Finanzas
Due diligence financiera: qué mira un comprador sofisticado
Calidad de resultados, capital de trabajo normalizado y deuda equivalente: los tres focos que definen el precio final en una transacción M&A.

La due diligence financiera busca comprender cuánto del desempeño histórico es sostenible y qué ajustes afectarán el valor efectivamente pagado. Un comprador sofisticado no se limita a validar estados financieros: reconstruye los impulsores del negocio y conecta hallazgos con precio, contrato y plan de integración.
Calidad de resultados
El EBITDA reportado se analiza para separar partidas no recurrentes, políticas contables, operaciones con relacionados y efectos que no continuarán bajo el nuevo propietario. Cada ajuste necesita evidencia y una lógica replicable.
La evolución por cliente, producto y canal revela concentración, pérdida de margen y dependencia de contratos específicos. El crecimiento sin conversión en caja o con descuentos crecientes requiere atención especial.
Capital de trabajo normalizado
El objetivo de capital de trabajo define cuánto circulante debe entregar el vendedor para operar normalmente al cierre. Se construye con estacionalidad, tendencias y prácticas de cobro, pago e inventario.
Acelerar cobros, retrasar pagos o reducir inventario antes del cierre puede inflar temporalmente la caja. Por eso se analizan saldos diarios o mensuales y hechos posteriores, no solo una fotografía de cierre.
Deuda y mecanismos de precio
Además de préstamos, se revisan leasing, factoring, obligaciones tributarias, bonos, provisiones y otros conceptos equivalentes a deuda. La clasificación debe acordarse expresamente para evitar disputas.
Los hallazgos pueden traducirse en ajustes de precio, garantías, indemnidades o condiciones de cierre. La due diligence es más útil cuando el equipo financiero trabaja coordinadamente con asesores legales y responsables de integración.
Una mirada final
Una revisión rigurosa reduce sorpresas, pero también mejora la comprensión del activo que se compra. Su aporte central es convertir datos históricos en una visión defendible de resultados futuros, caja y riesgos de ejecución.
