Erik Salazar, Fundador y CEO de Iconic – Serie de entrevistas

Erik Salazar, fundador y CEO de Iconic es un emprendedor en serie y ejecutivo tecnológico con más de dos décadas de experiencia que abarca fusiones y adquisiciones, infraestructura empresarial, tecnología sanitaria y liderazgo de startups. Antes de lanzar Iconic en 2023, se desempeñó como COO y cofundador de Kit.com, una plataforma de pruebas de salud que luego fue adquirida por Ro Health Ventures. En una etapa anterior de su carrera, Salazar cofundó Unitas Global, ayudando a escalar la empresa hasta convertirla en un importante proveedor de servicios de nube e infraestructura antes de su adquisición por Digital Alpha. También ocupó cargos de liderazgo en CoreSite y comenzó su carrera en finanzas con The Carlyle (CG ) Group, donde se centró en suscripción, modelado y adquisiciones. Basándose en esta combinación de experiencia financiera, liderazgo operativo y ejecución de startups, Salazar fundó Iconic para modernizar la tradicionalmente fragmentada industria de fusiones y adquisiciones mediante servicios de asesoría impulsados por tecnología, coincidencia de compradores con IA y valoraciones empresariales.

Iconic es una plataforma de fusiones y adquisiciones impulsada por IA diseñada para ayudar a los propietarios de negocios a vender sus empresas de manera más eficiente, al tiempo que mejora los resultados tanto para vendedores como para compradores. La empresa combina software propietario con asesores experimentados para optimizar cada etapa del proceso de transacción, desde la valoración y el descubrimiento de compradores hasta la gestión del trato y el cierre. Al aprovechar la inteligencia artificial, la automatización y el análisis de datos, Iconic busca aportar mayor transparencia, rapidez y precisión a las transacciones de fusiones y adquisiciones del mercado medio-bajo, una industria que históricamente ha dependido de procesos manuales y redes fragmentadas. El enfoque de la plataforma en servicios de asesoría habilitados por tecnología la sitúa en la intersección de fintech, IA y corretaje de negocios, buscando modernizar la forma en que se compran y venden las empresas privadas.

La experiencia de tu padre como propietario de una pequeña empresa que no pudo aprovechar plenamente el valor de lo que construyó durante décadas se convirtió en la inspiración para Iconic. ¿Puedes compartir esa historia y explicar cómo influyó en tu decisión de modernizar el proceso de fusiones y adquisiciones para pequeñas empresas?

Mi padre pasó décadas dirigiendo una agencia de viajes. Construyó algo real con clientes que confiaban en él, empleados que dependían de él y un negocio que funcionaba. Luego se enfermó. Llegó un momento en que ya no pudo operarlo, y no tenía idea de qué hacer a continuación. No sabía que existía un proceso para vender una pequeña empresa. No sabía que había un mercado para ello. Asumió que si no podía gestionarla, y ninguno de sus hijos podía asumirla, simplemente había terminado.

Así que eso fue lo que ocurrió. El negocio se fue cerrando, y no fue porque fallara. Fue porque nadie sabía cómo salvarlo.

Eso se quedó conmigo. Cuando mi cofundador Roberto y yo empezamos a investigar el mercado de fusiones y adquisiciones de pequeñas empresas, la oportunidad profesional era evidente. Pero bajo el análisis del mercado siempre había algo más personal: el recuerdo de ver desaparecer el negocio de mi padre porque no existía la infraestructura adecuada para alguien como él. Iconic es, en cierto modo, el resultado que él nunca llegó a tener.

Se espera que casi seis millones de pequeñas empresas cambien de manos en la próxima década. ¿Por qué crees que la infraestructura actual de fusiones y adquisiciones no está preparada para esta ola de transferencias de propiedad?

La infraestructura nunca se construyó para el mercado de fusiones y adquisiciones de pequeñas empresas. Los bancos de inversión, asesores de M&A y el soporte institucional de transacciones tradicionalmente se han diseñado para acuerdos por encima de cierto tamaño. Las pequeñas empresas de la calle principal han quedado fuera de la ecuación.

Lo que existe para ellas es mayormente manual e incluye hojas de cálculo, hilos de correo electrónico, corredores locales que trabajan de forma aislada sin datos compartidos y sin procesos estandarizados. Esta configuración no resistirá cuando millones de transacciones se muevan simultáneamente.

Tienes una trayectoria que abarca capital privado en Carlyle, infraestructura de centros de datos, startups de salud y ahora tecnología de fusiones y adquisiciones. ¿Qué lecciones de esas industrias han resultado más valiosas al construir Iconic?

La respuesta más honesta que puedo dar proviene de la experiencia personal. Cuando Kit fue adquirida, yo estaba del lado vendedor de una transacción con un ejército de abogados y ejecutivos profesionales de M&A sentados al otro lado de la mesa. Puedo decir que si no hubiera tenido al equipo adecuado a mi alrededor, personas que realmente sabían lo que estaban haciendo en M&A, el resultado habría sido muy diferente.

Esa experiencia dejó una cosa clara: las personas con la infraestructura y el acceso adecuados ganan. Las personas sin ello dejan dinero sobre la mesa, o peor, son aprovechadas en el momento financiero más importante de sus vidas.

Vi el mismo patrón en el capital privado. Las firmas con el mejor flujo de acuerdos y los mejores datos multiplican sus ventajas con el tiempo. Todos los demás llenan los vacíos que se les permite llenar. Esa asimetría existe tan marcadamente en la calle principal como en Wall Street. La diferencia es que en la calle principal, simplemente la hemos normalizado.

Los propietarios de pequeñas empresas han pasado décadas construyendo algo real. Han servido a sus clientes y comunidades con sus propias manos. Y cuando llega el momento de vender, navegan un proceso ajeno sin una hoja de ruta. Ese es el problema que Iconic está diseñado para solucionar.

Las transacciones de pequeñas empresas a menudo dependen de hojas de cálculo, correos electrónicos y procesos manuales. ¿Cuáles son las mayores ineficiencias que la IA puede eliminar de manera realista en los próximos cinco años?

La preparación del acuerdo es el primer verdadero cuello de botella. Preparar una empresa para salir al mercado lleva semanas, y la mayor parte consiste en organizar los estados financieros, crear un CIM y establecer un perfil de comprador. Todo esto es trabajo estructurado y repetible en el que la IA es realmente competente.

La coincidencia de compradores también es vital para garantizar buenos resultados. Actualmente, el proceso es básicamente la lista de contactos de un corredor. La IA puede extraer señales a las que ningún corredor individual tiene acceso, incluyendo historial de adquisiciones, criterios de inversión declarados, patrones de consolidación en un sector y comportamiento de búsqueda que indica una búsqueda activa de acuerdos. Y la diligencia debida es fundamentalmente un problema de gestión de documentos y referencias cruzadas. Ese es exactamente el tipo de trabajo donde la IA puede ayudar a reducir a la mitad los tiempos de cierre.

Dentro de cinco años, la parte frontal (preparación) y la parte trasera (diligencia) de una transacción se verán muy diferentes a hoy. La parte intermedia, donde un vendedor decide si confiar en alguien con lo que ha construido, seguirá siendo humana. Aprovechar la IA para el trabajo pesado liberará a los asesores para que se concentren en la parte más impactante del trabajo.

Muchas startups de IA se centran en reemplazar la experiencia humana. Iconic parece estar augmentando a los asesores en lugar de eliminarlos. ¿Por qué crees que el futuro de las fusiones y adquisiciones será humano‑más‑IA en lugar de solo IA?

M&A es una transacción de confianza en su esencia. Un vendedor está entregando lo que ha construido toda su vida. Ese momento no se automatiza. En el instante en que un vendedor siente que está tratando con un sistema en lugar de una persona que realmente entiende lo que está en juego, se pierde el trato.

El desafío con las fusiones y adquisiciones de pequeñas empresas hoy es que a los corredores se les ha pedido que hagan todo manualmente, lo que limita cuántos acuerdos pueden gestionar y cuánto tiempo pueden dedicar a cada vendedor. Ese es el costo real. Estos propietarios están tomando la decisión financiera más grande de sus vidas, a menudo por primera vez, sin una hoja de ruta y con limitaciones en la calidad de la representación. En transacciones más grandes, los bancos de inversión resuelven esto asignando un equipo de analistas al problema. En la calle principal esto no es posible, pero lo que sí es posible es lo que la tecnología actual nos permite hacer. Podemos cerrar la brecha ahora. Cuando un corredor está enterrado en hojas de cálculo y correos de compradores, ese es tiempo que no pasa en la sala con la persona que más lo necesita.

Lo que estamos construyendo elimina ese techo. La IA maneja la carga operativa. El corredor maneja la relación, la confianza, el juicio humano que ningún modelo puede replicar.

También hay una realidad práctica. Estas transacciones conllevan complejidad legal, financiera y fiscal real que requiere profesionales responsables. Pero más allá de la mecánica, un vendedor que decide si entrega su trabajo de vida a un desconocido necesita sentirse realmente visto y guiado a lo largo del proceso. Eso no es un problema de software. Eso es un problema de personas. Y siempre lo será.

Una de las promesas centrales de Iconic es reducir el tiempo necesario para cerrar una transacción. ¿Cuáles son los cuellos de botella específicos que con mayor frecuencia retrasan los acuerdos, y cómo ayuda la IA a abordarlos?

Los vendedores a menudo llegan al mercado sin la preparación adecuada. Organizar los estados financieros, crear materiales de presentación y llegar a un rango de valoración realista puede añadir semanas antes de que el proceso real siquiera comience. Luego, el alcance a compradores es demasiado amplio porque los datos de segmentación son escasos. Los corredores compensan la mala coincidencia realizando un alcance amplio, lo que significa dedicar tiempo a compradores que nunca fueron adecuados para el acuerdo. Una vez que alguien está bajo una carta de intención (LOI), la diligencia se convierte en una cadena de correos con unidades compartidas y confusión de versiones. Lento y manual, cada vez.

La IA comprime cada una de estas etapas. La preparación se acelera cuando las herramientas pueden extraer y organizar datos financieros automáticamente, el alcance se vuelve más preciso cuando se trabaja con señales de comportamiento e historial de transacciones en lugar de una lista de contactos, y la diligencia avanza cuando los documentos están organizados y referenciados en tiempo real en lugar de revisarse secuencialmente a mano.

La valoración empresarial sigue siendo uno de los aspectos más debatidos de cualquier adquisición. ¿Cómo ves que la IA cambie las metodologías de valoración, particularmente para empresas más pequeñas que a menudo carecen de datos extensos de transacciones comparables?

El desafío aquí es realmente sobre los datos. Los datos de transacciones comparables que los banqueros de inversión utilizan para acuerdos de mercado medio no existen a escala aquí. Los acuerdos no se reportan, los términos no se divulgan y los tamaños de muestra son pequeños. Por lo tanto, las valoraciones terminan siendo inconsistentes, y esa inconsistencia crea fricción en ambos lados de cada acuerdo.

La IA ayuda al buscar patrones entre entradas que el análisis manual no puede procesar eficientemente. Esto incluye referencias de la industria, condiciones del mercado local, dependencia del propietario, concentración de clientes y ingresos recurrentes. Obtienes un punto de partida más defensible para la negociación, lo cual es realmente útil incluso si no lo resuelve todo. Los modelos también mejoran a medida que se captura más datos de transacciones con el tiempo.

La IA tendrá más dificultades con empresas donde la mayor parte del valor reside en las relaciones del propietario. ¿Cómo lo comparas? En su mayoría no puedes, y un algoritmo que pretenda lo contrario va a engañar a la gente.

La coincidencia de compradores es otra área donde Iconic está aplicando IA. ¿Qué señales o puntos de datos puede descubrir el aprendizaje automático que los corredores tradicionales pueden pasar por alto al identificar al mejor comprador estratégico o financiero?

Un corredor tradicional trabaja a partir de una red que ha construido durante años. Esa red puede ser excelente. También es local y finita. Un corredor en el Medio Oeste que maneja un acuerdo de manufactura conoce a los compradores de su región. Probablemente no conozca la firma de capital privado que está realizando una consolidación silenciosa en ese sector, o la oficina familiar que salió de un negocio similar hace seis meses y está buscando activamente.

El aprendizaje automático funciona con un conjunto de señales completamente diferente, con búsquedas activas de adquisiciones, patrones históricos de transacciones, mandatos de inversión declarados, comportamiento web que indica modo de búsqueda de acuerdos y adjacencias industriales que un humano podría no considerar. Eso revela compradores que ningún corredor individual encuentra a través de su lista de contactos.

También hace algo más sutil, que es ponderar. No todos los compradores calificados son el comprador adecuado. La mejor coincidencia suele ser aquella donde las sinergias son reales, la alineación cultural está presente y las personas y el legado del vendedor probablemente se preserven. Esas señales existen en los datos. Simplemente aún no se están utilizando.

El mercado medio-bajo ha sido históricamente desatendido por los bancos de inversión. ¿Por qué se ha pasado por alto este segmento durante tanto tiempo, y qué oportunidad económica crea eso para plataformas impulsadas por tecnología?

Economías unitarias puras. Los bancos de inversión están construidos alrededor de estructuras de honorarios que funcionan en grandes acuerdos. Una transacción de 500 millones de dólares genera los ingresos que justifican el equipo y el cronograma. Una transacción de 3 millones de dólares no lo hace, al menos no sin una estructura de costos completamente diferente. Así que los bancos se movieron hacia el mercado de alto nivel, y la calle principal obtuvo la infraestructura de corretaje local que ya existía, la cual estaba fragmentada y mayormente subcapitalizada.

Eso no es una falla de los bancos. Es simplemente matemática. Y la tecnología cambia la matemática. Cuando la IA maneja el trabajo que antes requería muchas horas laborales, la economía de un acuerdo más pequeño se vuelve viable. Puedes ejecutar más transacciones con mejores resultados a una fracción del costo anterior. Eso es lo que realmente abre este mercado.

Las apuestas son reales. Hay billones de dólares en capital de pequeñas empresas en este segmento. La mayoría de esos propietarios nunca han tenido acceso a una infraestructura real de transacciones. Esa es la oportunidad que buscamos.

Mirando hacia el futuro, ¿prevés un escenario donde los agentes de IA puedan manejar de forma independiente porciones significativas del proceso de fusiones y adquisiciones, desde la búsqueda y diligencia hasta las negociaciones, o el juicio humano seguirá siendo el factor decisivo en transacciones importantes?

Los agentes de IA manejarán más de este proceso de lo que la mayoría de la gente espera, y más rápido. Búsqueda, preparación del acuerdo, gestión de la sala de datos, revisión de diligencia y estructuración temprana de términos. Las capacidades subyacentes se están desarrollando lo suficientemente rápido como para que una participación significativa de IA en todas esas áreas sea una realidad a corto plazo.

Donde el juicio humano permanece es en los momentos que realmente deciden si se concreta un acuerdo. Un vendedor que decide si confía en este comprador con lo que ha construido. Una negociación que se reduce a algo que ningún modelo capturará, como si el nuevo propietario mantendrá a los 30 empleados que llevan 15 años allí. Estas son decisiones de juicio tomadas por personas con intereses reales.

La versión a la que aspiro no es IA ejecutando el proceso mientras los humanos observan. Es IA absorbiendo la carga operativa para que los asesores puedan dedicar su tiempo a la parte del trabajo que solo ellos pueden hacer. Esta es la transacción más grande en la vida de un propietario de negocio, típicamente. Tener a un humano creíble que los guíe a lo largo del proceso y ayude a descubrir matices en las ofertas que la IA no puede captar es la razón por la que esto siempre será fundamentalmente un esfuerzo humano augmentado por IA.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información deberían visitar Iconic.