual, marcado por la velocidad, la competencia global y la complejidad de los datos, las fusiones y adquisiciones (M&A) siguen siendo una de las estrategias más potentes para crecer, diversificarse o adaptarse al mercado. Pero también una de las más intensas, lentas y costosas. Hasta ahora.
La irrupción de la inteligencia artificial, y en especial de los agentes inteligentes, está marcando un antes y un después en la forma en que se abordan estas operaciones. Si antes se necesitaban semanas (o meses) para analizar una empresa, hoy estos nuevos asistentes digitales inteligentes pueden procesar en horas o incluso minutos grandes volúmenes de información crítica.
Estos sistemas no son simples asistentes automatizados. Son herramientas de IA diseñadas para ejecutar tareas complejas con autonomía, aprender del entorno y colaborar con humanos en la toma de decisiones. Su aplicación en M&A supone un salto cualitativo. No hablamos solo de ahorrar tiempo, sino de cambiar cómo se analizan riesgos, se identifican oportunidades y se estructuran las operaciones.
Uno de los cambios más significativos se produce en la fase de due diligence, donde se analiza al detalle el estado financiero, legal y operativo de una empresa. Tradicionalmente, este proceso exigía semanas de revisión manual por parte de asesores y abogados. Hoy, agentes inteligentes equipados con procesamiento de lenguaje natural (NLP) pueden escanear y entender cientos de contratos y documentos en minutos, detectando cláusulas críticas, anomalías o riesgos que podrían pasar desapercibidos al ojo humano.
En la identificación de empresas que se encuentran en búsqueda de un potencial comprador, la diferencia es aún más clara. Antes, gran parte del proceso se basaba en identificar qué empresas estaban potencialmente en venta, encontrar la manera de contactar con ellas, enviar “correos a puerta fría” para iniciar conversaciones y, en general, apoyarse en relaciones personales y conocimiento sectorial.
Ahora, estos agentes pueden rastrear en tiempo real miles de fuentes de información públicas y privadas, y cruzarlas con criterios estratégicos definidos por los inversores: tamaño, rentabilidad, tendencia del mercado, riesgos potenciales, etc. Además, pueden filtrar compañías que muestran indicios de estar abiertas a una operación corporativa: desde movimientos recientes a nivel accionarial hasta señales de relevo generacional o búsqueda activa de inversión. El resultado es una selección de oportunidades mucho más amplia y precisa.
La automatización también se extiende a procesos rutinarios: la preparación de materiales de oferta, la actualización de informes financieros, la gestión del data room o incluso las respuestas automáticas a preguntas frecuentes de las partes involucradas. Esto no solo ahorra tiempo, sino que reduce errores y permite a los equipos humanos centrarse en lo que realmente aporta valor: la negociación, la estrategia y la integración. Además, los chatbots impulsados por IA pueden gestionar comunicaciones rutinarias con las partes interesadas.
Pero quizá lo más significativo de estos agentes es su capacidad de anticipación. Gracias al análisis predictivo, ya pueden simular escenarios complejos: ¿cómo afectaría una subida de tipos de interés al retorno esperado? ¿Qué riesgos regulatorios pueden surgir en una integración internacional? ¿Qué probabilidades hay de que una operación genere sinergias reales?
Los algoritmos de aprendizaje automático, basándose en la información sectorial disponible, permiten modelar estos escenarios y apoyar decisiones mucho más informadas.
Todo esto tiene un impacto directo en los costes. Automatizar tareas que antes requerían decenas de horas de consultoría permite reducir los recursos invertidos sin sacrificar calidad. Pero más importante aún: permite acelerar las decisiones y responder con agilidad a un mercado cada vez más competitivo y cambiante. Para poner en perspectiva el impacto de esta transformación, basta con observar la diferencia en tiempos de búsqueda. Hace unos años encontrar empresas alineadas con ciertos criterios y llegar a las primeras conversaciones podía llevar varios meses, hoy este proceso puede completarse en menos de un mes.
Ahora bien, conviene ser realistas. Estos sistemas son potentes, pero no infalibles. Su eficacia depende en gran medida de la calidad de los datos con los que se alimentan.
Si los datos están incompletos, desactualizados o sesgados, el agente puede llegar a conclusiones equivocadas. Y hay terrenos —como las negociaciones sensibles o la interpretación de factores culturales— donde el juicio humano sigue siendo imprescindible.
Además, el uso creciente de IA en este ámbito plantea nuevos desafíos éticos y regulatorios. ¿Cómo se garantiza la transparencia de una recomendación hecha por un algoritmo? ¿Qué pasa si una decisión se toma en base a una predicción equivocada? ¿Cómo se protegen los datos confidenciales en todo este proceso?
El futuro del M&A no es un futuro sin humanos, pero sí es un futuro diferente. Uno donde los profesionales tendrán que aprender a colaborar con estas nuevas herramientas, confiar en sus capacidades sin renunciar a su criterio, y asumir un rol cada vez más analítico y estratégico. Los agentes inteligentes no vienen a sustituir, sino a complementar. Pero su impacto ya es tan profundo que ignorarlos no es una opción.
Las fusiones y adquisiciones han dejado de depender exclusivamente de reuniones a puerta cerrada. Ahora también interviene el análisis invisible pero implacable de miles de datos procesados por máquinas que, por primera vez, entienden mucho más de lo que creemos.
***Antonio Tripiana es CTO, y Albert Yanguas, Data Lead de Deale.