La tecnologia sta già trasformando l’origination nell’M&A: imparare a usarla rapidamente sta diventando una necessità competitiva

Nell’M&A gran parte dell’attenzione si concentra naturalmente sull’esecuzione: negoziazione, finanziamento, due diligence e capacità di chiudere operazioni complesse. Sono, naturalmente, passaggi critici del processo. Ma per molti professionisti del settore il vero collo di bottiglia si è sempre trovato molto prima: l’origination. Individuare opportunità rilevanti, differenzianti e davvero perseguibili resta una delle parti più difficili del lavoro.

Per anni l’origination si è basata in larga misura sull’esperienza, sulle reti personali, sulla conoscenza settoriale e su un processo di ricerca e selezione fortemente manuale. Questo vale ancora oggi. Ma qualcosa sta chiaramente cambiando. Le nuove tecnologie non sono più una prospettiva lontana né una discussione teorica: stanno già entrando nei flussi di lavoro quotidiani e stanno trasformando il modo in cui le opportunità vengono individuate, gerarchizzate e perseguite. All’inizio del 2025 Bain riferiva che il 21% dei professionisti M&A intervistati utilizzava già l’IA generativa nell’M&A, con i casi d’uso più diffusi incentrati sull’individuazione e sulla validazione delle operazioni.

L’evoluzione ha seguito un percorso logico, sebbene le fasi si siano spesso sovrapposte. La prima ondata è arrivata con soluzioni più «pacchettizzate» e standardizzate: piattaforme progettate per migliorare la ricerca di società, la mappatura dei mercati, l’analisi dei comparabili e lo screening di primo livello. Questi strumenti hanno aiutato i team ad ampliare la copertura, a organizzare le informazioni in modo più efficiente e a ridurre il lavoro manuale. Con il tempo, man mano che le società hanno imparato che cosa queste tecnologie potessero effettivamente fare, il mercato ha iniziato a spostarsi verso applicazioni più specifiche: soluzioni di scouting mirate, workflow analitici più personalizzati e, sempre più, strumenti di IA integrati in fasi precise dell’origination e della ricerca. Nel gennaio 2026 McKinsey riferiva che, tra i rispondenti con un’adozione da moderata a elevata di IA generativa, la maggioranza la utilizzava già per l’identificazione dei target e la due diligence.

Questo passaggio conta perché l’origination è una funzione in cui anche miglioramenti contenuti possono produrre effetti significativi. Ampliare l’universo dei target, individuare i segnali rilevanti in modo più efficace, definire le priorità con maggiore precisione o ridurre il tempo dedicato ad attività ripetitive può tradursi in un vantaggio tangibile. E nell’M&A quel vantaggio si gioca spesso sul tempismo. Arrivare per primi a una società, sviluppare per primi una tesi d’investimento, aprire per primi un dialogo o cogliere un cambio di rotta prima degli altri può fare la differenza tra originare un’opportunità proprietaria ed entrare in un processo già competitivo. Bain è esplicita su questo punto: le società che padroneggiano l’IA generativa nell’M&A dovrebbero individuare i target più rapidamente dei concorrenti.

Lungo questo percorso, diverse tipologie di strumenti svolgono già ruoli differenti. Comparables.ai si descrive come una piattaforma basata su IA per market intelligence e analisi delle società, con applicazioni specifiche nella valutazione e nel sourcing M&A. Inven si presenta come una piattaforma di deal sourcing nativa IA per i mercati privati, con segnali predittivi di «intenzione di vendere» pensati per individuare le società che potrebbero preparare una cessione. Tracxn offre un’ampia copertura delle società private per settori e geografie, insieme a mappe di mercato, intelligence settoriale e dati sulle transazioni. E Claude, pur non essendo di per sé una piattaforma di deal sourcing, può rappresentare un utile strumento di ricerca e analisi per sintetizzare informazioni ed esaminare grandi volumi di materiale in modo più efficiente. Questi strumenti non sono interscambiabili, ma illustrano quanto della proposta di valore iniziale sia stato inizialmente veicolato da prodotti più standardizzati.

Esistono ormai anche esempi più chiari di adozioni più specifiche. Nell’aprile 2025 il Financial Times riferiva che Rogo, start-up di IA fondata dall’ex analista di Lazard Gabriel Stengel, era già utilizzata da società come Moelis, Nomura, Tiger Global e GTCR. Secondo l’articolo, la piattaforma era in grado di valutare rapidamente il posizionamento di mercato di una società, estrarre confronti di valutazione di base e analizzare i concorrenti. Sono esattamente il tipo di attività che possono sostenere l’origination e lo screening iniziale se abbinate al giudizio di professionisti senior.

McKinsey ha inoltre descritto (nel proprio articolo di gennaio 2026) un caso in cui una software house in rapida crescita ha utilizzato una piattaforma di scouting basata su IA di un fornitore terzo per accelerare l’identificazione dei target, esaminando oltre 500 potenziali target in meno di un giorno e riducendoli a una short list di opportunità prioritarie.

Nulla di tutto ciò elimina la complessità dell’origination, ma affronta alcune delle sue inefficienze più persistenti. Ed è proprio qui che il vantaggio del first mover diventa più evidente. In un mercato in cui molti operatori si affidano ancora a metodologie simili, i primi team a integrare correttamente questi strumenti non ottengono soltanto efficienza interna: acquisiscono anche la capacità di coprire un mercato più ampio, di raggiungere prima determinati profili e di allocare più efficacemente l’attività commerciale. Con il tempo queste capacità diventeranno più diffuse. Ma nel frattempo le società che imparano più rapidamente godranno probabilmente di un vantaggio rilevante, anche se temporaneo.

Naturalmente sarebbe un errore leggere questa evoluzione come l’inizio di un’origination completamente automatizzata. Relazioni, capacità di giudizio, comprensione delle motivazioni degli azionisti, senso del tempismo e capacità di costruire fiducia restano insostituibili. La tecnologia non sostituisce queste qualità: le amplifica quando viene usata con buon senso. Per questo il rischio reale oggi non è probabilmente sopravvalutare questi strumenti, ma utilizzarli troppo poco o adottarli in modo troppo superficiale.

In CDI GLOBAL stiamo già introducendo nuove procedure con notevole successo, generando efficienze significative sia nella ricerca di mercato sia nell’origination. L’esperienza conferma un punto essenziale: il ritmo di sviluppo in quest’ambito è estremamente rapido. Ciò che oggi appare innovativo può diventare standard nel giro di pochi mesi. Per questo la sfida non è più se adottare questi strumenti, ma come integrarli in modo pragmatico, intelligente e con il supporto giusto. Nell’origination la tecnologia non è qui per sostituire il giudizio o le relazioni, ma può ampliare in modo significativo le capacità di chi impara a usarla bene. E in un’attività in cui l’accesso a opportunità differenzianti resta decisivo, quella curva di apprendimento può ancora essere una fonte concreta di vantaggio competitivo.

A cura di: Eduardo González-Gallarza