Aplicar herramientas de inteligencia artificial a la experiencia y los conocimientos exclusivos de un gestor, recogidos en sus datos, es una vía clara para aprovechar la ventaja competitiva de una firma. Pero, ¿cómo crean las firmas la capa de datos necesaria para generar información, eficiencias y rapidez asistidas por IA? Taylor Lowe, CEO y fundador de Metal y especialista en IA para mercados privados, y Jessica Pizzo, socia de recursos del inversor de mid-market Court Square, analizan qué deben considerar los gestores al decidir qué tecnología comprar y cuál desarrollar.
Lowe describe la infraestructura de IA en tres capas. La capa de datos contiene toda la información de la firma sobre sus operaciones, empresas en cartera, documentación y decisiones. La capa de inteligencia incluye herramientas centrales de IA, como búsqueda y automatizaciones con agentes, y tareas específicas del dominio como la puntuación de operaciones, el benchmarking y el reconocimiento de patrones. La tercera capa es una interfaz que debe ser accesible tanto para personas como para agentes de IA.
Al elegir entre comprar o desarrollar, Lowe señala el tiempo hasta obtener valor, los costes totales, la portabilidad de los datos, el bloqueo de modelos, las necesidades continuas de talento y el coste de oportunidad. Muchas firmas siguen probando herramientas estándar como ChatGPT y Claude, mientras que otras contratan consultores para desarrollos a medida. Lowe subraya que una prueba de concepto difiere mucho de un sistema escalado que da servicio a entre 50 y más de 100 empleados, y que las firmas sin una base de datos coherente chocarán con obstáculos.
En Court Square, Pizzo explica que descartaron un desarrollo a medida por sus altos costes puntuales, su complejidad y el gasto de retener talento con el tiempo. Tras 12 meses evaluando herramientas, la firma priorizó la flexibilidad para cambiar entre modelos de vanguardia y un proveedor con experiencia en capital privado que comprendiera sus procesos y pudiera construir flujos de trabajo y agentes sin una formación extensa.
Entidades clave: Empresas: Metal, Court Square, PE Hub, ChatGPT, Claude | Personas: Taylor Lowe, Jessica Pizzo
Fuente: PE Hub · Resumido por HeadlinesBriefing