{"id":24373,"date":"2024-09-02T13:12:43","date_gmt":"2024-09-02T12:12:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sheffieldhaworth.com\/6-formas-en-que-la-ia-afectara-a-las-necesidades-de-capital-humano-de-las-empresas-de-capital-riesgo\/"},"modified":"2025-08-04T17:10:58","modified_gmt":"2025-08-04T16:10:58","slug":"6-formas-en-que-la-ia-afectara-a-las-necesidades-de-capital-humano-de-las-empresas-de-capital-riesgo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sheffieldhaworth.com\/es\/6-formas-en-que-la-ia-afectara-a-las-necesidades-de-capital-humano-de-las-empresas-de-capital-riesgo\/","title":{"rendered":"6 formas en que la IA afectar\u00e1 a las necesidades de capital humano de las empresas de capital riesgo"},"content":{"rendered":"\n

La incorporaci\u00f3n de herramientas de IA generativa a las empresas privadas y a las organizaciones del sector p\u00fablico podr\u00eda aumentar la productividad mundial en 1,5 puntos porcentuales durante la pr\u00f3xima d\u00e9cada, seg\u00fan Goldman Sachs Research<\/a>. Esto supondr\u00eda un aumento del 7% -o casi 7 billones de d\u00f3lares- del PIB mundial. <\/p>\n\n

McKinsey afirma que la IA generativa est\u00e1 \u00abpreparada para desencadenar la pr\u00f3xima ola de productividad<\/a>\u00ab, y el mercado parece estar de acuerdo. En 2022, el mercado mundial de la IA Generativa se estimaba en 10.790 millones de d\u00f3lares. Se prev\u00e9 que crezca<\/a> hasta unos 118.060 millones de d\u00f3lares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 27,02%. <\/p>\n\n

C\u00f3mo se benefician ya de la IA las empresas de capital riesgo<\/strong> <\/p>\n\n

Mientras que las empresas de capital riesgo est\u00e1n dispuestas a invertir en empresas emergentes de IA generativa que resulten prometedoras, las empresas de capital privado suelen aprovechar la IA en sus propias operaciones y en las de las empresas de su cartera. <\/p>\n\n

Las empresas de capital riesgo aumentaron sus posiciones en IA gen\u00e9rica de 1.700 millones de d\u00f3lares en 64 operaciones en 2019 a 17.400 millones de d\u00f3lares en 170 operaciones entre el primer y el tercer trimestre de 2023, seg\u00fan CB Insights<\/a>. <\/p>\n\n

Para las empresas de capital riesgo, no se trata tanto de invertir en empresas emergentes de IA. M\u00e1s bien, las pruebas sugieren<\/a> que las empresas de capital riesgo est\u00e1n aprovechando cada vez m\u00e1s la IA para impulsar la eficiencia operativa, mejorar la b\u00fasqueda de acuerdos y mejorar la toma de decisiones de inversi\u00f3n, siendo Blackrock<\/a> y KKR las pioneras en este \u00e1mbito .<\/a> <\/p>\n\n

Dicho esto, mientras algunas empresas de capital riesgo van a la cabeza, otras luchan por ponerse al d\u00eda. Algunas perder\u00e1n inevitablemente frente a competidores m\u00e1s \u00e1giles, como Blackrock y KKR, que invirtieron pronto en IA y se toman en serio su previsi\u00f3n y su \u00e9xito. Incluso los que van por delante tendr\u00e1n que revisar sus necesidades de talento. He aqu\u00ed los efectos m\u00e1s probables de la IA en el talento y el liderazgo de los PE. <\/p>\n\n

Impacto 1: Los l\u00edderes de las PE deben comprender c\u00f3mo la IA puede aumentar la eficiencia operativa<\/strong> <\/p>\n\n

La administraci\u00f3n b\u00e1sica sigue siendo una enorme sangr\u00eda para los recursos de muchas empresas de PE. La mayor\u00eda de las empresas siguen dependiendo de herramientas inform\u00e1ticas rudimentarias como Excel o PowerPoint para la mayor\u00eda de las tareas. El procesamiento de datos necesario para la diligencia debida y el cumplimiento legal al adquirir empresas es largo, complicado y sigue dependiendo de personas que utilizan hojas de c\u00e1lculo, por lo que est\u00e1 sujeto a errores humanos. <\/p>\n\n

En un escenario de ofertas competitivas, la velocidad con la que una empresa de PE procesa los datos relevantes puede significar la diferencia entre ganar o perder una operaci\u00f3n. Las herramientas de IA que ayudan a los negociadores a automatizar tareas y garantizar el cumplimiento, reduciendo al mismo tiempo los errores humanos, pueden ahorrar tiempo y recursos, y son cada vez m\u00e1s populares. Seg\u00fan Kash Rangan, Analista S\u00e9nior de Software para EE.UU. de Goldman Sachs Research<\/a>,<\/a> \u00abla IA generativa puede agilizar los flujos de trabajo empresariales, automatizar las tareas rutinarias y dar lugar a una nueva generaci\u00f3n de aplicaciones empresariales.\u00bb <\/p>\n\n

Las empresas de PE de alto rendimiento del futuro, impulsadas por la IA, necesitar\u00e1n sin duda alguna forma de automatizaci\u00f3n de tareas para seguir siendo competitivas. <\/p>\n\n

Impacto 2: Los l\u00edderes de PE deben comprender c\u00f3mo la IA puede mejorar la selecci\u00f3n de inversiones<\/strong> <\/p>\n\n

Otro uso de la IA en el capital riesgo es la b\u00fasqueda y selecci\u00f3n de operaciones. Blackrock es una de las pocas empresas de capital riesgo con visi\u00f3n de futuro que ya utilizan la IA para cribar enormes vol\u00famenes de datos sobre personas, empresas y operaciones, y detectar posibles oportunidades de inversi\u00f3n en una fase temprana. <\/p>\n\n

Algunas empresas de PE lo dejan as\u00ed, pero otras aprovechan la IA para la diligencia debida. Ya hemos mencionado lo \u00fatil que puede ser para la automatizaci\u00f3n y la reducci\u00f3n de tiempo y costes, pero las herramientas de diligencia debida tambi\u00e9n pueden ser de gran ayuda a la hora de seleccionar entre una variedad de oportunidades potenciales. <\/p>\n\n

Impacto 3: Los l\u00edderes de las PE deben ser capaces de comunicar las ventajas de la IA a m\u00faltiples partes interesadas <\/strong> <\/p>\n\n

En los dos impactos anteriores, las soluciones de IA existentes est\u00e1n ah\u00ed para agilizar la toma de decisiones humana. Es importante entender la distinci\u00f3n: que la IA es una forma de acelerar y aumentar la toma de decisiones humana, no de sustituirla. Es probable que muchos directivos de PE se opongan a la adopci\u00f3n generalizada de la IA dentro de sus empresas, a menos que sean capaces de comunicar de forma clara y convincente las ventajas a todo el mundo. <\/p>\n\n

Las empresas de capital riesgo suelen <\/a>estereotipadas<\/a> como adoptadores tard\u00edos de la tecnolog\u00eda, que dependen de herramientas inform\u00e1ticas manuales para las tareas administrativas y de una experiencia de mercado duramente adquirida cuando se trata de identificar y realizar operaciones. Esto no es necesariamente cierto: como hemos dicho, varias empresas de capital riesgo van por delante. <\/p>\n\n

Sin embargo, los que necesiten ganar terreno y sacar el m\u00e1ximo partido de las herramientas de IA probablemente tendr\u00e1n que trabajar para crear una cultura de la innovaci\u00f3n a medida que incorporan la IA a la empresa, y eso exige excelentes habilidades de comunicaci\u00f3n. <\/p>\n\n

Impacto 4: Los l\u00edderes de las PE deben ser conscientes de los posibles inconvenientes del uso de la IA<\/strong> <\/p>\n\n

El uso de la IA en las empresas de PE puede tener aut\u00e9nticos inconvenientes. Los directivos deben entender cu\u00e1les son, para no tomar decisiones equivocadas sobre c\u00f3mo desplegar la tecnolog\u00eda. <\/p>\n\n

Los directivos de las PE deben ser conscientes de estos matices y de los posibles escollos. No s\u00f3lo internamente, sino tambi\u00e9n a trav\u00e9s de los proveedores de servicios como software (SaaS) de IA con los que trabajan y las empresas de su cartera. <\/p>\n\n

Impacto 5: Los l\u00edderes de talento de PE deben centrarse en atraer a los mejores talentos de IA<\/strong> <\/p>\n\n

La primera y m\u00e1s obvia repercusi\u00f3n en la mano de obra es que las empresas de PE necesitar\u00e1n contratar a profesionales con experiencia en IA, ciencia de datos, aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial. Incluso si optan por no desarrollar algoritmos internos de IA, necesitar\u00e1n personas que desplieguen y gestionen eficazmente soluciones y plataformas de terceros. <\/p>\n\n

A las empresas de PE les resultar\u00e1 dif\u00edcil contratar y retener a personal dotado de estos conocimientos cada vez m\u00e1s valiosos, ya que la competencia por ellos supera a la oferta. <\/p>\n\n

Por tanto, los l\u00edderes de talento en el capital riesgo deben pensar qu\u00e9 talento de IA es probable que necesiten a corto, medio y largo plazo, y trabajar para resultar atractivos a esos candidatos. \u00bfC\u00f3mo pueden destacar en un mercado hipercompetitivo? <\/p>\n\n

Impacto 6: Los l\u00edderes de talento de los PE deben aprovechar tantos canales de talento como sea posible<\/strong> <\/p>\n\n

Las empresas de capital riesgo con visi\u00f3n de futuro ya est\u00e1n estudiando sus posibles necesidades de mejora del talento en IA. Teniendo esto en cuenta, hay muchas formas de que las empresas se capaciten a s\u00ed mismas, por ejemplo <\/p>\n\n