Valoración de empresas asistida por IA, sin perder la trazabilidad
La metodología de valoración que el equipo dominaba desde hacía años, convertida en un prototipo que redacta el borrador del informe y deja la firma en manos del experto.
El reto
La demanda de valoraciones de empresa crece, y buena parte llega en un momento delicado: como paso previo a una reestructuración, en una negociación de entrada o salida de socios, en una escritura de compraventa de participaciones o en un procedimiento judicial. Son informes que tienen que sostenerse.
El equipo dominaba los métodos: ratios financieros, valoración por balance de situación, por múltiplos, por descuento de flujos de caja, y enfoques como Berkus o First Chicago para empresas en crecimiento. El problema no era el conocimiento, era el tiempo. Cada informe se construía desde cero, a mano, por las mismas pocas personas.
Y ese mismo equipo llevaba muchos expedientes abiertos a la vez, con interrupciones que no se pueden planificar y un seguimiento apoyado en herramientas que se habían quedado cortas. Con ese cuello de botella, la única forma de atender más demanda era contratar a más gente con la misma experiencia.
Enfoque de proyecto
Empezamos por el diagnóstico, y por una auditoría tecnológica hecha en las propias oficinas: qué herramientas había, cuáles estaban infrautilizadas, dónde estaban los datos, cómo se hacían las copias de seguridad y cuánta carga mental se estaba gastando en tareas que podía sostener un sistema.
Después vino la parte que más cuesta: revisar informes antiguos de valoración para extraer la lógica interna. Qué datos se piden siempre, de dónde salen, qué métodos se aplican en cada caso, qué estructura tiene el informe y qué parte de él es cálculo y qué parte es criterio.
Con esa lógica explícita construimos un prototipo: un agente de inteligencia artificial privado que recibe las cuentas anuales, aplica los métodos y devuelve un borrador de informe estructurado. La persona experta revisa, corrige y firma. En ningún momento la máquina decide.
Antes de construir hubo que decidir qué se quería ser: una herramienta de bajo coste y volumen, una plataforma premium o una infraestructura para terceros. No es una cuestión técnica, es una decisión de negocio, y cambia el producto entero.
- Auditoría tecnológica presencial: situación actual, situación deseada y qué sobra por el camino
- Revisión de informes antiguos para hacer explícita la lógica de cálculo y de criterio
- Trabajo estructurado de ideación sobre el embudo de innovación, con la técnica SCAMPER
- Decisión previa de posicionamiento: herramienta, plataforma o infraestructura
- Prototipo con un agente de IA privado que procesa las cuentas anuales y redacta el borrador
- Dos niveles de informe: uno básico de captación y otro completo con trazabilidad de los cálculos
- Componente dinámico: modificar variables clave y ver cómo se mueve la valoración
- Comparativa de modelos según la tarea, controlando el coste de cada consulta
Resultados clave
1 semana
desde la decisión hasta un prototipo funcionando, probado con las cuentas anuales reales de un cliente.
6
métodos de valoración incorporados al modelo: ratios, balance de situación, múltiplos, descuento de flujos de caja, Berkus y First Chicago.
2
niveles de informe definidos: uno básico para quien llega por la web y otro completo, con el desarrollo de los cálculos que exige un uso pericial o judicial.
0
líneas de desarrollo a medida antes de validar: el prototipo se montó configurando un agente privado, así que la demanda se prueba antes de comprometer meses de programación.
Conviene decir qué es y qué no es esto: un prototipo validado con datos reales y una hoja de ruta, no un servicio ya lanzado con facturación detrás. Lo que está demostrado es que la lógica del informe se puede automatizar sin perder la trazabilidad, y que se puede hacer en días y con una inversión mínima, en vez de comprometer meses de desarrollo antes de saber si hay demanda. La auditoría dejó además una lista de deberes menos vistosos pero igual de necesarios: ordenar dónde viven los datos, aprovechar de verdad las herramientas que ya estaban pagadas y sistematizar el seguimiento de los expedientes.
Lo que la máquina no hace
Un informe de valoración puede acabar en un juzgado o en una escritura ante notario. Por eso la trazabilidad no era un capricho técnico: si no se puede seguir el razonamiento número a número, el informe no sirve. El prototipo redacta el borrador y ahorra el trabajo repetitivo; el análisis cualitativo, la lectura del sector y la firma siguen siendo de una persona. La inteligencia artificial aquí no sustituye al experto: le quita de encima las horas que no aportaban criterio.
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