La tecnología ya está transformando la originación en M&A; aprender a usarla rápido se está convirtiendo en una necesidad competitiva

En M&A, buena parte de la atención se dirige de forma natural a la ejecución: negociación, financiación, due diligence y la capacidad de cerrar operaciones complejas. Son, por supuesto, partes críticas del proceso. Pero para muchos profesionales del sector, el verdadero cuello de botella siempre ha estado mucho antes: la originación. Identificar oportunidades relevantes, diferenciadas y genuinamente accionables sigue siendo una de las partes más difíciles del trabajo.

Durante años, la originación se ha apoyado en gran medida en la experiencia, las redes personales, el conocimiento sectorial y un proceso muy manual de investigación y filtrado. Eso sigue siendo cierto hoy. Pero algo está cambiando con claridad. La nueva tecnología ya no es una perspectiva lejana ni una discusión teórica. Está pasando a formar parte de los flujos de trabajo diarios y está transformando la manera en que se identifican, priorizan y persiguen las oportunidades. Bain informó a principios de 2025 de que el 21 % de los profesionales de M&A encuestados ya utilizaba IA generativa en M&A, con los casos de uso más habituales centrados en encontrar y validar operaciones.

La evolución ha seguido un camino lógico, aunque las etapas se han solapado con frecuencia. La primera ola llegó a través de soluciones más empaquetadas y estandarizadas: plataformas diseñadas para mejorar la búsqueda de compañías, el mapeo de mercados, el análisis de comparables y el cribado inicial. Estas herramientas ayudaron a los equipos a ampliar su cobertura, organizar la información con mayor eficiencia y reducir el trabajo manual. Con el tiempo, a medida que las firmas se familiarizaron con lo que estas tecnologías podían hacer realmente, el mercado empezó a desplazarse hacia aplicaciones más específicas: soluciones de scouting dirigidas, flujos de trabajo analíticos más adaptados y, cada vez más, herramientas de IA integradas en fases concretas de la originación y la investigación. McKinsey informó en enero de 2026 de que, entre los encuestados con una adopción moderada o alta de IA generativa, una mayoría ya la utilizaba para la identificación de targets y la due diligence.

Ese cambio importa porque la originación es una función en la que incluso mejoras pequeñas pueden tener un efecto significativo. Ampliar el universo de targets, identificar señales relevantes con mayor eficacia, priorizar con más precisión o reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas puede traducirse en una ventaja tangible. Y en M&A esa ventaja suele reducirse al momento oportuno. Llegar primero a una compañía, desarrollar antes una tesis de inversión, abrir antes una conversación o detectar un cambio de rumbo antes que los demás puede marcar la diferencia entre originar una oportunidad propietaria y entrar en un proceso que ya es competitivo. Bain es explícita en este punto: se espera que las firmas que dominen la IA generativa en M&A identifiquen targets más rápido que sus competidores.

A lo largo de ese camino, distintos tipos de herramientas desempeñan ya papeles diferentes. Comparables.ai se describe como una plataforma impulsada por IA para inteligencia de mercado y análisis de compañías, con aplicaciones específicas en valoración y sourcing de M&A. Inven se presenta como una plataforma de deal sourcing nativa de IA para mercados privados, que incluye señales predictivas de «intención de venta» diseñadas para ayudar a identificar compañías que podrían estar preparando una venta. Tracxn ofrece una amplia cobertura de compañías privadas por sectores y geografías, junto con mapas de mercado, inteligencia sectorial y datos de transacciones. Y Claude, aunque no es en sí una plataforma de deal sourcing, puede ser una herramienta útil de investigación y análisis para sintetizar información y revisar grandes volúmenes de material con mayor eficiencia. Estas herramientas no son intercambiables, pero ilustran hasta qué punto buena parte de la propuesta de valor inicial se entregó primero a través de productos más estandarizados.

Ya existen también ejemplos más claros de adopciones más específicas. En abril de 2025, el Financial Times informó de que Rogo, una start-up de IA fundada por el antiguo analista de Lazard Gabriel Stengel, ya era utilizada por firmas como Moelis, Nomura, Tiger Global y GTCR. Según el artículo, la plataforma podía evaluar rápidamente la posición de mercado de una compañía, extraer comparaciones básicas de valoración y analizar competidores. Son precisamente el tipo de tareas que pueden apoyar la originación y el cribado en fases iniciales cuando se combinan con el criterio de profesionales senior.

McKinsey también ha descrito (en su artículo de enero de 2026) un caso en el que una compañía de software de rápido crecimiento utilizó una plataforma de scouting con IA de un tercero para acelerar la identificación de targets, cribando más de 500 candidatos potenciales en menos de un día y reduciéndolos a una lista corta de oportunidades prioritarias.

Nada de esto elimina la complejidad de la originación, pero sí aborda algunas de sus ineficiencias más persistentes. Y ahí es precisamente donde la ventaja del adoptante temprano resulta más evidente. En un mercado en el que muchos participantes siguen recurriendo a metodologías similares, los primeros equipos que integren adecuadamente estas herramientas no solo ganan eficiencia interna. Ganan también la capacidad de cubrir un mercado más amplio, llegar antes a determinados perfiles y asignar su esfuerzo comercial de forma más eficaz. Con el tiempo, estas capacidades se generalizarán. Pero, mientras tanto, es probable que las firmas que aprendan más rápido disfruten de una ventaja significativa, aunque temporal.

Naturalmente, sería un error interpretar esta evolución como el comienzo de una originación totalmente automatizada. Las relaciones, el criterio, la comprensión de las motivaciones de los accionistas, el sentido del momento oportuno y la capacidad de generar confianza siguen siendo insustituibles. La tecnología no reemplaza esas capacidades; las amplifica cuando se utiliza con buen juicio. Por eso el verdadero riesgo hoy probablemente no sea sobrestimar estas herramientas, sino infrautilizarlas o adoptarlas de forma demasiado superficial.

En CDI GLOBAL ya estamos incorporando nuevos procedimientos con notable éxito, generando eficiencias significativas tanto en la investigación de mercado como en la originación. La experiencia confirma algo esencial: el ritmo de desarrollo en este ámbito es extremadamente rápido. Lo que hoy parece innovador puede convertirse en estándar en cuestión de meses. Por eso el reto ya no es si conviene o no adoptar estas herramientas, sino cómo incorporarlas de manera pragmática, inteligente y con el apoyo adecuado. En la originación, la tecnología no está aquí para sustituir el criterio ni las relaciones, pero puede ampliar significativamente las capacidades de quienes aprendan a utilizarla bien. Y en una actividad en la que el acceso a oportunidades diferenciadas sigue siendo decisivo, esa curva de aprendizaje puede seguir siendo una fuente real de ventaja competitiva.

Por: Eduardo González-Gallarza