La paradoja de la inteligencia artificial en el M&A: acelera el trabajo pero desborda a los perfiles más sénior
La tecnológica UpSlide señala que esta herramienta ayuda a agilizar tareas iniciales de las transacciones, pero incrementa las labores de revisión y validación que recaen en perfiles con más experiencia
La incorporación de herramientas de inteligencia artificial en corporaciones es cada vez más frecuente para reducir tiempos en tareas repetitivas y mejorar la eficiencia de los equipos. Grandes firmas financieras y consultoras han hecho importantes inversiones en su transformación digital, si bien, un reciente informe de UpSlide ―empresa tecnológica que desarrolla soluciones de automatización de documentos financieros y aliado tecnológico de grandes firmas consultoras y bancos a nivel internacional― revela una paradoja: aunque la IA ha mejorado notablemente su productividad de los empleados junior, no ha reducido la carga de trabajo total. Al contrario, ha desplazado la presión hacia los perfiles más sénior, al ser los responsables de revisar, corregir y validar los resultados generados con estas tecnologías avanzadas.
El estudio, realizado a partir de una encuesta a 514 profesionales de banca de inversión, firmas de capital privado y asesoría en Reino Unido y Estados Unidos, revela que la falta de confianza en la precisión de la IA y el uso de herramientas fragmentadas generan cuellos de botella críticos, especialmente en transacciones de gran volumen. El documento, que pone el foco en el sector de las fusiones y adquisiciones (M&A), destaca que los perfiles con menor antigüedad son los que más hacen uso de este tipo de herramienta para agilizar las etapas iniciales de flujo de trabajo, centradas en tareas de preparación de información, investigación de bases de datos del mercado o identificación de posibles objetivos de adquisición.
Pero ese incremento de la producción tiene un efecto colateral: genera un mayor volumen de materiales que deben ser revisados antes de llegar al cliente, por el “riesgo de introducir errores”, indica UpSlide, de acuerdo a lo manifestado por el 82% de los profesionales encuestados. Y esa responsabilidad recae, casi en exclusiva, sobre los profesionales sénior. El informe señala que el 83% de los consultados reconoce que estas herramientas aumentan la presión sobre los perfiles de mayor antigüedad y el 41% de ellos asegura que dedica ya más de 11 horas semanales a tareas de revisión y control de calidad, una cifra que evidencia hasta qué punto la supervisión se ha convertido en un cuello de botella.
Aun así, el uso de la IA no es exclusiva para los juniors. Los profesionales con más experiencia laboral también la utilizan para detectar inconsistencias, corregir cifras financieras o adaptar presentaciones a las guías de marca y cumplimiento normativo de sus firmas. Un 29% de los séniors consultados afirma que la inteligencia artificial les ayuda a hacer estas tareas necesarias de revisión y el control de calidad, que son poco estratégicas, pero que consumen un gran volumen de horas.
Mayor presión en grandes operaciones
La presión en el control de calidad es mayor a medida que aumenta el tamaño de la transacción. En las firmas que gestionan transacciones superiores a los 1.000 millones de dólares, la inteligencia artificial se utiliza “de forma abrumadora” para tareas de revisión y control de calidad, como medida de seguridad. “Esta proporción es más del doble que en empresas que gestionan transacciones más pequeñas, donde el uso de la IA está distribuido de forma más uniforme”, afirma el informe.
Así, el sector es optimista respecto al potencial que tiene la IA en el día a día de las empresas, pues casi la totalidad de los encuestados (un 92%) cree que ayudará a acortar significativamente los ciclos de negociación de operaciones en los próximos dos años; pero aún genera dudas sobre su uso por el “alto riesgo reputacional o cumplimiento legal” que puede conllevar. Por ello, la revisión humana es todavía prioridad absoluta en muchas corporaciones. Es decir, la IA se concibe como un apoyo al control, más que de automatización completa del proceso.
UpSlide concluye que la falta de confianza en el potencial de la inteligencia artificial puede deberse a la “fragmentación” de las plataformas tecnológicas. El 77% de los encuestados afirma utilizar más de una herramienta avanzada, como las “generalistas”, además de las específicas para finanzas, soluciones internas y aplicaciones externas.