Dada su etapa actual de desarrollo, la inteligencia artificial y el análisis de datos pueden mejorar y agilizar el proceso de diligencia debida al permitir a las empresas mejorar su cobertura, eficiencia y, por lo tanto, competitividad en el mercado de fusiones y adquisiciones. El análisis de datos puede reducir el tiempo de revisión hasta en un 90% , lo que permite a los profesionales dedicar su tiempo a tareas más generales que generen valor, como analizar sinergias posteriores al acuerdo, descubrir posibles señales de alerta e investigar el impacto en un negocio. la posición estratégica de la empresa, en lugar de estar atado a tareas más granulares y de menor valor.
Las tecnologías de aprendizaje automático, como la IA, no sólo tienen el poder de recopilar, clasificar, analizar e interpretar en segundos volúmenes de datos sin procesar que de otro modo estarían infrautilizados, sino que además son mucho menos propensas a errores humanos y a silos o lagunas de información al evitar el muestreo, con lo que se evita el muestreo. permitiendo una revisión más completa con una mejor cobertura de datos. Esto evita que los equipos de diligencia debida dependan de datos de baja calidad y sacrifiquen la precisión, lo que a menudo conduce a conocimientos mal informados que desperdician mucho tiempo y costos.
El análisis de datos y la inteligencia artificial también podrían ayudar con la identificación de objetivos y el proceso de integración posterior a la fusión al analizar las tendencias del mercado y la actividad pasada de fusiones y adquisiciones e identificar las áreas de integración más desafiantes para ayudar a las empresas a planificar de manera efectiva. Cuando se trata de contratos, la IA puede identificar anomalías entre documentos, especialmente si uno se desvía de un patrón típico o estándar del mercado, y proporcionar información valiosa al extraer, resaltar y categorizar rápidamente información clave y disposiciones relevantes incluidas en los contratos, como precios, rendimientos, cronogramas y fechas.
Con estas soluciones basadas en datos, los profesionales de fusiones y adquisiciones pueden identificar mejor oportunidades de sinergia y optimizar las actividades comerciales posteriores a la adquisición, como comparar contratos de comprador y vendedor para identificar qué entidad ofrece las condiciones más favorables con vendedores y proveedores externos, en un proceso que es mucho más rápido y preciso que la revisión manual.
Las limitaciones de la IA
Si bien la IA puede ofrecer transacciones más baratas y rápidas al automatizar muchos aspectos del proceso de diligencia debida, las empresas contables deben tener cuidado con los riesgos e inconvenientes inherentes al confiar en la IA para los servicios de diligencia debida.
Si bien la IA puede analizar eficientemente términos estandarizados más inequívocos en los acuerdos, la revisión de términos más inusuales requeriría capacitación adicional en el sistema. Sin documentos suficientemente claros y estandarizados o el programa de capacitación necesario, las empresas podrían experimentar fallas de software y mal funcionamiento del sistema, lo que llevaría a que se pasen por alto documentos o se malinterpreten disposiciones. Después de todo, la IA es tan buena como la calidad de los datos utilizados para entrenarla (y actualmente, la IA carece de la capacidad de evaluar dicha calidad).
Dada su etapa inicial de desarrollo, la IA todavía se entrena y opera con un conjunto de datos limitado, aunque, con el tiempo, se espera que ese conjunto de datos se expanda a medida que se sigan generando más datos. Sin embargo, cuando se trata de tendencias en desarrollo, la inteligencia artificial y el análisis de datos pueden carecer de la capacidad de determinar la relevancia de los datos y de identificar tendencias que rápidamente pasan a primer plano.
Los datos con los que se entrena la IA de un período de tiempo anterior pueden generar conocimientos que ya no sean ciertos más adelante, cuando los nuevos datos cuenten una historia diferente. Además, capacitar al programa con información sensible o confidencial del cliente también podría exponer a la empresa a una mayor responsabilidad por implicaciones de privacidad y, al mismo tiempo, someterla a más ataques cibernéticos y violaciones masivas de datos.
Debido a que las herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT incorporan envíos de datos de los usuarios en su modelo de capacitación, esto deja la información confidencial de la empresa enviada susceptible de quedar expuesta en la salida de ChatGPT. Un estudio reciente realizado por Cyberhaven encontró que poco menos del 1 por ciento de los empleados eran responsables de más del 80 por ciento de los casos en los que se ingresaban datos confidenciales en el chatbot.
A medida que surgen más herramientas impulsadas por IA, es crucial que los empleados estén capacitados para ser conscientes de qué información califica como datos altamente confidenciales, para comprender las prácticas adecuadas de uso de estas tecnologías y para ser conscientes de los riesgos que estas herramientas representan para una organización. Las empresas de contabilidad también deberían considerar la posibilidad de redactar políticas para el uso aceptable de la IA y otras herramientas de aprendizaje automático en el lugar de trabajo para evitar una mayor exposición. Incluso si los empleados piensan que los datos que se comparten son genéricos e inofensivos, primero se deben revisar las políticas relevantes con los equipos legales y de cumplimiento para aclarar cualquier duda.
¿Vale la pena invertir en IA?
Además de los riesgos inherentes, una de las principales desventajas de adoptar la tecnología de IA, especialmente para las pequeñas y medianas empresas, es el costo y el tiempo necesarios para implementarla. Las empresas más grandes se beneficiarán en el corto plazo ya que tienen la capacidad financiera para invertir en estas tecnologías.
La adopción de IA requiere recursos y personal con conocimiento de los procesos de fusiones y adquisiciones y la experiencia para establecer sistemas de IA basados en reglas para estos procesos. Los algoritmos eficaces para un proceso de fusiones y adquisiciones requieren aprendizaje automático supervisado, lo que implica un proceso extenso y que requiere mucho tiempo para etiquetar los conjuntos de datos clasificados que se utilizarán. Es posible que las empresas carezcan de la capacidad y el presupuesto para desarrollar el proceso internamente o subcontratar las soluciones a expertos dedicados.
Hasta que las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se vuelvan más sofisticadas y generalizadas, una solución para las empresas más pequeñas o con presupuestos limitados es utilizar soluciones de inteligencia artificial desarrolladas por terceros que puedan aplicarse a una amplia gama de las tareas de diligencia debida que consumen más tiempo. proceso.
Mirando hacia el futuro
Desde mejorar la integración posterior a la fusión hasta permitir un proceso de negociación mejor informado y acelerado, tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis de datos tienen el poder de tener un impacto significativo en el proceso de fusiones y adquisiciones. Si bien ambas tecnologías tienen el potencial de mejorar y agilizar el proceso de debida diligencia en fusiones y adquisiciones, en última instancia deben ser tratadas como una herramienta y no como un sustituto de la experiencia de profesionales experimentados en fusiones y adquisiciones. Las empresas deben tener cuidado con los riesgos inherentes a la IA al prestar servicios de fusiones y adquisiciones, especialmente la responsabilidad por cuestiones de privacidad, mal funcionamiento del sistema o interpretaciones erróneas de los datos.
Dado que la IA es un esfuerzo que requiere mucho capital y recursos humanos, las empresas que deseen utilizar la IA de manera efectiva deberían invertir no sólo en el software sino también en los recursos humanos necesarios para desarrollar y capacitar el software, así como en la capacitación de los empleados. profesionales que utilizan el software e interpretan sus hallazgos. A corto plazo, las empresas deberían considerar su capacidad para respaldar la plataforma tecnológica y su mantenimiento continuo, priorizar algunos procesos de automatización adecuados para la IA y el análisis de datos avanzado y luego construir a partir de ahí.
Si bien estas soluciones pueden requerir una mayor inversión inicial, con el tiempo tienen el poder de disminuir el estrés de todas las partes involucradas en el proceso, aumentar la transparencia, profundizar los conocimientos, acelerar los plazos y, en última instancia, aumentar el valor del acuerdo.
Para obtener más información sobre el impacto potencial de la IA en los acuerdos de fusiones y adquisiciones, comuníquese con nosotros al correo info@hlb.com.sv