La cifra se fija mientras la sala está leída a medias
La due diligence tradicional toma una muestra e informa semanas después. Para entonces el precio ya está anclado y los hallazgos llegan tarde.
Quien lo encuentra primero marca el relato
Quien saca a la luz un problema primero controla cómo se plantea el resto de la negociación.
Una sola dimensión no es due diligence
Un quality of earnings cubre una dimensión. Las brechas aparecen entre disciplinas.
Una lista de riesgos no es un argumento
La mayoría de las due diligence son una lista estática de riesgos. Nadie busca palancas de creación de valor.
Una muestra no es la sala
Las lagunas de cobertura son la razón por la que las operaciones se tuercen tras el cierre.
Un hallazgo no está terminado hasta que puede rastrearse
Cada afirmación cita un documento y un pasaje concretos. Sin cita, no hay hallazgo.
El esquema lo impone. Publicamos el contrato en lugar de una muestra, porque el trabajo con clientes es confidencial.
Un pipeline probado, ejecutado igual siempre
Cualquiera puede apuntar una herramienta agéntica a un data room. La cuestión es qué ocurre siempre, por diseño.
- Citas fabricadas o alucinadas
- Fugas de privacidad
- Rechazos por alcance
- Borradores por debajo del umbral del revisor
7 bloqueos duros en total. Todos van a una persona.
- 01
Recuperación fundamentada
Cada módulo lanza sus propios subagentes sobre sus documentos.
- 02
Redacción
El esquema rechaza cualquier afirmación sin documento y pasaje detrás.
- 03
Generar-criticar-reintentar
Un agente revisor critica el borrador y lo devuelve.
- 04
Comprobación de fundamentación en cuatro capas
Índice, cita, implicación, segunda opinión.
- 05
Puerta de aprobación humana
Un paso humano obligatorio. Se ejecuta siempre.
Integrado en cómo funciona el pipeline
Cada punto describe un mecanismo. Ninguno es una certificación.
- Análisis alojado en la UE
- Todo el análisis se ejecuta en Google Vertex AI en una región de la UE, bajo un acuerdo de tratamiento de datos.
- Retención cero en el proveedor del modelo
- El proveedor del modelo no conserva sus documentos ni entrena con ellos.
- Seudonimizado antes del procesamiento
- Los datos confidenciales se seudonimizan antes del análisis. Solo se revierten en el entregable final.
- Un único responsable de contacto
- Una persona identificada revisa cada entregable antes de que llegue a usted.
31 módulos, 254 subagentes, 5 olas
Factum ya está construido. Cada módulo es un equipo de especialistas con un encargo acotado de antemano.
Contado desde el código fuente del producto. El módulo mayor despliega 21 subagentes.
Uno por disciplina o entregable.
Repartidos en 5 olas ordenadas por dependencia.
Una pasada completa sobre 11 disciplinas, en días. La revisión humana viene después.
El Diligence Sprint
Las 11 disciplinas en un solo encargo, más tres capas de síntesis. Ejecútelo sobre un target, una empresa de su cartera o su propio negocio.
- Financiera
- Comercial
- Legal
- Fiscal
- RR. HH.
- TI
- ESG
- Vendor
- Operativa
- Valoración
- Seguros
Tres hallazgos materiales que su equipo no hubiera identificado ya, o el encargo es gratuito.
Para mandatos piloto. Nosotros asumimos el riesgo de que esto sea temprano, no usted.
Una base de evidencia, cinco momentos
Nada se reconstruye cuando llega el momento siguiente.
01Comprar
Del cribado del IM al cierre, mientras los hallazgos aún pueden mover precio y estructura.
02Financiar
El memo sobre el que suscribe un banco o un inversor, construido sobre la misma base de evidencia.
03Mantener y crear valor
Margen de covenants, deriva de KPI, señales tempranas de alerta. Más las palancas de creación de valor que una lista de riesgos ignora.
04Vender
Calidad del data room, presentación financiera, solidez del equipo directivo, equity story. La revisión del comprador, hecha primero en su lado.
05Reestructurar
Pre-IBR y WHOA: continuidad, posición de los acreedores, margen de covenants. Mientras las opciones siguen abiertas.
El trabajo bajo WHOA e IBR está sujeto a jurisdicción neerlandesa. El resto del ciclo es independiente de la jurisdicción.