Las estrategias tradicionales para generar alfa están bajo presión a medida que surge una nueva realidad en el mercado. Este es el punto de partida del estudio “Value creation in Private Equity. From stock-pickers to the quant PE house”, elaborado por KPMG. Un nuevo entorno que, según recoge el estudio, “hace que sea imprescindible profesionalizar la búsqueda y la obtención de alfa operativo: capturar sistemáticamente las oportunidades de margen, incorporar una gestión basada en datos y preparar los activos con mayor antelación y de forma más exhaustiva para su salida”. 

De tal manera, que los programas integrados de “creación de valor, priorizados, secuenciados y ejecutados con rigor, pueden separar a los ganadores de los rezagados”. Si bien admite que los fondos de continuación “pueden ganar tiempo”, también apunta que “solo una transformación disciplinada a gran escala puede restaurar las rentabilidades sostenidas”.

Como resultado, “se espera que las empresas de private equity pongan mayor énfasis en enfoques estructurados, basados en datos y profesionalizados para identificar y generar alfa operativo”. Para lograrlo, es necesario que las empresas de private equity “adopten un enfoque más sistemático y científico para la creación de valor”.

De esta manera, las capacidades deberán basarse mucho más en los datos para crear ventajas en escenarios complejos y variables, según el estudio. Será fundamental disponer de una visión más precisa de los factores que impulsan la creación de valor antes de la operación y durante el periodo de permanencia. 

Según el análisis de KPMG y las entrevistas realizadas a los participantes en el mercado, existen cinco capacidades clave que caracterizan a los principales creadores de valor de capital privado. “Dominar estas capacidades puede aumentar las probabilidades de obtener rendimientos superiores a los del mercado en un panorama de inversión en el que la creación de valor real se convierte en la vía preferida para cumplir las expectativas de rendimiento”, sentencia el estudio.

“Transformar el modelo de creación de valor no consiste simplemente en añadir más socios operativos o realizar más diligencias debidas. Se trata de ser más predictivo, más ágil y basarse más en los datos. Y eso requiere replantearse todo el proceso de creación de valor”, afirma Tilman Ost, Global Private Equity Advisory Leader de KPMG International.

1.- Equilibrar rendimiento y resiliencia

Según un sondeo realizado por la propia KPMG, el 99% de los encuestados afirma que los factores macroeconómicos probablemente influirán en las valoraciones de las operaciones de venture capital en los próximos 12 meses. Asimismo, el 41% cree que el mayor impacto de la inteligencia artificial y la IA genérica se producirá en la rapidez de ejecución.

Este sondeo, por tanto, muestra dos grandes ámbitos de actuación. La suscripción de capital privado, según la firma, se ha fundamentado durante mucho tiempo en modelos deterministas y supuestos macroeconómicos estáticos, que a menudo no tienen en cuenta la volatilidad y los cambios estructurales. Pero en el clima actual de incertidumbre económica y geopolítica, “la resiliencia debe diseñarse, no darse por sentada”, lo que requiere un “cambio fundamental en la forma de pronosticar el rendimiento y valorar el riesgo”.

Las tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial genérica y el análisis de macrodatos, están permitiendo un nuevo paradigma de toma de decisiones, probabilístico, adaptativo y rico en datos. Técnicas avanzadas como la regresión no lineal, los modelos predictivos estocásticos y la planificación de escenarios con apoyo de la inteligencia artificial permiten a las empresas simular una amplia gama de resultados y someter a pruebas de estrés las hipótesis con mayor precisión.

Las principales empresas de private equity están dejando atrás las previsiones de un solo punto para adoptar simulaciones de Monte Carlo y análisis de sensibilidad multifactoriales, que “mapean” la dispersión de la TIR y el margen de maniobra de los convenios a través de variables como el tipo de cambio, los tipos de interés, la inflación, los aranceles y las perturbaciones operativas, “lo que ofrece una visión más sólida del riesgo a la baja y la opcionalidad al alza”.

2.- Inteligencia

Cada vez más empresas de private equity están aprovechando la inteligencia externa para obtener una visión completa del comportamiento de los clientes y las tendencias del sector, así como para identificar antes las oportunidades de creación de valor. En 2024, el 56% de los asesores de inversión afirmaron utilizar datos alternativos, lo que supone un aumento con respecto al 31% de 2022. Incluso, más del 45% mencionaron el uso de datos alternativos para obtener información sobre la evolución del comportamiento de los clientes y las tendencias del sector.

En un mundo de «paridad de datos», las empresas de private equity obtienen una ventaja competitiva al analizar señales externas como imágenes satelitales para, por ejemplo, medir la afluencia de clientes en tiendas minoristas, reseñas en tiendas de aplicaciones para medir la rotación de clientes de SaaS y datos web para medir el poder de fijación de precios. También aprovechan las tecnologías de IA y RAG para mejorar la interpretación de los datos y sus conocimientos estratégicos.

El informe de KPMG sugiere que la extracción sistemática de señales externas “puede ayudar a las empresas a obtener ventajas asimétricas a través del proceso de due diligence y ayudar con la fijación de precios, al tiempo que permite identificar los riesgos y las posibles oportunidades de creación de valor en caso de que la operación se lleve a cabo”.

3.- Intervenciones predictivas

Realizar intervenciones inteligentes y predictivas dentro de la cartera puede mejorar las actividades de creación de valor y aumentar la agilidad de las compañías en cartera. Con la prolongación de los periodos de mantenimiento de las inversiones y el aumento de la volatilidad geopolítica, las empresas de private equity pueden plantearse acelerar sus estrategias de intervención: “Ya no hay margen para retrasos significativos en la inteligencia empresarial tradicional”, asevera el estudio.

La firma explica que las herramientas avanzadas de IA, como las redes neuronales y los grandes modelos de lenguaje, “pueden utilizarse para la supervisión continua con el fin de ayudar a identificar problemas de forma temprana, prever la demanda y optimizar los precios. Mediante el uso de métodos como el modelado estocástico, las empresas pueden gestionar mejor la incertidumbre y tomar decisiones informadas que impulsen el aumento del EBITDA y la liberación de capital circulante.

El uso del machine learning y el big data para predecir la pérdida de clientes “permite intervenciones proactivas, como ofertas personalizadas de servicios mejorados, que preservan los ingresos y reducen los costes de adquisición”. 

4.- Los datos como activo

Tradicionalmente, los equipos de negociación han tenido que rehacer el análisis fundamental para cada adquisición, con un aprendizaje acumulativo o una evaluación comparativa limitada de una operación a otra. 

Las principales empresas de private equity están empezando a tratar los datos como una clase de activo. Las estrategias basadas en datos posicionan a los fondos para lograr una ventaja competitiva al permitir tomar decisiones de inversión más informadas y agilizar las operaciones, lo que conduce a la realización de valor a largo plazo para los General Partners (GPs) y los Limited Partners (LPs).

5.- Revisión del modelo operativo

Para evaluar mejor los modelos operativos actuales de las empresas de capital riesgo, el estudio ha analizado los datos organizativos de las diez mayores empresas de private equity y ha clasificado al personal en creación de valor operativo, inversión, operaciones comerciales y oficina ejecutiva, basándose en las descripciones del personal, el equipo y/o la unidad de negocio.

Los datos muestran una gran variación en el número de empleados dedicados a la creación de valor operativo como proporción del total de empleados, con un máximo del 40% y un mínimo del 3%. La media ponderada es del 10% de empleados dedicados a la creación de valor operativo frente al 56 % que desempeña funciones de inversión. “Esto sugiere que muchas empresas de private equity tendrán que triplicar la proporción de empleados en puestos de creación de valor operativo si quieren estar en la mejor posición para identificar, cuantificar y ejecutar las oportunidades de valor que serán el factor diferenciador clave en los próximos años”.