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    Estrategia IA
    10 min

    Search funds: cómo usar la tecnología para subir el EBITDA de la empresa que compras

    Un search fund compra a 5,7x EBITDA de mediana (IESE 2024). Qué palancas tecnológicas suben el EBITDA en los primeros 12 meses y cuáles solo mejoran la caja.

    Por Mateo Rubinstein
    Search fundsEBITDASoftware a medidaAutomatizaciónEstrategia

    Un search fund compra una empresa a un múltiplo de EBITDA, y ese múltiplo convierte la tecnología en una palanca de valor poco común: si compras a 5,7 veces EBITDA y el múltiplo de salida se mantiene, cada euro de EBITDA recurrente que añades vale unos 5,7 euros de valor de empresa. La vía rápida no es un ERP nuevo: es automatizar el trabajo administrativo repetitivo y dejar de perder ingresos que ya estabas generando.

    Ese es el argumento en corto. Lo que sigue son los datos reales del sector, qué palancas mueven el EBITDA en los primeros doce meses, qué conviene no tocar todavía y dónde la tecnología mejora la caja pero no el EBITDA, que no es lo mismo.

    ¿Qué empresa compra realmente un search fund?

    Una pyme rentable, mediana y con operaciones manuales. Los datos lo dicen con precisión.

    Según el estudio International Search Funds 2024 de IESE, que analiza 320 search funds constituidos fuera de Estados Unidos y Canadá con datos a cierre de 2023, la adquisición internacional mediana tuvo estas características en el momento de la compra:

    Métrica (mediana)Search funds internacionales (IESE 2024)EE. UU. y Canadá (Stanford GSB 2024)
    Precio de compra11,7 M$12,8 M$
    Ingresos7,8 M$7,3 M$
    Margen EBITDA24 %22,5 %
    Múltiplo pagado5,7x EBITDA6,3x EBITDA
    Empleados5040

    Fíjate en el perfil que dibujan esos números: una empresa de unos 8 millones de dólares de ingresos, márgenes sanos y unas 50 personas. Es exactamente el tamaño en el que la operativa se lleva con correo, hojas de cálculo y la memoria de tres personas clave. Demasiado grande para improvisar, demasiado pequeña para haber tenido nunca un departamento de sistemas.

    Y hay un dato que explica por qué esto importa especialmente aquí: España es el país donde más se ha lanzado el modelo fuera de Estados Unidos y Canadá, con 67 search funds de primera vez, por delante de México (50) y Reino Unido (35), según el mismo estudio de IESE.

    ¿Por qué el múltiplo convierte la tecnología en una palanca tan directa?

    Porque en una empresa comprada a múltiplo de EBITDA, el ahorro operativo recurrente no vale lo que ahorra: vale lo que ahorra multiplicado por el múltiplo de salida.

    La aritmética es simple y conviene tenerla presente antes de decidir cualquier gasto en tecnología. A un múltiplo constante de 5,7x, un ahorro recurrente de 100.000 euros al año en costes operativos añade unos 570.000 euros de valor de empresa. Un proyecto de software que cueste 30.000 euros y libere ese ahorro no es un gasto de 30.000 euros: es una inversión con un retorno que se mide en múltiplos, no en porcentajes.

    Dos advertencias, porque esta cuenta se usa mal muy a menudo:

    • El múltiplo de salida no está garantizado. Si sales a un múltiplo más bajo que el de entrada, la palanca juega en tu contra. La aritmética de arriba asume múltiplo constante, que es un supuesto, no un hecho.
    • Solo cuenta el ahorro recurrente. Un ahorro puntual no se capitaliza. Lo que multiplica es lo que se repite todos los años sin que nadie lo empuje.

    ¿Qué palancas mueven el EBITDA en los primeros doce meses?

    Tres, y ninguna requiere cambiar el sistema central de la empresa.

    1. El trabajo administrativo repetitivo. Es la palanca más directa porque ataca coste puro sin tocar la relación con el cliente. Facturación, conciliación, partes de trabajo, informes. En un grupo médico con varios centros construimos la automatización del ciclo de facturación y el cierre mensual pasó de cinco días de trabajo a una tarde, con cero errores de facturación. Eso es una semana al mes de una persona que vuelve a la operación.

    2. Los ingresos que ya generas y se te escapan. Una empresa de 50 personas casi siempre tiene una fuga en la entrada: consultas que tardan horas en responderse, llamadas que nadie coge, leads que se enfrían. No es un problema de marketing, es de capacidad de respuesta. En una distribuidora alimentaria, la atención al cliente con IA bajó el tiempo de respuesta de doce horas a menos de dos minutos, con el 85 % de las consultas resueltas sin intervención humana. En una inmobiliaria, la cualificación automática de leads convirtió 200 llamadas sin filtrar en solo los contactos que merecían la pena, sin perder ninguno por falta de seguimiento.

    3. La visibilidad sobre el margen real. Muchas pymes no saben qué clientes, servicios o rutas ganan dinero y cuáles lo pierden. No porque no quieran: porque el dato vive repartido entre el ERP, un Excel y la cabeza del jefe de operaciones. Cuando eso se junta y se mide, aparecen decisiones de margen que no cuestan nada de ejecutar: subir precio donde se puede, dejar de servir lo que pierde dinero, cambiar la mezcla. Es la palanca más barata y casi siempre la última que se mira.

    Las tres tienen algo en común: son mejoras de EBITDA que no dependen de vender más. Y en el horizonte de un search fund, eso importa, porque no requieren que el mercado te acompañe.

    ¿Qué mejora la caja pero no el EBITDA?

    Conviene separar esto con cuidado, porque se vende mal con frecuencia y un comité de inversión lo detecta al momento.

    Facturar antes y cobrar antes mejora el circulante y la conversión de caja. No mejora el EBITDA. Si automatizas la emisión de facturas y reduces los días de cobro, has hecho algo valioso para la caja y para la deuda, pero el margen operativo no se mueve por ese motivo.

    Lo mismo con la digitalización documental o un CRM nuevo: pueden ser necesarios y pueden ordenar la casa, pero no aparecen en el EBITDA salvo que reduzcan horas de trabajo o recuperen ingresos. Si alguien te vende un proyecto tecnológico prometiendo EBITDA, pídele que te enseñe la línea concreta de la cuenta de resultados que se mueve. Si no la hay, puede seguir siendo buena idea, pero es otra conversación.

    ¿Qué no conviene tocar el primer año?

    El sistema central de gestión. Cambiar el ERP o el software vertical del sector en el primer año es la forma más rápida de romper una empresa que acabas de comprar. Es caro, es lento, consume todo el capital político del nuevo CEO y el retorno llega tarde. La alternativa es construir encima e integrarse con lo que ya hay, que da resultados en semanas en lugar de trimestres.

    Los procesos que aún no entiendes. Automatizar un proceso mal definido produce un caos más rápido. En los primeros meses el trabajo es entender cómo funciona realmente la empresa, que casi nunca coincide con cómo dice el organigrama que funciona.

    Las personas clave. La dependencia de personas concretas es un riesgo real en estas empresas, y la tentación es resolverla a golpe de sistema. Pero el orden correcto es al revés: primero documentas y trasladas el conocimiento a una herramienta, y solo entonces la dependencia baja. Si empiezas quitando a la persona, te quedas sin el conocimiento y sin el sistema.

    ¿Es esto una promesa de rentabilidad?

    No, y los datos del sector piden prudencia.

    Los search funds internacionales analizados por IESE acumulan un ROI de 2,0x y una TIR del 18,1 %, con el fondo mediano devolviendo 1,4x del capital tras la adquisición y el mejor de todos 31,4x. Son cifras buenas, pero conviene mirar la tendencia: la TIR internacional ha ido bajando en las sucesivas ediciones del estudio, del 33,3 % en 2018 al 28,7 % en 2020, el 19,4 % en 2022 y el 18,1 % en 2024.

    Es decir: el modelo funciona, pero se ha vuelto más competido y los retornos medios se han comprimido. La tecnología no compensa un precio de entrada malo ni un sector en declive. Es una palanca de creación de valor operativo, no un seguro.

    Dicho esto, la compresión de retornos es justamente lo que hace que la mejora operativa pese más que antes. Cuando comprar barato era fácil, el múltiplo hacía el trabajo. Ahora una parte mayor del retorno tiene que venir de que la empresa funcione mejor que el día que la compraste.

    ¿Por dónde empezar, en orden?

    Por lo que da retorno medible en un trimestre y deja base construida:

    1. Mapear dónde se van las horas. Antes de automatizar nada, cuenta el trabajo repetitivo por proceso. Sin esa cuenta, cualquier proyecto es una apuesta.
    2. Automatizar el proceso administrativo más caro. Normalmente facturación, partes o informes. Da retorno desde el primer mes y no toca al cliente, así que el riesgo es bajo.
    3. Cerrar la fuga de entrada. Respuesta a consultas, llamadas y leads. Aquí no ahorras coste: recuperas ingresos que ya eran tuyos.
    4. Juntar el dato de margen. Por cliente, por servicio, por ruta. Barato de hacer y suele cambiar decisiones comerciales el mismo trimestre.
    5. Integrar con el sistema que ya existe. Cuando ya hay algo que integrar, y nunca antes.
    6. Automatizaciones sobre el conocimiento acumulado. Lo último, porque necesita todo lo anterior debajo.

    La lógica es que cada paso deje algo funcionando y financie el siguiente. En un horizonte de tenencia de años, no de décadas, el orden importa tanto como la ambición.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cuánto tarda en verse el efecto en el EBITDA? Las automatizaciones de trabajo administrativo suelen verse en el trimestre siguiente a implantarse, porque el ahorro es de horas y aparece rápido. La recuperación de ingresos tarda algo más en consolidarse. Los proyectos de plataforma o integración se miden en trimestres, no en semanas.

    ¿Es mejor comprar software estándar o hacerlo a medida? Depende de si el proceso te diferencia. Lo que hace todo el mundo igual (contabilidad, nóminas) se compra hecho. Lo que constituye tu forma concreta de operar rara vez encaja en un producto estándar, y forzarlo suele salir más caro que construirlo. La pregunta útil es cuánto trabajo manual genera el hueco entre el estándar y tu realidad.

    ¿Y si la empresa comprada no tiene nada digitalizado? Suele ser buena noticia para el retorno. Cuanto más manual es la operación, más barato es el primer tramo de mejora. El riesgo no es técnico, es de gestión del cambio: un equipo que lleva veinte años trabajando de una forma necesita acompañamiento, no una herramienta nueva y suerte.

    ¿Esto sirve para la due diligence, antes de comprar? Sí, y es donde más barato sale mirarlo. Entender cuánto trabajo manual sostiene la operación y qué dependencia hay de personas concretas cambia tanto el precio que pagas como el plan de los primeros cien días. Es un análisis de semanas, no de meses.

    ¿Cuánto cuesta un proyecto de este tipo? Depende del alcance, y desconfía de quien te dé un número sin haber visto la operación. Lo que sí se puede fijar de antemano es el alcance por fases, con un precio cerrado por fase, de forma que puedas parar después de cualquiera sin haber perdido lo hecho.

    ¿La IA cambia algo de esto o es ruido? Cambia el coste de automatizar el trabajo no estructurado: correos, llamadas, documentos, partes dictados. Eso antes no se automatizaba de forma rentable en una empresa de 50 personas y ahora sí. Lo que no cambia es lo demás: sigue haciendo falta que el proceso esté definido y que alguien valide el resultado.

    Conclusión: el múltiplo trabaja para ti si el EBITDA es recurrente

    Comprar a 5,7 veces EBITDA significa que la mejora operativa recurrente se capitaliza. Es la razón por la que un search fund tiene más incentivo que casi cualquier otro comprador para arreglar la operativa desde el primer día, y no dejarlo para cuando haya tiempo.

    El orden que funciona es poco heroico: contar las horas, automatizar lo administrativo caro, cerrar la fuga de entrada, juntar el dato de margen. Y no tocar el sistema central el primer año.

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    Enlaces internos

    Referencias externas

    • Kowalewski, A.-S.; Kelly, P.; Simon, J.; Johnson, R. International Search Funds 2024: Selected Observations (ST-658-E), IESE Business School, 2024: IESE International Search Fund Center
    • 2024 Search Fund Study: Selected Observations, Stanford Graduate School of Business, 2024: Stanford GSB
    Mateo Rubinstein

    Mateo Rubinstein

    Fundador de Rubitec

    Construye productos digitales y sistemas de automatización con IA para pymes y founders desde Barcelona. Escribe sobre lo que funciona cuando llevas decenas de implementaciones encima.

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