La IA ya separa a los ganadores del “private equity”: es momento de elegir bando
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mayo 11, 2026
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Esta tribuna fue publicada en Expansión en abril de 2026: https://www.expansion.com/opinion/2026/04/27/69ef3fdb468aeb24448b4589.html
Toda tecnología transformadora atraviesa un punto de no retorno: deja de ser una ventaja y pasa a ser el umbral mínimo para competir. En “private equity” ese momento ha llegado con la Inteligencia Artificial (IA). Y, por primera vez en mucho tiempo, la diferencia entre fondos no la marca el coste del capital, sino la capacidad de convertir datos y modelos en decisiones mejores y más rápidas.
Nuestro reciente informe 2026 Private Equity AI Radar —que recoge las opiniones de 200 decisores sénior de fondos de “private equity” en tres continentes— retrata un sector partido en dos. Por un lado, una minoría que ha llevado la IA a producción de forma ordenada y ya obtiene retornos materialmente superiores. Por otro, una mayoría que acumula pilotos, prueba casos de uso aislados y sigue gestionando sus participadas con herramientas de siempre. La brecha no crece de forma lineal: se acelera.
La primera conclusión del análisis desmonta una excusa habitual. No es, principalmente, un problema de presupuesto: la inversión es, en términos generales, comparable entre los fondos que destacan y los que se quedan atrás. Lo que marca la diferencia es la disciplina de ejecución: gobernanza clara, prioridades bien elegidas e integración de la IA a lo largo de todo el ciclo de inversión, no solo en momentos puntuales.
Solo el 36% de las participadas de los fondos encuestados despliega IA en producción —con impacto real en operaciones, no en modo experimental—. Y apenas el 7% ha alcanzado un despliegue a escala empresarial. En paralelo, el 43% de las participadas, sencillamente, no está implantando IA de forma material. Con múltiplos de entrada todavía exigentes y con las palancas tradicionales de creación de valor más agotadas, este dato debería inquietar a cualquier comité de inversión.
Lo más revelador es que, entre quienes sí han pasado a producción, el 95% afirma que los resultados igualan o superan el caso de negocio previsto. La IA funciona cuando se ejecuta bien. El problema es que hacerlo bien es más difícil de lo que parece, y demasiados fondos aún no han identificado con precisión por qué sus iniciativas se atascan en la fase piloto.
Otro hallazgo relevante es el sesgo hacia el crecimiento. El 41% de las iniciativas se orienta a aumentar ingresos, frente a un 24% centrado exclusivamente en reducción de costes. No es casual: un punto porcentual adicional de crecimiento suele generar, en valor absoluto, más creación de valor que el mismo punto de ahorro. Los fondos que entienden esta aritmética priorizan la IA comercial —optimización de precios y márgenes, innovación de producto, productividad del equipo comercial— por encima de una automatización meramente defensiva.
Aun así, los objetivos siguen siendo prudentes. La mayoría de los programas apunta a mejoras del 5% al 10%, por debajo del 15% que la evidencia sectorial sugiere como alcanzable con una implantación rigurosa. La lectura es incómoda: parte del valor potencial se pierde antes incluso de empezar, por falta de trabajo previo para identificar y priorizar los casos de uso con mejor retorno.
Si hubiera que elegir un mensaje para los equipos directivos, sería este: el mayor freno para escalar la IA no es tecnológico; es humano. El 35% de los encuestados señala la escasez de talento en IA como principal barrera, y el 68% sitúa la contratación como su prioridad número uno. Estas dos cifras describen una tensión estructural: todos compiten por los mismos perfiles en un mercado donde la oferta está lejos de cubrir la demanda.
Pero el talento solo es la capa más visible. Debajo aparecen barreras de liderazgo y modelo operativo: velocidad de despliegue, integración con sistemas legados, gestión del cambio, propiedad difusa de las iniciativas y falta de alineamiento ejecutivo. Escalar la IA es tanto un reto organizativo como tecnológico. Los fondos que lo tratan como un problema de infraestructura están condenados a perpetuar el “piloto interminable”.
Ciclo inversor
También se aprecia un cambio de calado: la IA empieza a integrarse en el propio ciclo inversor. El 67% de los encuestados considera el talento y los equipos técnicos en IA como factores importantes o críticos al evaluar una adquisición. Y el 57% otorga el mismo peso a los activos de datos y a la infraestructura de IA. En otras palabras: la madurez en IA de una participada ya se está convirtiendo en criterio de valoración, no solo en palanca de mejora postinversión.
De cara al “exit”, la prioridad número uno es la modernización de la infraestructura de datos (42%), seguida de la gestión de cumplimiento y riesgo habilitada por IA (36%) y la predicción de resultados (35%). El mensaje es nítido: los compradores preguntarán por la madurez en IA. Y las participadas que no puedan acreditarla con hechos —casos en producción, métricas, gobernanza— corren el riesgo de sufrir un descuento en valoración que hace solo un año parecía hipotético.
Durante décadas, el “private equity” ha buscado ventaja en la eficiencia operativa, en el apalancamiento financiero y en la capacidad de gestión. Con el tiempo, esas palancas se han democratizado hasta dejar de ser una fuente consistente de alfa. La IA sí puede serlo hoy: una palanca de diferenciación real, pero con una ventana de oportunidad que se estrecha a medida que los fondos más avanzados consolidan capacidades y elevan el estándar del sector.
Los datos del 2026 Private Equity AI Radar sugieren que ya existe un grupo de fondos construyendo una ventaja estructural: no por invertir más, sino por elegir mejor. Mejor selección de casos de uso, mejor gobernanza, mejor integración del talento y, sobre todo, mayor disciplina para medir impacto y escalar lo que funciona. Para el resto, la pregunta ya no es si deben invertir en IA, sino si están a tiempo de evitar quedar fuera del nuevo reparto de ganadores.
Reimpreso con la autorización de Expansión
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Publicado
mayo 11, 2026
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Senior Managing Director, Spain Corporate Finance