Tech Due Diligence inteligente: acelerando el análisis previo a la fusión

En los procesos de fusión y adquisición (M&A), la fase de due diligence es uno de los pasos más críticos y exigentes. Tradicionalmente, implica revisar grandes volúmenes de información técnica, financiera, contractual y legal para identificar riesgos o contingencias ocultas. Este proceso puede requerir semanas o incluso meses de trabajo intensivo por parte de equipos especializados.

La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente esta etapa. Gracias a algoritmos avanzados de análisis de datos y procesamiento de lenguaje natural (NLP), hoy es posible automatizar gran parte de la revisión documental y detectar patrones que podrían pasar inadvertidos a simple vista.

Según Deloitte, el uso de IA generativa en due diligence reduce un 75 % del esfuerzo comparado con una revisión manual clásica. EY también destaca que la IA mejora la eficiencia y la eficacia del proceso al ayudar a identificar problemas potenciales y tomar decisiones informadas más temprano.

Así, los modelos de NLP pueden analizar miles de contratos en minutos, identificando cláusulas de riesgo, conflictos normativos o inconsistencias contractuales. De esta forma, los equipos técnicos, legales y financieros pueden centrarse en los casos realmente relevantes en lugar de invertir horas en tareas repetitivas.

Beneficios clave de una due diligence inteligente

Adoptar una IA aplicada a due diligence permite:

• Acelerar el proceso: reducir drásticamente el tiempo dedicado al análisis previo.

• Aumentar la precisión: detectar detalles y correlaciones invisibles manualmente.

• Reducir el riesgo: evitar sorpresas y costes inesperados al anticipar problemas antes de la integración.

En definitiva, la tech due diligence inteligente no solo optimiza los recursos, sino que convierte los datos en una ventaja competitiva durante el proceso de fusión.

Aplicaciones específicas de la IA en la tech due diligence

La verdadera revolución ocurre cuando la IA se aplica directamente al análisis tecnológico de una empresa: su código, infraestructura, datos y sistemas.

Es importante subrayar que la IA no sustituye la mirada humana experta, sino que la amplifica. Las herramientas basadas en IA automatizan tareas repetitivas, detectan patrones ocultos y procesan grandes volúmenes de información con rapidez y precisión, mientras que la interpretación y el juicio siguen siendo humanos.

En este sentido, la combinación entre IA y análisis experto da sentido a los hallazgos, evalúa su relevancia estratégica y traduce los datos en decisiones de inversión informadas.

A continuación, exploramos las principales áreas donde la IA está transformando la tech due diligence, siempre bajo supervisión humana.

1. Análisis de código y arquitectura

Los algoritmos de IA pueden auditar repositorios completos de código fuente, incluyendo dependencias de terceros, bibliotecas open-source o componentes obsoletos.

El resultado: informes de riesgo tecnológico con precisión y velocidad.

Esta capacidad permite estimar con más exactitud la deuda técnica (legacy code, sistemas sin escalabilidad, plataformas monolíticas) y calcular el coste real de integración o modernización, evitando sorpresas post-fusión.

2. Evaluación de infraestructuras cloud

La infraestructura tecnológica del objetivo (por ejemplo, si está en la nube o usa microservicios y contenedores) determina la facilidad de integración post-fusión.

Las herramientas de IA ayudan a comparar configuraciones, escalabilidad, redundancia, seguridad y coste del consumo cloud, detectando deficiencias de rendimiento o riesgos de interrupciones.

Según el Institute for Mergers & Acquisitions (IM&A), los costes ocultos de TI (infraestructura, software, ciberseguridad) son críticos, y la evaluación tecnológica debe ser un análisis estratégico, no un simple chequeo.

3. Revisión documental automatizada

Hoy la due diligence técnica también incluye revisión de contratos, políticas de seguridad, auditorías y licencias.

Aquí la IA y el NLP permiten extraer, estructurar y analizar información de documentos no estructurados (PDFs, presentaciones, correos electrónicos) para detectar cláusulas de riesgo o vacíos de cumplimiento.

Según este informe, el 48% de los profesionales de M&A ya usan IA en estos procesos, logrando reducciones de hasta el 70% del tiempo de revisión.

4. Evaluación de madurez en IA y datos

Cuando la empresa objetivo posee capacidades de IA o analítica avanzada, la revisión debe incluir la madurez de sus modelos, la calidad de los datos y la gobernanza.

Preguntas clave:

• ¿Qué modelos de IA tiene?

• ¿Cómo gestiona sus datos?

• ¿Existen sesgos, problemas de calidad o brechas regulatorias?

Un caso reciente analizado por una consultora internacional de tecnología ilustra el valor de una tech due diligence profunda y asistida por IA. Durante la revisión de una empresa con soluciones basadas en inteligencia artificial, el análisis reveló riesgos ocultos en el código y en la infraestructura, como dependencias obsoletas, falta de documentación y componentes críticos concentrados en un equipo muy reducido. Además de identificar estas debilidades técnicas, la auditoría permitió diseñar una hoja de ruta de mitigación que priorizaba correcciones y mejoras antes de la integración. Este ejemplo demuestra que la IA no solo acelera la detección de problemas, sino que, combinada con el juicio experto al que hemos hecho alusión al comienzo, convierte la due diligence tecnológica en un proceso estratégico, capaz de reducir la incertidumbre y aumentar la confianza en la inversión.

En un estudio publicado por Deloitte en el portal gubernamental británico, se analiza cómo la adquisición de servicios de IA desarrollados por terceros (third-party) obliga a realizar una diligencia técnica todavía más reforzada. Entre los puntos clave están la revisión de las fuentes de datos, la calidad y gestión de los datos, los procesos de modelado y desarrollo, y el funcionamiento del modelo en producción. Una vez más queda claro que la IA puede ayudarnos siendo un activo estratégico que nos ayudará a mitigar riesgos de todo tipo. 

5. Análisis predictivo de riesgos

La IA también permite aplicar machine learning para identificar patrones históricos de fallos, vulnerabilidades o integración problemática que podrían replicarse tras la adquisición. Hablamos del modo simulacro. 

Por ejemplo, sistemas de IA pueden analizar logs, incidentes de seguridad previos, actividad de usuarios, para estimar la probabilidad de que surjan fallos post-cierre.  Esta capacidad de “anticipar lo que podría fallar” permite a los compradores incorporar en su valoración no solo lo que hay, sino lo que podría ocurrir (modo simulacro) y así ajustar mejor el valor, el cronograma de integración o los costes de mitigación.

¿Por qué es tan relevante esta ampliación tecnológica?

Porque en un entorno donde cada vez más operaciones de M&A implican activos tecnológicos, datos o productos digitales, no es suficiente con revisar el estado actual; hay que estimar los retos de futuro, los costes ocultos y la capacidad de la entidad adquirida para integrarse, escalar o generar valor. La tecnología se ha convertido en un driver estratégico, no solo un riesgo a minimizar, y la IA juega un papel clave en habilitar una due diligence tecnológica que sea rápida, profunda y fiable.