Cómo extraer el verdadero valor de la IA: guía de due diligence para inversores de private equity

La IA se ha convertido en un elemento clave en las operaciones de capital privado impulsadas por la tecnología. Hace apenas diez años, pocas empresas utilizaban IA en sus productos principales. Hoy en día, más de un tercio de las presentaciones comerciales hacen referencia al aprendizaje automático o a la inteligencia predictiva. Para los inversores, esto representa una gran oportunidad — pero solo si pueden distinguir entre innovación genuina y afirmaciones vacías.

Eventos recientes han puesto de manifiesto la necesidad de una mayor vigilancia. En 2024, la SEC de EE. UU. acusó a dos empresas de engañar a los inversores sobre su uso de IA. Y en 2025, se informó que Builder.ai falsificó acuerdos comerciales para inflar su valor (Bloomberg, 2025).

Estos incidentes no son motivo para evitar la IA — son recordatorios de que el capital inteligente requiere validación inteligente. Con la debida diligencia técnica adecuada, las firmas de capital privado pueden ir más allá de las promesas y evaluar lo que realmente funciona, escala y crea valor.

Por qué la due diligence tradicional en TI no es suficiente

Los métodos tradicionales — entrevistas, demostraciones y documentación — rara vez ofrecen una visión completa de cómo funciona realmente el software.

Los datos de Software Improvement Group (SIG) revelan un punto ciego crítico: el 73 % de los sistemas de IA y big data no cumplen con los estándares básicos de calidad técnica.

Estos sistemas suelen estar:

• Mal documentados
• Construidos sobre infraestructuras obsoletas
• Difíciles de escalar o de transferir entre equipos

Estos riesgos no solo afectan la integración — también pueden limitar el potencial de crecimiento a largo plazo.

Cómo la IA está transformando el ciclo de vida del capital privado

La IA ya no es solo una palabra de moda. Se ha convertido en un factor central en la búsqueda de oportunidades, la creación de valor y la estrategia de salida:

Comprar: En la fase de adquisición, no basta con evaluar las funciones; los inversores deben analizar la solidez del sistema. Falta de documentación o arquitectura inestable pueden indicar deuda técnica - y convertir la due diligence temprana en una ventaja estratégica.

Crecer: Durante la etapa de propiedad, la IA puede impulsar eficiencia e innovación - si el sistema es escalable y mantenible. Las firmas deben considerar la preparación para IA como un signo de madurez. Una mala implementación puede convertir la IA en un cuello de botella.

Vender: En la fase de salida, los compradores examinan con detalle las capacidades de IA y la robustez técnica. Un sistema bien diseñado mejora la historia de la empresa y su valoración — mientras que uno inestable genera señales de alerta.

¿En quién confiar para la due diligence de IA?

Ahí es donde entra Software Improvement Group (SIG). Con más de 25 años de experiencia en análisis de software, SIG complementa la due diligence tradicional validando lo real — y revelando oportunidades ocultas de generación de valor.

Así protege SIG a los fondos de capital privado de sorpresas costosas relacionadas con la IA:

• Verificación del código: SIG analiza el código fuente en busca de calidad, seguridad y escalabilidad.
• Evaluación de capacidades de IA: Sus expertos revisan si los modelos, flujos de datos y estructuras funcionan y aportan valor.
• Seguridad y cumplimiento: Controles integrados aseguran que los sistemas cumplan con los estándares relevantes.
• Mantenibilidad: SIG evalúa si la tecnología puede escalar y evolucionar con el negocio — o si es una bomba de tiempo.

Por qué es importante

Mapas de ruta inspiradores y demos llamativos pueden abrir puertas — pero el valor duradero se basa en una tecnología robusta, escalable y mantenible.

Descargue el informe completo Private Equity Signals 2025 de SIG para obtener ideas prácticas sobre riesgos de IA, due diligence tecnológica y resiliencia operativa.

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