La adopción de la inteligencia artificial en los mercados privados está en una fase intermedia, donde se han incrementado las pruebas de concepto, pero la implementación en los procesos de inversión sigue siendo limitada. Aunque se utilizan herramientas tecnológicas para resumir documentos y acelerar tareas, aún no se ha producido una transformación completa en la manera de analizar activos, seleccionar gestores o construir carteras.
Óscar Vicente, director ejecutivo de Node.ai, establece una comparación entre esta etapa y la introducción de la electricidad en la industria. A pesar de que la tecnología estaba disponible desde finales del siglo XIX, no fue hasta que las fábricas se rediseñaron en torno a ella que se lograron mejoras significativas en productividad. Vicente afirma que "los mercados privados están hoy exactamente en ese punto intermedio".
No son únicamente las grandes gestoras internacionales las que avanzan rápidamente en esta adopción. Vicente menciona también la participación de plataformas especializadas, oficinas familiares y firmas medianas, que están impulsando el uso de la inteligencia artificial en sus operaciones.
El principal reto radica en la gestión de datos. Las gestoras cuentan con información interna sobre sus carteras y operaciones, pero también deben lidiar con datos externos dispersos en registros mercantiles, prensa y otros canales de información. La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar esta información fragmentada en datos comparables. Sin embargo, Europa presenta una diversidad de formatos y criterios contables entre sus jurisdicciones, lo que complica la comparación entre compañías europeas.
Para realizar comparaciones efectivas, una gestora podría encontrarse con balances elaborados según el PGC español, el HGB alemán, el FRS 102 británico o distintos modelos franceses. Esta diversidad en la presentación de la información subraya la necesidad de un enfoque más sistemático y estandarizado en el uso de datos.
La transparencia en el uso de datos no se limita a la cantidad de información presentada, sino que implica una clara distinción entre datos observados, derivados y estimaciones. Las aplicaciones más evidentes de la inteligencia artificial se observan en áreas donde abunda la documentación y el componente manual es elevado, como en la due diligence y el seguimiento de participadas, que son las primeras áreas en las que la inteligencia artificial puede tener un impacto significativo.
Contexto: La transición hacia la inteligencia artificial en los mercados privados se enmarca en un entorno donde la digitalización y la innovación tecnológica son esenciales para mejorar la eficiencia y la competitividad. Las gestoras de fondos en España están cada vez más interesadas en integrar estas tecnologías en sus procesos, con el fin de optimizar la gestión de activos y adaptarse a un mercado en constante evolución. La regulación en Europa también está evolucionando para facilitar el acceso a datos empresariales, lo que podría fomentar una mayor adopción de soluciones tecnológicas en el sector financiero.