Bain & Company ha publicado un nuevo estudio que apunta a un descenso en el volumen de operaciones de private equity en compañías tecnológicas. Según señala la consultora, esto se debería a las limitaciones crediticias provocadas por las subidas de tipos y a una caída en las valoraciones de las compañías que alejaría a los compradores de las expectativas de los vendedores.
Las desinversiones también han disminuido, con menos de 40.000 millones de euros en el primer semestre de 2023 en comparación con los más de 140.000 millones del mismo periodo del año anterior. Esta “acumulación de transacciones” está incrementando el tiempo que permanecen las empresas tecnológicas en cartera. Por primera vez desde 2012, casi la mitad de este tipo de participadas pertenecen a fondos de private equity desde hace más de cuatro años (y el 15% desde hace más de seis años).
Bain & Company espera que el gran volumen de dry powder (cantidad de capital comprometido, pero no asignado), dinamice las adquisiciones cuando la actividad se recupere. En este sentido, los inversores y gestores de carteras que no aporten un valor significativo a sus activos tecnológicos encontrarán más dificultades a la hora de desinvertir en medio de una creciente lista de activos maduros.
Como fórmula para aportar este valor, el informe destaca que el activismo en las empresas en cartera mejora su rentabilidad en hasta 3 veces el capital invertido. Aunque este impacto positivo se da en cualquier momento del proceso de inversión –desde la due diligence hasta la preparación para la desinversión–, los mayores rendimientos provienen de las participaciones más tempranas.
Los fondos que realicen el trabajo necesario para mejorar los ingresos de sus participadas tendrán más éxito en el momento de sacar las compañías al mercado. Para lograrlo, se pueden redefinir algunos procesos operativos que se hayan mantenido invariables durante años, generar economías de escala, aumentar la automatización y la eficiencia mediante el uso de nuevas herramientas –como la IA generativa– y explorar nuevas oportunidades de mercado; todo ello acompañado de una gestión adecuada de los costes de crecimiento.
En palabras de Cira Cuberes, socia de Bain & Company: “el entorno actual se caracteriza por una disminución en las operaciones de private equity en empresas tecnológicas, atribuible a restricciones crediticias y a la caída de algunas valoraciones. A medida que el mercado se recupere y el 'dry powder' se active, aquellos que se enfoquen en optimizar sus inversiones tecnológicas verán resultados sólidos en la desinversión”.
Por su parte, Álvaro Pires, socio de Bain & Company, señaló que: estamos observando oportunidades significativas para añadir valor a las inversiones de capital privado. Nuestro estudio destaca que el activismo en las empresas en cartera puede generar un impacto impresionante, aumentando la rentabilidad hasta en un 300% del capital invertido, especialmente en las primeras etapas de inversión. Los fondos que se comprometan a mejorar el rendimiento de sus participadas estarán mejor preparados para el futuro”.
Entendiendo el potencial inversor de la IA
Del informe también se desprende que los inversores están mostrando un gran interés por la IA y el machine learning, dos campos que han liderado el crecimiento del mercado de venture capital durante la primera mitad de 2023. Durante este periodo, las inversiones tecnológicas se centraron en empresas de IA generativa en fase temprana, con la adquisición de OpenAI por 10.000 millones de dólares por parte de Microsoft (NASDAQ:MSFT) como caso más relevante.
Aunque existe un consenso dentro de la comunidad inversora respecto al potencial de la IA en el sector tecnológico, aún es pronto para asegurar en qué medida mejorará la competitividad de las compañías. A la hora de analizar el impacto –y la rentabilidad– de esta tecnología en diferentes sectores, se debe estudiar el potencial de reemplazar la mano de obra humana de la IA, la mejora de los servicios y la reducción de costes, así como las restricciones legales de su implementación. En el caso de empresas concretas, los inversores deberán considerar si estas poseen datos que permitan enriquecer las aplicaciones de la IA o si cuentan con el personal adecuado para ejecutar sus estrategias.