Mucho se habla hoy sobre hasta dónde la inteligencia artificial puede reemplazar el trabajo humano. Los debates oscilan entre la utopía de la productividad infinita y el apocalipsis del empleo. En julio de 2026, Elon Musk le dijo a The Economist que la IA superará la suma de la inteligencia humana en aproximadamente cinco años y que el trabajo se volverá opcional en la próxima década. “No habrá nada que la IA no pueda hacer mejor que los humanos”, afirmó.
Tal vez tenga razón. Es demasiado pronto para saberlo con certeza. Lo que sí está claro es que la pregunta sobre qué debe potenciar la IA, qué debe reemplazar y dónde debe detenerse es una de las más importantes de nuestra época. Mi perspectiva viene de un territorio particular: el mundo de los deals, las fusiones y adquisiciones, el M&A. Una actividad que es, al mismo tiempo, una de las más humanas que existen y una de las más crecientes en la Argentina de hoy.
Cada vez es más común que, en una reunión donde se discute una transacción, alguien muestre un análisis generado por IA en minutos: un resumen del sector, un modelo financiero preliminar, una lista de comparables o un primer borrador del teaser. El trabajo que antes llevaba días está listo antes del café.
Y, sin embargo, los deals siguen siendo igual de difíciles de cerrar. No es una paradoja: es la señal de dónde está el verdadero valor en un proceso de M&A y dónde, al menos por ahora, no llega ninguna herramienta: en la condición humana.
Cada vez es más común que, en una reunión donde se discute una transacción, alguien muestre un análisis generado por IA en minutos: un resumen del sector, un modelo financiero preliminar, una lista de comparables o un primer borrador del teaser. El trabajo que antes llevaba días está listo antes del café.
El proceso de un deal y el rol de la IA
Podemos segmentar un deal en cinco momentos críticos. En cada uno, la IA puede aportar mucho valor y aumentar nuestra capacidad. Y en cada uno hay una persona que es, al menos por ahora, irremplazable.
1. Originación — la oportunidad que no está en ningún dataset
La IA puede mapear mercados, identificar empresas por sector y tamaño, cruzar bases de datos y generar listas de targets potenciales en minutos. Es genuinamente útil: reduce semanas de screening a horas. Pero la originación real no empieza con una lista. Empieza con una conversación, un almuerzo o un partido de tenis o golf. Con el empresario que menciona que está pensando en el futuro de su empresa. Con una señal que captás en una reunión sobre otro tema. Esa información no está en ningún dataset porque todavía no existe como dato.
La IA no origina deals. Las personas lo hacen.
La IA es genuinamente útil: reduce semanas de screening a horas. Pero la originación real no empieza con una lista. Empieza con una conversación
2. Marco del deal — estructurar lo que aún no tiene forma
Una vez que hay una oportunidad sobre la mesa, el trabajo es darle forma: definir qué se compra o vende, cómo se estructura la transacción, qué expectativas tiene cada parte y si existe un espacio para alinearlas. La IA puede modelizar estructuras, comparar precedentes y generar documentos de trabajo iniciales. Pero el marco de un deal no es solo un problema técnico: es un problema humano. El vendedor que quiere un precio que su negocio no vale. El comprador que propone un earnout para alinear incentivos con el management que permanece. El vendedor que quiere asegurarse de que sus trabajadores estarán bien con un comprador que busca una empresa más eficiente. La IA puede procesar información, pero no siempre puede leer esas motivaciones. Las descubren quienes hacen las preguntas correctas y escuchan lo que no se dice.
La IA puede procesar información, pero no siempre puede leer esas motivaciones. Las descubren quienes hacen las preguntas correctas y escuchan lo que no se dice.
3. Due diligence — el análisis que no termina en los números
El due diligence es una etapa donde la IA agrega enorme valor. Puede procesar volúmenes masivos de documentos, identificar inconsistencias en contratos, cruzar datos financieros y resumir una data room de cientos de archivos con una velocidad difícil de igualar. Pero existe un due diligence que no está en la data room: el que se hace sentado con el accionista o CEO del target, evaluando si es el tipo de persona con quien hacer un deal. El que surge al hablar con sus principales clientes y entender por qué compran y si seguirían haciéndolo bajo nueva propiedad. O el que permite interpretar el contexto regulatorio y detectar que el riesgo relevante no está en un contrato, sino en lo que puede ocurrir en los próximos años. Ese análisis requiere juicio, experiencia y contexto.
El valor es el que permite interpretar el contexto regulatorio y detectar que el riesgo relevante no está en un contrato, sino en lo que puede ocurrir en los próximos años.
4. Negociación — la mesa donde casi todo es humano
La IA ayuda a prepararse: simula escenarios, modeliza el impacto de distintas cláusulas y genera argumentos para diferentes posiciones. Pero la negociación ocurre entre personas, en tiempo real, con toda la carga emocional, estratégica y relacional que eso implica. Saber cuándo presionar y cuándo ceder. Leer la reacción de la contraparte ante una objeción. Entender si el advisor o abogado del otro lado escala por convicción o por instrucción. Decidir si vale la pena ganar un punto o cederlo para preservar la relación. Eso lo hace el negociador con experiencia en la sala.
Decidir si vale la pena ganar un punto o cederlo para preservar la relación. Eso lo hace el negociador con experiencia en la sala.
5. Cierre — la última milla es la más difícil
El closing es el momento en que más cosas pueden salir mal en el menor tiempo posible: condiciones precedentes que no se cumplen, regulaciones que aparecen tarde, financiamiento que se complica o partes que entran en pánico a último momento. La IA puede monitorear plazos, revisar documentación y coordinar flujos de trabajo. Pero el cierre requiere mantener la calma, gestionar las emociones de todas las partes y decidir en tiempo real qué ceder y qué no. El deal que se cae en el último metro no suele caerse por un problema técnico. Se cae porque alguien perdió la confianza, porque una relación se deterioró o porque no se gestionó bien la tensión final.
La IA puede monitorear plazos, revisar documentación y coordinar flujos de trabajo. Pero el cierre requiere mantener la calma, gestionar las emociones de todas las partes y decidir en tiempo real qué ceder y qué no.
El contexto actual en nuestro país
La Argentina atraviesa un período particular. El ciclo de inversiones y M&A que arrancó con fuerza en 2024 y se consolidó en 2025 —con más de 100 transacciones y u$s 8500 millones, un crecimiento del 63% interanual según el informe de KPMG de abril de 2026— sigue activo.
Pero hay una variable que ya empezó a pesar en las decisiones: las elecciones presidenciales de 2027. Los mercados no esperan al día de la votación para incorporar ese riesgo.
Ya se observa en inversores que aceleran cierres antes de que el ruido electoral se intensifique, compradores internacionales que acercan posiciones pero no terminan de cerrar y un pipeline de deals que podría entrar en modo de espera a medida que avance 2027 y aumente la incertidumbre sobre el escenario 2028-2031.
Pero hay una variable que ya empezó a pesar en las decisiones: las elecciones presidenciales de 2027. Los mercados no esperan al día de la votación para incorporar ese riesgo.
La pregunta no es si habrá inversión —la hay y seguirá habiendo—, sino a qué ritmo y con qué convicción. En este contexto, la incertidumbre hace que la información formal, aun siendo clave, tenga un valor relativo menor.
Un modelo financiero con proyecciones a cinco años tiene alto valor predictivo en un mercado estable. En nuestro país, como en otros mercados más volátiles, es sobre todo un ejercicio de escenarios: necesario, pero insuficiente.
Lo que completa el análisis es el juicio sobre el ciclo político, la lectura del regulador y la experiencia sobre cómo se comportan los contratos cuando las condiciones cambian. Eso no se entrena solo con datos. Se construye con años de presencia en el mercado. Argentina es, en esencia, un mercado de confianza.
Los vínculos entre las partes preceden a las transacciones; las relaciones abren puertas que ningún directorio de empresas puede mostrar, y los acuerdos se sostienen tanto en lo jurídico como en la reputación de quienes los firman.
En ese ecosistema, el juicio humano no es un complemento de la tecnología: es la ventaja competitiva que la tecnología puede potenciar, pero que hoy no puede reemplazar. Y todo indica que así seguirá siendo por mucho tiempo.
