Estrategia de fusiones y adquisiciones: utilizar ya hoy el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la analítica
El uso de tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la analítica en el contexto de las fusiones y adquisiciones es objeto de debate permanente. Sin embargo, existe una notable falta de información sobre el momento concreto y los métodos de aplicación en este ámbito. En este blog aprenderá cuáles de estas tecnologías ya están siendo utilizadas por las herramientas para la estrategia de fusiones y adquisiciones.
He investigado exhaustivamente un total de 40 herramientas diseñadas específicamente para la estrategia de fusiones y adquisiciones. La tecnología de cada herramienta ha sido meticulosamente categorizada para alinearse con diversas tareas esenciales implicadas en las fusiones y adquisiciones.
Analítica
La analítica consiste en la exploración sistemática de datos para extraer ideas y patrones que puedan servir de base para la toma de decisiones. Mediante el uso de análisis estadísticos y técnicas computacionales, la analítica permite a las organizaciones descubrir información valiosa oculta en conjuntos de datos grandes y complejos. Desempeña un papel crucial en diversos campos, como la empresa, las finanzas, la sanidad y el marketing, al proporcionar información valiosa que impulsa acciones estratégicas y mejora los resultados.
La representación visual adjunta muestra claramente cómo se utiliza la analítica.
Procesamiento del lenguaje natural
El siguiente destino en nuestro viaje por los reinos de la tecnología y la innovación es el fascinante campo del procesamiento del lenguaje natural. Toma el texto de los documentos y calcula a partir de él, por ejemplo, para encontrar cláusulas críticas en los contratos. He aquí el histograma de la tecnología PLN en las tareas de estrategia de fusiones y adquisiciones.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), implica el uso de algoritmos para permitir a los ordenadores aprender de los datos y tomar decisiones basadas en ellos sin programación explícita. Abarca varias técnicas, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo, y desempeña un papel crucial en el impulso de muchas tecnologías e industrias modernas. He aquí la distribución:
La analítica se ha generalizado en la estrategia de fusiones y adquisiciones por su capacidad para extraer información valiosa de los datos. En comparación, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) está ganando terreno en algunas tareas de fusiones y adquisiciones para el análisis de textos, aunque en menor medida que la analítica. Por otra parte, la utilización de técnicas de aprendizaje automático sigue siendo relativamente limitada, con sólo unas pocas herramientas que lo utilizan.
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