Tendencias emergentes: IA, ESG, tokenización y captación de fondos en un mercado volátil
Descubra cómo la IA, la ESG y la tokenización de blockchain convergen con estrategias de captación de fondos en mercados volátiles para dar forma al futuro del capital riesgo.
Este artículo forma parte de Guía completa para captar fondos de los LP. La guía abarca desde la definición de la tesis de inversión y la elaboración de planes estratégicos de captación de fondos hasta el dominio de la diligencia debida por parte de los inversores y la navegación por tendencias emergentes como la IA y la integración ESG.
Cada capítulo se basa en los anteriores para ofrecerte un manual completo de recaudación de fondos. Aunque el siguiente artículo es muy informativo, obtendrás el máximo valor leyendo la guía completa para ver cómo puedes acelerar tu proceso de recaudación de fondos.
Dado el rápido ritmo de la innovación tecnológica, los cambios sociales, los cambios regulatorios y la volatilidad del mercado, es útil analizar cómo podría evolucionar el panorama del capital riesgo en el futuro. Este capítulo examina cuatro tendencias transformadoras que están dando nueva forma a la captación de fondos: las aplicaciones de inteligencia artificial, la integración medioambiental, social y de gobernanza (ESG), las tecnologías blockchain y de tokenización, y las estrategias de captación de fondos en condiciones de mercado volátiles.
La inteligencia artificial está pasando rápidamente de ser un concepto a una capacidad básica dentro del capital riesgo. Aunque todavía está evolucionando, un informe de Alvarez & Marsal de junio de 2024, que hace referencia a los datos de Preqin, señaló que 45% de los inversores ya utilizaban la IA en sus planes de creación de valor tras una adquisición, y otras 38% tienen previsto hacerlo en el plazo de un año, lo que apunta a una fuerte trayectoria de adopción dentro de la cadena de valor del capital privado.. La identificación tradicional de inversores se basaba en bases de datos estáticas, redes de conferencias y relaciones con agentes de colocación. La IA transforma este proceso mediante el reconocimiento de patrones sofisticados y el análisis predictivo. Los sistemas modernos de IA analizan vastos conjuntos de datos que abarcan patrones históricos de inversión, preferencias declaradas frente a compromisos reales, cambios de personal que afectan a la toma de decisiones y condiciones de mercado que influyen en las decisiones de asignación.
Los algoritmos de aprendizaje automático identifican posibles inversores no obvios mediante el reconocimiento de patrones que los humanos podrían pasar por alto. Por ejemplo, un sistema de IA podría identificar oficinas familiares que nunca han invertido en capital inversión pero que muestran pautas de comportamiento similares a las de los inversores activos en capital inversión. El procesamiento del lenguaje natural analiza las comunicaciones, presentaciones y declaraciones públicas de los inversores para comprender la evolución de las preferencias y prioridades más allá de los mandatos declarados. Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural puede utilizarse para identificar un nuevo énfasis en temas específicos de impacto o diversificación geográfica basándose en recientes declaraciones públicas o anuncios de inversión.
Las aplicaciones prácticas son cada vez más tangibles. Entre ellas, la puntuación y priorización automatizadas de los inversores, en las que la IA podría clasificar a los posibles LP en función de su adecuación a la estrategia del fondo y su propensión histórica a invertir en vehículos similares. Otros usos son la mensajería personalizada basada en las características del inversor, las recomendaciones sobre el momento óptimo para el contacto y el modelado predictivo de la probabilidad de compromiso. Más allá de la captación de fondos, empresas como Apollo Global Management y Thoma Bravo están aprovechando la IA para mejorar la diligencia debida, agilizar las operaciones de cartera e incluso optimizar las estrategias de salida, lo que refleja una integración más amplia en todo el ciclo de vida de la inversión. Sin embargo, para que la implantación tenga éxito es necesario equilibrar la automatización con la naturaleza relacional de la captación de fondos. La IA mejora el juicio humano y la creación de relaciones, no los sustituye.
Son múltiples las fuerzas que impulsan la aceleración de la integración de las cuestiones ASG en el capital inversión. Los mandatos de los inversores institucionales exigen cada vez más que se tengan en cuenta las cuestiones ASG, y muchos fondos de pensiones y fondos soberanos tienen obligaciones estatutarias. Los Principios de Inversión Responsable de las Naciones Unidas (PRI) señalan que los signatarios representan ya más de $121 billones en activos gestionados, que demuestran la adopción generalizada de los principios ESG.
Los programas ESG creíbles requieren algo más que documentos de política. Los inversores distinguen cada vez más entre la integración genuina y el “lavado verde” mediante una diligencia debida detallada. Examinan ejemplos concretos en los que las cuestiones ASG afectan a las decisiones de inversión, los resultados cuantificables de las iniciativas, la verificación por terceros de las afirmaciones y la coherencia entre las políticas declaradas y las prácticas reales.
El éxito de la integración ASG comienza con marcos claros que definan los factores materiales para su estrategia. En lugar de intentar abordar todas las cuestiones posibles, céntrese en los factores más relevantes para sus sectores y enfoque. Por ejemplo, los fondos centrados en la tecnología podrían dar prioridad a la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico, mientras que los fondos industriales se centran en el impacto medioambiental y la seguridad de los trabajadores.
La aplicación requiere la integración de los factores ASG en todo el proceso de inversión. Durante las fases de búsqueda y diligencia, los factores ASG deben influir en la selección y valoración de los objetivos. Los planes de creación de valor tras la inversión deben incluir iniciativas específicas con objetivos cuantificables. La planificación de la salida debe considerar cómo las mejoras aumentan el valor y el atractivo para el comprador. Esta integración demuestra un compromiso auténtico frente a la obligación de cumplir los requisitos.
La tecnología blockchain y la tokenización prometen revolucionar las estructuras de los fondos de capital riesgo, aunque su aplicación práctica aún se encuentra en una fase incipiente. Según un informe de BCG y ADDX, la tokenización de activos ilíquidos podría convertirse en un mercado de $16 billones en 2030.
La tokenización consiste en crear representaciones digitales de los intereses de los fondos en plataformas blockchain. Estos tokens pueden representar intereses de LP en estructuras de fondos tradicionales, propiedad fraccionada de activos específicos, flujos de ingresos de empresas en cartera o estructuras híbridas que combinan elementos. La tecnología permite características programables imposibles con los sistemas tradicionales basados en papel.
Hay ventajas clave que están impulsando el interés por estas tecnologías, a saber:
Estas ventajas podrían resolver las limitaciones que desde hace tiempo afectan a la liquidez y la accesibilidad de los fondos de capital riesgo/inversión.
Sin embargo, persisten importantes retos. En la mayoría de las jurisdicciones persiste la incertidumbre normativa, y la legislación sobre valores tiene dificultades para adaptarse a las nuevas estructuras. La SEC ha proporcionado algunas orientaciones sobre los activos digitales, pero aún se están desarrollando marcos completos. La complejidad técnica requiere conocimientos especializados de los que carecen muchas empresas. La infraestructura del mercado para la negociación y la custodia sigue siendo inmadura, mientras que existe la necesidad de una mayor educación de los inversores, en particular para las instituciones con procesos establecidos.
La volatilidad del mercado afecta a la captación de fondos a través de múltiples canales interconectados. El efecto denominador reduce la capacidad de asignación de los LP, ya que los descensos del mercado público reducen las carteras globales, mientras que las valoraciones de los fondos de capital inversión se ajustan lentamente. Las restricciones de liquidez se intensifican a medida que se ralentizan las distribuciones y continúan las peticiones de capital, creando desajustes en el flujo de caja. Mientras tanto, la aversión al riesgo aumenta en todos los tipos de inversores, lo que favorece a los gestores establecidos y a las estrategias probadas. Por último, la incertidumbre en las valoraciones hace que los inversores se muestren cautos a la hora de decidir el momento y el tamaño de sus compromisos.
Estas repercusiones se extienden por todo el ecosistema de captación de fondos. Los fondos primerizos se enfrentan a retos especialmente graves, ya que los inversores recurren a relaciones familiares. Las estrategias percibidas como de mayor riesgo o cíclicamente expuestas experimentan dificultades desproporcionadas, mientras que las negociaciones de las condiciones se alargan a medida que los inversores buscan protecciones adicionales. El entorno general pasa de condiciones favorables al vendedor a condiciones favorables al comprador.
Navegar a través de esta volatilidad y encontrar el éxito en la captación de fondos requiere adaptaciones estratégicas y tácticas.
Las empresas con más éxito no ven la IA, los ASG, la tokenización y la adaptación a la volatilidad como fenómenos independientes, sino como fuerzas interconectadas que están remodelando el capital riesgo. Las estrategias de integración crean sinergias y ventajas competitivas que superan los beneficios de las tendencias individuales.
Por ejemplo, la IA mejora la aplicación de la ASG mediante la supervisión automatizada y el análisis predictivo. El aprendizaje automático identifica riesgos y oportunidades que un análisis humano podría pasar por alto. El procesamiento del lenguaje natural analiza grandes cantidades de datos no estructurados, mientras que los modelos predictivos pronostican el impacto ASG en las valoraciones y las oportunidades de salida. Este enfoque ASG basado en la tecnología demuestra capacidades sofisticadas que atraen a inversores con visión de futuro.
Adoptar las tendencias emergentes exige saber equilibrar la innovación con el pragmatismo. Considere un enfoque gradual que reduzca el riesgo al tiempo que crea capacidades de forma sistemática. Empiece con programas piloto que prueben aplicaciones específicas antes de generalizarlas. Desarrolle la experiencia interna mediante la contratación y la formación, al tiempo que se asocia con proveedores especializados para implantaciones complejas. Y, como siempre, mida los resultados rigurosamente para orientar la asignación de recursos.
La gestión del cambio es otro factor crucial para el éxito de la adopción. Los miembros del equipo pueden resistirse a que las nuevas tecnologías o enfoques amenacen los procesos establecidos. Hay que responder a sus inquietudes informándoles sobre las ventajas y la evolución de su trabajo, en lugar de sustituirlos. De hecho, es prudente implicar a los equipos en la planificación de la implantación para conseguir su aceptación. Y una vez que empiece, celebre las primeras victorias para coger impulso. Reformule los cambios como algo necesario para ser competitivos, no como experimentos opcionales.
La formación de los inversores debe ir en paralelo a la gestión del cambio interno. Muchos LP carecen de familiaridad con las tendencias emergentes a pesar de su interés por la innovación. Este es otro aspecto en el que el desarrollo de materiales educativos puede ayudar, explicando los beneficios en términos accesibles. Proporcione ejemplos concretos en lugar de marcos teóricos y aborde con sinceridad las preocupaciones sobre los riesgos y los retos de la implantación. Posicione su empresa como innovadora que puede ayudar a los inversores a navegar por el cambio.
El ritmo del cambio en la captación de fondos de capital riesgo exige que las empresas equilibren la innovación con una disciplina de inversión fundamental. Esto significa integrar las tendencias emergentes y, al mismo tiempo, mantenerse fieles a los principios básicos de inversión.
Es probable que la IA se convierta en una apuesta segura para la captación de fondos competitiva en un plazo de 3 a 5 años. Los primeros en adoptarla y desarrollar capacidades sofisticadas disfrutarán de ventajas significativas. Sin embargo, las relaciones humanas y el juicio siguen siendo insustituibles, lo que sitúa a la IA como una mejora y no como un sustituto de la excelencia tradicional en la captación de fondos.
La integración de las cuestiones ASG seguirá profundizando, pasando de ser una casilla de verificación del cumplimiento a un motor de creación de valor. Las empresas que demuestren resultados mensurables atraerán cada vez más flujos de capital. Los requisitos reglamentarios normalizarán la presentación de informes, mientras que las fuerzas del mercado recompensarán el impacto genuino. El periodo actual representa una ventana crucial para establecer el liderazgo ASG.
La tokenización sigue siendo una transformación a largo plazo, que probablemente requiera entre 5 y 10 años para su adopción generalizada. Sin embargo, la experimentación temprana prepara a las empresas para una eventual disrupción. La claridad de la normativa catalizará la adopción, por lo que el compromiso regulador actual es valioso. Las empresas deben adquirir experiencia y evitar implementaciones prematuras a gran escala.
La volatilidad representa la nueva normalidad que requiere una adaptación permanente en lugar de un ajuste temporal. Las empresas de éxito crearán estrategias resistentes, estructuras flexibles y relaciones profundas con los inversores que les permitan captar fondos a lo largo de los ciclos del mercado. La capacidad de captar fondos en condiciones difíciles diferenciará cada vez más a las empresas líderes.
La convergencia de la IA, los ASG, la tokenización y la volatilidad del mercado crea tanto retos como oportunidades para la captación de fondos de capital riesgo. Las empresas que ven estas tendencias como fuerzas interconectadas en lugar de fenómenos independientes se posicionan más ventajosamente. El éxito requiere equilibrar la innovación con el pragmatismo, creando nuevas capacidades al tiempo que se mantienen las fortalezas fundamentales.
El entorno actual premia la innovación frente a la experimentación agresiva o la resistencia conservadora. Las empresas deben adoptar selectivamente las tendencias emergentes alineadas con sus estrategias y capacidades. Aumentar la experiencia reduce el riesgo al tiempo que posiciona a la empresa para obtener ventajas en el futuro. Y lo que es más importante, centrarse en las necesidades de los inversores y en la excelencia de las inversiones garantiza que las innovaciones mejoren los objetivos principales en lugar de distraerlos.
A medida que el sector evoluciona, la adaptabilidad se convierte en una ventaja competitiva crucial. Las empresas que aceptan el cambio manteniendo la disciplina, crean nuevas capacidades aprovechando los puntos fuertes existentes e innovan gestionando los riesgos prosperarán en el nuevo panorama. El futuro pertenece a quienes consigan integrar las tendencias emergentes en estrategias globales que atiendan a las necesidades de los inversores en mercados en evolución.
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