Le operazioni di M&A e Private Equity richiedono oggi di gestire una quantità crescente di informazioni in tempi sempre più ristretti. Bilanci, dati societari, documenti finanziari, competitor, multipli di mercato e informazioni sul management devono essere raccolti e messi in relazione per costruire una valutazione attendibile. Eppure, nonostante la diffusione dell’Intelligenza Artificiale, una parte significativa dei professionisti continua a preferire strumenti e processi tradizionali.
Secondo quanto evidenziato da DeepTree, startup italiana specializzata nell’automazione della ricerca e dell’analisi dei dati aziendali, quasi un professionista su due si affiderebbe ancora ai metodi consolidati, come la consultazione manuale di bilanci, visure e banche dati. Una scelta legata soprattutto alla diffidenza nei confronti degli algoritmi e alla necessità di mantenere il controllo sui processi decisionali. Il tema, però, non sarebbe quello di affidare a una macchina le decisioni che determinano il successo di un’operazione. L’obiettivo dell’AI può essere piuttosto quello di automatizzare le attività più ripetitive, riducendo il tempo necessario per raccogliere, ordinare e verificare le informazioni.
Dai database tradizionali a una visione integrata
Uno dei principali ostacoli nelle prime fasi di un’operazione è la frammentazione delle informazioni. I dati necessari per valutare un’azienda possono essere distribuiti tra numerose fonti e richiedere un lavoro manuale di raccolta e confronto.
L’integrazione di dati societari, indicatori finanziari, competitor, posizionamento competitivo, multipli di mercato e informazioni sulle figure chiave in un’unica vista permette di ridurre il tempo dedicato alla ricerca e, allo stesso tempo, limitare il rischio di errori legati all’incrocio manuale delle informazioni. L’analista può così spostare più rapidamente la propria attenzione dalla raccolta dei dati alla loro interpretazione.
Capire il business oltre il codice ATECO
Un altro limite riguarda il modo in cui vengono individuate e confrontate le imprese. Utilizzare esclusivamente classificazioni formali, come i codici ATECO, può restituire una rappresentazione incompleta del mercato.
Per comprendere se due aziende siano realmente comparabili occorre guardare al business che svolgono concretamente, ai clienti a cui si rivolgono e alle tecnologie che utilizzano. L’analisi semantica e gli strumenti di AI possono contribuire proprio a individuare connessioni che una ricerca basata esclusivamente sulle classificazioni amministrative rischia di non intercettare. Questo approccio può diventare particolarmente utile nella fase di origination, quando l’obiettivo è costruire rapidamente una mappa delle aziende potenzialmente interessanti.
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Shortlist più precise, meno falsi positivi
Nella ricerca di target, una lista molto lunga di aziende non significa necessariamente avere una maggiore possibilità di trovare l’operazione giusta. Al contrario, un eccesso di risultati può aumentare il lavoro di verifica e generare numerosi falsi positivi.
L’AI può essere utilizzata per affinare la ricerca sulla base dei criteri effettivamente rilevanti per una determinata operazione, contribuendo a costruire shortlist più mirate. Lo stesso principio può essere applicato all’analisi della concorrenza: individuare i competitor sulla base dell’attività realmente svolta consente di ottenere una fotografia del mercato più vicina alla realtà.
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L’AI contro il “rumore” dei documenti
Bilanci, contratti e memorandum informativi possono contenere centinaia di pagine. Non tutte, però, hanno la stessa rilevanza per l’analisi in corso. Gli strumenti di AI possono aiutare a individuare più rapidamente le informazioni pertinenti rispetto a una specifica domanda o area di interesse, riducendo il tempo necessario per consultare documenti complessi.
Non si tratta quindi di eliminare la lettura e la verifica da parte del professionista, ma di ridurre il rumore informativo che precede il lavoro analitico vero e proprio.
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Report e memo: cosa può essere automatizzato
Un’altra area in cui l’automazione può incidere è la preparazione di report, memo e profili aziendali. La produzione di questi materiali richiede ancora oggi una quantità significativa di tempo, spesso destinato a operazioni ripetitive di raccolta e organizzazione delle informazioni. Automatizzare una parte di questo processo può permettere agli analisti di dedicare più energie alla lettura dei dati, alla valutazione dei rischi e alle decisioni strategiche.
«L’intelligenza artificiale non sostituisce il giudizio dei professionisti, ma permette di eliminare gran parte delle attività ripetitive che rallentano le operazioni e aumentano il rischio di errore», commenta Lorenzo Ferretti, CEO di DeepTree. «Automatizzare la raccolta e l’organizzazione delle informazioni significa restituire tempo agli analisti affinché possano concentrarsi sugli aspetti strategici delle operazioni, dove il contributo umano continua a essere determinante».
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DeepTree punta all’espansione europea
Fondata nel 2024, DeepTree ha sviluppato una piattaforma SaaS che combina ricerca semantica e modelli di AI per automatizzare la ricerca e l’analisi delle informazioni sulle imprese. La soluzione punta a superare alcuni dei limiti dei database tradizionali, centralizzando i dati e supportando attività come l’analisi dei mercati, l’individuazione delle aziende target, l’origination e le prime fasi della due diligence finanziaria.
La sfida, per il settore M&A e Private Equity, sembra quindi essere meno tecnologica di quanto si potrebbe pensare. Gli strumenti esistono già. Il vero passaggio riguarda la fiducia: capire dove l’AI può assumersi il lavoro ripetitivo senza sottrarre agli analisti ciò che resta più difficile da automatizzare, ovvero esperienza, interpretazione e capacità decisionale.
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