Por: Luis Mendiola. Profesor de Finanzas de ESAN Graduate School of Business.

Valorar una empresa nunca ha sido un ejercicio completamente técnico. Quienes lo han hecho lo saben. Se parte de cifras, modelos, razones financieras, pero detrás de cada proyección hay siempre una narrativa que la sostiene: una historia que se cuenta sobre el futuro. Por eso, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de valorización no reemplaza al analista, pero sí lo pone a prueba.

Hoy, la IA empieza a jugar un rol creciente en un punto crítico de la valoración: la formulación de proyecciones. Especialmente cuando se trata de estimar variables como el EBITDA, los márgenes operativos o las tasas de crecimiento. No solo lo hace más rápido, sino también con menos sesgo. Los modelos de machine learning pueden encontrar patrones que antes eran invisibles o simplemente ignorados, porque ningún modelo lineal ni razonamiento humano podía captarlos a tiempo. No es magia: es procesamiento masivo de múltiples fuentes y variables, que permite ajustar expectativas a medida que cambia el entorno.

Un ejemplo concreto: en el sector retail, donde la volatilidad es la regla, un modelo tradicional proyectaba un EBITDA de crecimiento constante basado en trimestres previos. Sin embargo, un algoritmo aplicado sobre datos........

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