Duración
5 meses
Fecha de Inicio
21-08-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
536 €
El Curso de Inteligencia Artificial para Private Equity y Venture Capital de Academia IA está diseñado para formar a associates, principals, partners y limited partners capaces de integrar IA en el ciclo completo de inversión del capital privado. El programa cubre desde el deal sourcing algorítmico hasta la due diligence asistida, la modelización con copilotos y la monitorización de cartera con modelos generativos y plataformas verticales del sector.
Trabajarás con AlphaSense, Affinity, PitchBook Copilot, Hebbia, Tactyc y arquitecturas tipo EQT Motherbrain o Blackstone DataX para extraer señales de mercado, automatizar Investment Memos, detectar anomalías en data rooms, modelar LBOs y construir dashboards de value creation. El curso incluye un Proyecto Final donde diseñarás un stack de IA aplicado a una tesis de inversión concreta de tu fondo o vertical profesional.
El auge de la inteligencia artificial generativa ha reordenado la ventaja competitiva en los mercados privados globales. Los fondos punteros ya operan con equipos de data science dedicados, modelos propietarios de scoring de startups, hiring velocity y huella digital, además de pipelines que procesan decenas de millones de compañías para anticipar rondas, mientras la presión sobre múltiplos exige acortar radicalmente los ciclos de diligencia y reporting.
El propósito del curso es formar inversores capaces de desplegar IA en cada etapa del fondo sin depender de equipos técnicos externos ni consultoras boutique. Aprenderás a construir pipelines de deal sourcing con señales alternativas, automatizar memos de inversión auditables, ejecutar diligencia financiera, comercial y legal asistida sobre data rooms extensos, extraer KPIs de portfolio companies en tiempo real y estructurar tesis cuantitativas replicables ronda tras ronda con trazabilidad completa.
La formación cubre AlphaSense, Hebbia, Affinity CRM, PitchBook Copilot, Tactyc y arquitecturas inspiradas en Motherbrain y Blackstone DataX, culminando en un Proyecto Final donde entregarás un sistema operativo de IA alineado con la estrategia y tesis concreta de un fondo de PE o VC.
El Curso de Inteligencia Artificial para Private Equity y Venture Capital te prepara para liderar la adopción de IA en growth equity, buyout funds, venture capital firms, family offices, secondaries y corporate development de grupos cotizados. Podrás desempeñarte como AI-enabled investment professional, data-driven principal, portfolio operations lead o value creation partner en fondos que compiten por capturar alpha tecnológico mediante infraestructura propietaria y agentes verticales.
La formación te capacita para ejecutar tareas críticas del ciclo de inversión: construir screening engines multi-fuente con señales alternativas, redactar Investment Committee memos con LLMs, ejecutar diligencia comercial, financiera y legal sobre data rooms extensos, modelar LBOs y cap tables con copilotos, monitorizar KPIs de cartera vía scraping y APIs, y detectar early-stage anomalies en las métricas operativas de tus portfolio companies con trazabilidad auditable.
También adquirirás competencias para diseñar políticas internas de IA, auditar sesgos en modelos de scoring, formar a deal teams en prompting financiero avanzado, preparar quarterly letters y defender tesis ante Limited Partners con narrativas sustentadas en evidencia cuantitativa. El enfoque aplicado te permite impactar en el próximo deal desde el primer módulo.
admisiones@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier plaza financiera sin cortar deals. Compatible con agendas de investment committee y roadshows con LPs.
Sin conocimientos previos de código. La IA ejecuta el análisis cuantitativo mientras diriges la tesis con prompts financieros.
Domina AlphaSense, Hebbia, Affinity, PitchBook Copilot y Tactyc, el stack real que usan los fondos top-tier de PE y VC globales.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 603 10 53 37
Completar el Curso de Inteligencia Artificial para Private Equity y Venture Capital te posiciona en la élite de profesionales capaces de operar fondos con tecnología de frontera. Los GPs buscan talento que combine criterio inversor con fluidez técnica para exprimir cada punto básico de alpha en un mercado saturado de capital.
Aceleración radical del ciclo de diligencia: Reducirás drásticamente las horas manuales de análisis de CIMs, data rooms y estados financieros gracias a pipelines de extracción y resumen con LLMs, liberando al equipo para negociación, term sheets y relación con fundadores o equipos directivos de las target companies.
Ventaja competitiva en deal sourcing propietario: Dominarás la construcción de motores de sourcing que cruzan señales alternativas, tráfico web, hiring velocity y huella digital para identificar targets antes que el resto del mercado, replicando la lógica de plataformas como Motherbrain adaptada a la tesis específica de tu fondo.
Liderazgo en value creation y monitorización: Desarrollarás competencias para implantar dashboards de KPIs en tiempo real sobre portfolio companies, detectar desviaciones operativas tempranas y co-pilotar a los CEO participadas en iniciativas de eficiencia, pricing dinámico y automatización con un retorno medible.
Integración en una comunidad de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA te conectas con una red de inversores, operadores y especialistas técnicos que comparten casos reales, memos anonimizados y oportunidades, ampliando tu red en el ecosistema de mercados privados y tecnología.
El capital privado vive una redefinición estructural impulsada por la IA. Las grandes casas ya reportan equipos internos de data science con decenas de profesionales y reducciones superiores al 70% en horas de diligencia gracias a pipelines asistidos, mientras los LPs exigen transparencia operativa y narrativas cuantitativas mucho más granulares que en ciclos anteriores.
Reconfiguración del ciclo de inversión: El sourcing ya no depende exclusivamente de la red personal; plataformas como EQT Motherbrain analizan decenas de millones de compañías y anticipan rondas con meses de antelación. Los fondos que no adopten IA verán su funnel contraerse frente a competidores que escanean mercados enteros en tiempo casi real, con ratios de conversión superiores.
Nuevo perfil del investment professional: Los comités ya no premian solo la experiencia sectorial; valoran associates y principals capaces de prototipar memos, correr scripts de análisis de cohortes, interrogar data rooms con IA y traducir señales cuantitativas en convicción. La dupla criterio inversor + fluidez técnica define al talento indispensable en el próximo ciclo del mercado.
Ventana para capturar alpha tecnológico: Los fondos que incorporen IA hoy comprimen múltiplos de entrada, optimizan value creation y defienden retornos frente a la compresión generalizada de rentabilidades. Esta ventana se cerrará rápido conforme la tecnología se comoditice; llegar temprano marca la diferencia entre fondos top-quartile y el resto del mercado.
El plan de estudios del Curso de Inteligencia Artificial para Private Equity y Venture Capital sigue una estructura progresiva que replica el ciclo completo de un fondo institucional: desde la generación de pipeline hasta la salida y reporting a LPs. La metodología combina casos reales anonimizados, plantillas institucionales y laboratorios aplicados sobre datasets representativos del mercado privado global.
La formación arranca con los fundamentos de IA generativa aplicada a finanzas, prompting avanzado para análisis financiero y la configuración de workspaces seguros para tratar información confidencial bajo NDA. Los bloques iniciales cubren deal sourcing algorítmico, integración de señales alternativas, conexión con Affinity y PitchBook Copilot, y el diseño de scoring models cuantitativos para startups tempranas y targets de buyout mid-market.
Los contenidos avanzados abordan due diligence asistida con Hebbia y AlphaSense, automatización de Investment Memos, modelización de LBOs y cap tables con copilotos, monitorización de cartera con Tactyc y arquitecturas tipo Motherbrain o Blackstone DataX, y reporting trimestral a Limited Partners con narrativa cuantitativa. El curso culmina con un Proyecto Final donde diseñas un stack de IA completo para una tesis de inversión real y defendible.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final constituye la etapa culminante del programa y representa la integración aplicada de todas las competencias desarrolladas. Consiste en diseñar y prototipar un sistema operativo de IA para una tesis de inversión real de tu fondo o vertical de interés, cubriendo desde la generación de pipeline hasta la monitorización post-cierre y el reporting trimestral, con entregables alineados al estándar de un Investment Committee institucional y de una carta dirigida a LPs exigentes del mercado global.
El proyecto puede orientarse a cualquier eje del ciclo del fondo: construcción de un motor de deal sourcing con señales alternativas para una tesis sectorial específica, desarrollo de un workflow de due diligence asistida sobre data rooms simulados de un target realista, diseño de un dashboard de portfolio monitoring con KPIs automatizados y alertas tempranas, arquitectura de un copiloto de modelización para LBOs o cap tables, o integración de un motor de reporting trimestral para Limited Partners. Deberás documentar la tesis, la arquitectura técnica elegida, los prompts y agentes implementados, los controles de calidad y trazabilidad, y los resultados cuantitativos obtenidos en backtesting o pilotaje controlado.
El trabajo debe presentarse con estándar institucional apto para compartir con un Investment Committee, un LP exigente o el comité tecnológico de un fondo mid-market o tier-one. La entrega demuestra tu capacidad para traducir IA en decisiones de capital defendibles, acelerar ciclos de inversión y generar alpha tecnológico medible frente a competidores, diferenciándote en procesos de selección para roles senior en PE, VC y family offices.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El programa cubre en profundidad el stack real del capital privado top-tier: AlphaSense y Hebbia para diligencia documental, Affinity y PitchBook Copilot para relationship intelligence y deal sourcing, Tactyc y Standard Metrics para portfolio monitoring, y copilotos especializados en modelización financiera.Trabajarás con arquitecturas inspiradas en EQT Motherbrain y el data science team de Blackstone, además de frameworks genéricos como ChatGPT Enterprise y Claude configurados con controles de confidencialidad apropiados para tratar CIMs, data rooms y métricas de portfolio companies.El enfoque siempre replica el uso real en fondos institucionales.
No, el Curso de Inteligencia Artificial para Private Equity y Venture Capital de Academia IA está diseñado para investment professionals sin background técnico. La filosofía es que la IA ejecute el análisis cuantitativo mientras tú diriges la tesis.Aprenderás a construir pipelines de sourcing, extraer señales de data rooms y generar memos sin escribir código manualmente: usarás low-code, agentes y prompts financieros estructurados.Tenemos associates, principals y partners que llegaron sin conocimientos de programación y hoy operan stacks propios de IA integrados con Affinity y PitchBook, elevando su productividad en el Investment Committee.
Absolutamente, y de hecho el impacto relativo es mayor. Los mega-funds tienen equipos de data science con decenas de profesionales, pero un fondo mid-market, un family office o una boutique de venture capital puede replicar el 80% de esa capacidad con el stack adecuado y un único profesional formado.Durante el curso adaptarás los casos al tamaño real de tu fondo, tesis y AUM.Varios alumnos han implantado motores de sourcing y dashboards de monitoring en estructuras de menos de diez personas, generando ventajas competitivas concretas frente a competidores con balance muy superior pero sin capacidades tecnológicas.
La diferencia está en la verticalidad absoluta sobre mercados privados. Los MBAs cubren IA de forma transversal y los cursos genéricos de IA financiera se centran en mercados cotizados, trading algorítmico o banca retail.Este programa se construye exclusivamente sobre el ciclo de un fondo de PE o VC: sourcing, diligencia, modelización, Investment Committee, value creation, reporting a LPs y salida.El contenido lo elabora un equipo que opera con fondos reales y se actualiza con cada nuevo lanzamiento relevante del stack inversor. Además, accedes a una comunidad de +400 profesionales donde circulan memos anonimizados y casos reales del mercado.
