Aumente el valor de su portafolio de capital privado: escale sus pilotos de inteligencia artificial para crecer

Las firmas de capital privado escalan la inteligencia artificial mediante una estrategia basada en plataformas, superando las pruebas aisladas para adoptar una infraestructura unificada en todo su portafolio. Este enfoque cierra la brecha de valor de la IA al estandarizar el acceso a los datos, desarrollar competencias prácticas en los líderes y priorizar resultados medibles en el EBITDA, como mayor eficiencia operativa y un crecimiento acelerado de los ingresos.

Más allá de las pruebas piloto: cómo escalar la IA para aumentar el valor en el capital privado

Durante 2024, la inteligencia artificial protagonizó las agendas directivas como el proyecto piloto por excelencia. Sin embargo, en 2025, la novedad de la IA generativa dio paso a una exigencia más concreta de los inversionistas: generar valor tangible. Para los fondos de capital privado, el desafío ya no es acceder a modelos de IA, sino cerrar la brecha de valor: esa distancia entre un experimento exitoso en una sola empresa y un motor escalable que impulse el EBITDA en todo el portafolio.

La brecha de valor: por qué se frenan los proyectos piloto

Muchas firmas caen en iniciativas aisladas de IA. Una empresa del portafolio puede aplicar IA en atención a clientes mientras otra prueba la automatización de código, pero ninguna logra impactar de forma significativa la valuación del fondo. Esta dispersión surge por la falta de una estrategia integral. Al no contar con un estándar común, cada prueba piloto exige una nueva revisión de seguridad, diseñar otros flujos de datos y capacitar al personal desde cero, lo que genera desgaste y reduce el retorno de inversión.

La estrategia basada en plataformas

Para lograr un crecimiento sostenible, los fondos con visión de futuro están adoptando una estrategia basada en plataformas. En lugar de implementar soluciones de software aisladas para cada caso, integran plataformas centrales de conocimiento (como Glean) que pueden aplicarse en todas las empresas del portafolio.

Este modelo actúa como el tejido conector de los datos de cada organización. Cuando un socio operativo implementa una herramienta de búsqueda y análisis con IA, segura y unificada, en diez empresas distintas, el tiempo para ver resultados pasa de meses a días. Esta consistencia facilita la supervisión global y brinda a cada director general las herramientas necesarias para innovar en su propio sector.

Priorizar la IA con impacto directo en el EBITDA

En el entorno actual, la IA no debe considerarse un gasto de innovación, sino una palanca concreta de rentabilidad. Los fondos líderes se están enfocando en iniciativas que impactan directamente los resultados financieros:

1. Procesos de auditoría más ágiles: sintetizar grandes volúmenes de información durante el due diligence para detectar riesgos y sinergias en horas y no en semanas.

2. Eficiencia en las operaciones: automatizar tareas administrativas repetitivas para optimizar la estructura de costos.

3. Crecimiento en ventas: fortalecer a los equipos comerciales con información clave de clientes en tiempo real y modelos predictivos para anticipar cancelaciones.

Impulsar el talento humano

La tecnología representa solo la mitad del camino. Las empresas más exitadas del portafolio en 2025 son aquellas donde los líderes comprenden el alcance real de la IA. Esto no implica que cada director deba ser un científico de datos, sino que entienda cómo la tecnología transforma su modelo de negocio. Al construir una cultura donde la IA complemente y potencie la experiencia del equipo humano en lugar de sustituirla, las organizaciones logran una adopción natural y descubren aplicaciones mucho más productivas.