Algunas reflexiones sobre la automatización de las fusiones

La automatización de las fusiones: Este es un tema que estoy tratando en mis libros actuales. La automatización es en realidad algo sencillo. Las tareas no se realizan manualmente, sino de forma parcial o totalmente automática.

Las automatizaciones en el proceso de fusiones y adquisiciones están fundidas en software. Así que hicimos un pequeño estudio sobre qué tecnologías de digitalización serían aplicables en el proceso de fusiones y adquisiciones. La pregunta es: ¿Qué tecnologías puedo utilizar para ayudar a los profesionales de las fusiones y adquisiciones? Se nos ocurrieron unas 50 tecnologías diferentes, entre ellas varios matices de analítica y aprendizaje automático. Los resultados muestran que, en el caso de las tecnologías que llevan más tiempo en el mercado, también hay un mayor número de herramientas.

He aquí un ejemplo. La tecnología de los motores de búsqueda lleva unos veinte años en el mercado. Si observamos las diferentes fases de las fusiones y adquisiciones en función de las tareas de búsqueda, por ejemplo, la búsqueda de objetivos, hay alrededor de una docena de herramientas para la búsqueda de objetivos, y eso es sólo una muestra. En cambio, parece que hay muchas menos herramientas, o ninguna, para las demás tareas de la fase de estrategia. En los próximos años, seguramente aparecerán nuevas herramientas en el mercado; actualmente, todavía estamos en la fase de adaptación temprana de las nuevas tecnologías en el proceso de fusiones y adquisiciones.

Pero no sólo hay que conocer las herramientas, también hay que aplicarlas y utilizarlas en la práctica. Por ejemplo, la tecnología del motor de búsqueda mencionada no es una tecnología nueva, sino que se utiliza desde hace mucho tiempo. Sólo cuando una tecnología ha entrado en la mentalidad de los profesionales de las fusiones y adquisiciones, éstos la utilizan. Hoy en día, ese es ciertamente el caso de la búsqueda, pero no de la RPA o el aprendizaje automático .

Oportunidades de automatización en la diligencia debida

Se puede hacer la diligencia debida de la forma clásica sin apoyo tecnológico o con herramientas de apoyo. Tomemos como ejemplo la compra de una pequeña empresa de software. La forma clásica significa que se obtienen documentos, se celebran reuniones de gestión, se realizan reuniones de diligencia debida y se intenta darles sentido. Intentas darle sentido a todo y sacar conclusiones a partir de la información, normalmente muy extensa, que te proporcionan. Esto lleva mucho tiempo, y siempre tienes la sensación de "De alguna manera no lo sabemos todo todavía, pero el tiempo se acaba" o "Nos hubiera gustado hacer muchas más preguntas".

En cambio, en el proceso de diligencia debida se pueden ejecutar varias herramientas automatizadas que, por ejemplo, analizan qué software con licencia está incluido en el producto del objetivo. Mediante los análisis mencionados, se puede obtener, por ejemplo, una lista de 500 piezas de código abierto y 10 piezas de software con licencia. Esto ahorra mucho trabajo manual durante la diligencia debida.

Además, puedes utilizar diferentes herramientas para encontrar vulnerabilidades de seguridad. Estas herramientas se ejecutan automáticamente e informan de las posibles brechas de seguridad. A continuación, tienes que examinar las brechas en detalle y evaluar cuáles deben ser mitigadas.

Aún más avanzado, puedes utilizar una herramienta de un proveedor de servicios que analice los repositorios de código fuente del objetivo. Allí, por ejemplo, se evalúa la complejidad, la calidad o la arquitectura de los productos de software. Se trata de puntos que, de otro modo, habría que indagar durante la diligencia debida y que, por lo general, sólo pueden generarse manualmente, si es que lo hacen, con un gran esfuerzo. Un efecto particularmente importante de este análisis automatizado es que nos da más espacio para discusiones de alta calidad durante la diligencia debida en el mismo período de tiempo. Por ejemplo, se trata de discusiones sobre la mitigación de problemas y riesgos.

Análisis automatizado de los documentos de diligencia debida

El análisis de los contratos está hoy mucho más avanzado de lo que la mayoría de los profesionales creen. Hoy en día existen herramientas que combinan contratos con 75 anexos en un contrato resumido. Utilizando ciertas palabras clave, estas herramientas encuentran entonces explicaciones sobre los derechos de control, cláusulas con posibles pagos de compensación u otras cosas en el contrato. Esto es relativamente sencillo de conseguir. Algunas herramientas van un paso más allá y pueden realizar análisis de cláusulas, es decir, evaluaciones de las mismas. Por ejemplo, estas herramientas pueden encontrar una cláusula de responsabilidad pero clasificarla como poco crítica al descubrir que está limitada a 100.000 euros. Eso es lo que yo llamaría el estado del arte. Veo el beneficio clave de este tipo de automatización principalmente en la diligencia debida legal. Si dispongo de cuatro semanas para la diligencia debida, tres de ellas no deberían utilizarse para leer contratos. Con las automatizaciones que he mencionado anteriormente, lo ideal es disponer de una lista de riesgos legales el primer día, cuando se proporcionan los documentos. Luego tenemos el resto de las cuatro semanas para pensar en cómo afrontarlos.

De las salas de datos a las plataformas de innovación

Lo que me gustaría ver, pero que todavía no se utiliza, es una sala de datos integrada en la que no sólo se analicen los contratos, sino también los análisis vinculados de los productos, las escaladas de soporte u otras cosas de la empresa. En otras palabras, una especie de análisis forense. Esto me permitiría, por ejemplo, analizar una escalada existente con un cliente no de forma aislada, sino en conjunto con el contrato asociado, los pagos recibidos o los pedidos históricos. En general, veo a los proveedores de salas de datos en camino de ofrecer aplicaciones de aprendizaje automático en sus salas de datos. Las empresas se encuentran en diferentes fases de desarrollo, pero todas están aún relativamente lejos del comienzo. Pero se están haciendo cosas para que el nivel de automatización de los análisis de las salas de datos sea mejor para el uso habitual.

Pero para que las salas de datos dejen de ser plataformas de transacciones y se conviertan en plataformas de innovación, los proveedores de salas de datos tienen que abrir sus plataformas a otros proveedores de software, proporcionar API para los datos y permitir las innovaciones de los socios sobre las salas de datos. Esto acelerará enormemente los nuevos desarrollos y aumentará la velocidad de innovación de las soluciones para el proceso de fusiones y adquisiciones.

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