El arte de valorizar start-ups: Más allá de los números

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

La valorización de las start-ups ha dejado de ser un simple ejercicio financiero y se ha convertido en una disciplina multidimensional que abarca la evaluación de factores intangibles como la capacidad del equipo fundador y las proyecciones de crecimiento. En la actualidad, las mejores prácticas para valorizar estas empresas emergentes no solo involucran la comprensión de sus métricas financieras, sino también de su potencial innovador, su modelo de negocio y la calidad del equipo directivo.

Un factor clave en la valorización de una start-up es la escalabilidad de su modelo de negocio. Los inversores buscan empresas capaces de crecer con rapidez sin que los costos aumenten de manera proporcional. Según el análisis de Maciel y Jucá (2023), las start-ups escalables e innovadoras, con modelos de negocio difíciles de replicar, son las que atraen mayor interés de los capitalistas de riesgo. Este enfoque se debe a la incertidumbre inherente a las start-ups, donde la capacidad de crecer en un entorno volátil resulta crucial para garantizar el retorno sobre la inversión.

Otro aspecto fundamental es el liderazgo del equipo fundador. Oysharja y Amit (2023) subrayan la importancia de las características de los fundadores, como el carisma y la capacidad de comunicación, en la obtención de fondos. La personalidad del emprendedor y como esta se percibe entre los inversores puede tener un impacto significativo en la valorización. En este contexto, estudios como el de Nofsinger y Wang (2011) mencionan que, a menudo, los inversores se inclinan más por la persona que lidera la empresa que por el proyecto.

Además de los factores humanos, las proyecciones de crecimiento y las expectativas sobre el mercado también juegan un papel crucial. Sin embargo, las start-ups deben ser cautelosas al presentar cifras exageradas que no se correspondan con la realidad. Ello puede generar desconfianza en los inversores, como se observa en algunos fraudes de start-ups analizados por Gleason et al. (2022). Es preferible que las empresas presenten una narrativa clara y realista, complementada por métricas concretas y verificables, para evitar la sobrevaloración y las expectativas no cumplidas.

Un enfoque innovador para lidiar con la incertidumbre sobre el valor justo de una start-up constituyen los modelos predictivos basados en datos, como el deep learning y el machine learning. Ambos pueden identificar patrones complejos que los métodos tradicionales suelen pasar por alto. Un artículo de Tousend (2023) sugiere que la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la precisión de las valoraciones, al analizar variables como el comportamiento del equipo, la percepción del mercado y el sentimiento de los inversores. Sin embargo, estos avances no están exentos de desafíos. Si bien los modelos predictivos pueden ser útiles, no sustituyen el juicio humano y deben considerarse como herramientas complementarias. La investigación sugiere que, aunque los datos pueden proporcionar una base sólida, es la capacidad de los fundadores para adaptarse, innovar y liderar lo que define el valor real de una empresa emergente a largo plazo.Valori

Las start-ups enfrentan el desafío de equilibrar la innovación con la viabilidad financiera. Esta tensión puede llevar a la sobrevaloración y el colapso eventual del negocio, como fue el caso de WeWork o Theranos. En este contexto, es crucial que los inversores y emprendedores se concentren en prácticas que aseguren un crecimiento sostenible, en vez de centrarse solo en alcanzar valoraciones altas en el corto plazo.

La valorización de las start-ups no solo es un ejercicio de predicción financiera, sino un reflejo de la compleja interacción entre innovación, liderazgo y ejecución. Si bien las nuevas tecnologías prometen mejorar la precisión de las valoraciones, cabe reflexionar hasta qué punto estos avances pueden prever el éxito o el fracaso de una start-up. ¿Pueden los algoritmos capturar el espíritu emprendedor o la intuición humana? La respuesta a esta pregunta, al igual que el futuro de muchas start-ups, sigue siendo incierta.

Referencias

Gleason, K. et al. (2022). Fraud in Startups: What Stakeholders Need to Know [Fraude en las empresas emergentes: Lo que las partes interesadas deben saber]. Journal of Financial Crime, 29(4), 1191-1221.

Maciel da Silva, W. & Jucá, M. (2023). Determinants of Startup´s Value According to Venture Capitalists [Determinantes del valor de una start-up según los capitalistas de riesgo]. European Research Studies Journal, 26(4), 96-118.

Oysharja, O. & Amit, S. (2023). Startup Valuation and the Personality of Founders. CES White Paper.

Tousend, T. (2023). Applied Machine Learning Models for Improved Startup Valuation. https://towardsdatascience.com/