Aplican la inteligencia artificial para guiar las inversiones en tecnología

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Tradicionalmente, los inversores se han guiado por su intuición a la hora de apostar sus recursos por empresas y servicios tecnológicos, pero en el futuro la inteligencia artificial y la ciencia de datos serán fundamentales para tomar mejores decisiones. Según los expertos, para el año 2025, el 75% de las inversiones en empresas y proyectos tecnológicos se realizarán basándose en la información de rentabilidad proporcionada por la IA y el análisis de datos avanzado.

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La inteligencia artificial se utiliza cada vez más en las organizaciones como apoyo para la toma de decisiones de negocio, y este tipo de aplicaciones se está extendiendo al ámbito de las finanzas. Como están constatando los expertos, esto se ha expandido al campo de las inversiones en tecnología, donde cada vez más inversores están utilizando la IA y la ciencia de datos para obtener información más precisa que pueda ayudar en la búsqueda y selección de oportunidades ventajosas.

En un reciente informe, los investigadores de Gartner pronostican que para el año 2025 el 75% de las inversiones de capital riesgo y de los inversores que se involucran en primeras rondas de financiación de empresas y proyectos tecnológicos buscarán informarse mejor a través de la inteligencia artificial y la analítica avanzada de datos. Patrick Stakenas, director senior de investigación de Gartner, comenta que “se supone que los inversores exitosos tienen una buena intuición: la capacidad de tomar decisiones financieras sólidas a partir de información mayoritariamente cualitativa junto con los datos cuantitativos proporcionados por la empresa de tecnología”

Pero explica que esta capacidad de cuantificar en base a la experiencia personal está perdiendo ventaja frente a otras formas de evaluar las inversiones, por lo que tiene un peso cada vez menor en la toma de decisiones de inversión, especialmente en el capo de la tecnología. Y Stakenas afirma que “la experiencia de presentación tradicional cambiará significativamente para 2025, y los directores ejecutivos de tecnología deberán enfrentar a los inversores con modelos y simulaciones habilitados para IA, ya que las plataformas de presentación y las finanzas tradicionales serán insuficientes”.

Así, los expertos están convencidos de que para 2025 será algo común que los inversores utilicen herramientas de IA y ciencia de datos, por lo que las empresas tecnológicas deberán tener esto muy en cuenta para adaptarse a las necesidades de los inversores, y así no perder su apoyo. Y en Gartner explican que los inversores aprovecharán más la información recopilada de fuentes como LinkedIn, PitchBook, Crunchbase y Owler, junto con otros mercados de datos de terceros, lo que les servirá para evaluar las inversiones pasadas y futuras.

Por ello, los servicios tecnológicos que quieran capturar nuevas inversiones deberán trabajar en construir una presencia digital precisa, actualizando y corrigiendo métricas cuantitativas en las redes sociales y sitios comerciales, de forma que puedan proporcionar información correcta y precisa a los inversores. Porque, como dice Stakenas, “estos datos se utilizan cada vez más para construir modelos sofisticados que pueden determinar mejor la viabilidad, la estrategia y el resultado potencial de una inversión en un corto período de tiempo. Preguntas como cuándo invertir, dónde invertir y cuánto invertir se están volviendo casi automatizadas”.

Asimismo, la IA está entrando a formar parte de las herramientas de evaluación de los equipos de liderazgo, algo que ahora se emplea en la para evaluación de las estrategias de ventas y marketing. Los expertos de Gartner creen que para 2025 esta tecnología se aplicará para conocer de antemano si las estrategias de los equipos directivos tendrán más o menos probabilidades de éxito, con poca o ninguna participación humana en el proceso de evaluación. Y, para ello se emplearán tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural para estudiar grabaciones o conversaciones en tiempo real.

Para Stakenas, “los rasgos de personalidad y los patrones de trabajo necesarios para el éxito se cuantificarán de la misma manera que se miden actualmente el producto y su uso en el mercado, el tamaño del mercado y los detalles financieros. Las herramientas de inteligencia artificial se utilizarán para determinar la probabilidad de que un equipo de liderazgo tenga éxito en función del historial laboral, la experiencia en el campo y el éxito empresarial anterior”.