La intención aplicar la inteligencia artificial se está acelerando en los mercados privados, pero que la preparación de los datos sigue siendo una limitación estructural, según la General Partners Outlook Survey 2026, elaborada por el proveedor tecnológico Allvue Systems.
Según las conclusiones de la encuesta, aunque la IA se ha convertido en una de las principales prioridades tecnológicas para 2026, menos de una cuarta parte de las firmas se consideran por encima de la media del sector en adopción de esta tecnología. La mayoría identifica como barreras la fragmentación de los datos, la falta de experiencia interna, la limitada integración de sistemas, las preocupaciones regulatorias y la persistencia de procesos manuales.
La encuesta, realizada en colaboración con Crisil Coalition Greenwich, se basa en entrevistas a 102 altos responsables de inversión y operaciones de firmas de private equity, crédito privado y capital emprendedor en Norteamérica y Europa. Solo el 8% de las organizaciones califican su madurez de datos como alta —es decir, bien organizada, integrada y fiable—, pese a que casi dos tercios de los encuestados reconocen que sería extremadamente o muy valioso poder consultar información de forma transversal entre sistemas y funciones. Según el informe, sin sistemas sólidos y bases de datos integradas, las inversiones en IA difícilmente se traducen en eficiencia operativa y rendimiento escalable.
Principales frenos
Los resultados llegan en un contexto de creciente presión para que los gestores operen con mayor rapidez y transparencia. Con una competencia por el capital cada vez más intensa y mayores expectativas de creación de valor, el 65% de los participantes considera que la tecnología avanzada tendrá el mayor impacto en sus operaciones durante los próximos doce meses. Además, el 62% prevé que la inversión en IA ocupará un lugar destacado en sus decisiones tecnológicas y en sus procesos de toma de decisiones durante ese periodo.
No obstante, la adopción se ve frenada por la limitada experiencia interna y por preocupaciones persistentes relacionadas con la precisión, la fiabilidad y el cumplimiento normativo. A estos factores se suman la escasez de recursos técnicos y el coste y la complejidad de la implementación.Entre los principales obstáculos actuales para la adopción de la IA, los encuestados señalan tres factores clave: la experiencia interna limitada entre los usuarios (64%), las dudas sobre la precisión o fiabilidad de los sistemas (59%) y las preocupaciones regulatorias (38%).
“Nuestra encuesta de 2026 muestra que las firmas quieren hacer mucho más con sus datos y utilizar la IA para agilizar los flujos de trabajo, pero muchas se ven frenadas por una madurez de datos limitada. Esa brecha es ahora un problema competitivo. Para cerrarla, los GPs y LPs deben invertir estratégicamente en plataformas de datos e integraciones que incorporen inteligencia impulsada por IA en los flujos de trabajo diarios y conviertan la inversión en datos en mejoras medibles de las operaciones y del rendimiento”, afirma Ivan Latanision, Chief Product Officer de Allvue.
El informe también advierte de que las empresas siguen teniendo dificultades para lograr consistencia, visibilidad y medición en sus carteras, lo que limita tanto las mejoras de eficiencia a corto plazo como la creación de valor a largo plazo. Casi dos tercios de los encuestados (65%) citan la falta de coherencia en los informes de las empresas participadas como un desafío central, mientras que el 51% reconoce tener una capacidad limitada para hacer seguimiento de la creación de valor de forma estandarizada en toda la cartera.
Las prioridades
La encuesta refleja además un cambio en las prioridades de inversión en datos y tecnología. Las firmas reclaman conjuntos de datos más robustos y capacidades analíticas avanzadas, como el acceso a datos comparativos de alta calidad para comprender mejor las carteras, paneles de control flexibles y personalizables, analítica predictiva para apoyar decisiones orientadas al futuro y herramientas de valoración que mejoren la coherencia y la confianza en las evaluaciones de cartera.
Pese a estos retos, el estudio destaca un dato positivo: las firmas con una madurez de datos alta o muy alta tenían el doble de probabilidades de afirmar que sus retornos estaban muy por encima de la media durante los últimos doce meses en comparación con aquellas con una madurez promedio. Este hallazgo refuerza la importancia de contar con bases de datos sólidas para escalar la IA y operar con mayor rapidez y precisión.
“Estos datos dejan claro que los resultados de la IA se están definiendo mucho antes de que se implementen los modelos. Las firmas con una fuerte madurez de datos están mejor posicionadas para aplicar analítica con confianza y ofrecer información más útil a audiencias internas y externas. Estas bases permiten velocidad, coherencia y mejores decisiones de inversión a escala. Sin ellas, la IA sigue siendo un experimento en lugar de un motor de rendimiento”, señala Dmitri Sedov, Chief Data and Analytics Officer de Allvue Systems.
Cambio en la dinámica de trabajo
Los resultados también evidencian que aún queda un trabajo considerable para conectar los datos, garantizar su coherencia y permitir que fluyan entre sistemas, elementos clave para alcanzar una madurez avanzada. La dependencia de Excel continúa siendo una limitación estructural en la industria. El 56% de los encuestados reconoce seguir dependiendo de hojas de cálculo pese a haber invertido en sistemas específicos, incluso entre las firmas con una adopción de IA superior a la media. Esta situación sigue absorbiendo capacidad de las operaciones financieras, y el 70% reporta una carga de trabajo exigente impulsada por procesos manuales y flujos de trabajo basados en Excel.
Asimismo, las organizaciones afrontan dificultades para integrar datos entre sistemas internos, limitaciones de personal y la complejidad operativa de gestionar estructuras de fondos cada vez más sofisticadas. En conjunto, el informe subraya que, sin reducir la dependencia de Excel y mejorar la integración tecnológica, las firmas seguirán teniendo problemas para convertir la inversión en IA en un impacto operativo real.
“Las conclusiones muestran que la ambición por la IA en la industria de los mercados privados es generalizada, pero la preparación de los datos no ha avanzado al mismo ritmo. Ese desequilibrio se está volviendo insostenible. Con seis de cada diez firmas calificando su madurez de datos como solo promedio y casi un tercio considerándola baja, muchos GPs y LPs están desplegando IA en entornos que aún no están preparados para soportar escala, coherencia o retornos de inversión fiables”, explica Kevin McPartland, Head of Market Structure and Technology Research en Crisil Coalition Greenwich.
Por Funds Society, Miami
