Rusty Wiley, CEO și Președinte al Datasite – Seria de Interviuri

Rusty Wiley, CEO și Președinte al Datasite, conduce compania din 2014, supravegheând transformarea ei din Merrill Corporation, o firmă axată în mare parte pe comunicări financiare și servicii de tipărire, într-o companie globală de tip software-as-a-service (SaaS) concentrată pe fuziuni și achiziții (M&A) și tranzacții strategice. Înainte de a se alătura Datasite, Wiley a petrecut peste șapte ani la IBM, unde a ocupat funcția de Director General al Banking și Financial Markets și de Managing Partner, acumulând o vastă experiență în servicii financiare, tehnologie enterprise și transformare de afaceri.

Datasite este o platformă tehnologică globală concepută pentru a sprijini factorii de tranzacție pe parcursul întregului ciclu de viață al M&A, inclusiv identificarea oportunităților, pregătirea, due diligence, finanțare, restructurare și procesele post-tranzacție. Platforma sa combină săli virtuale de date securizate cu capabilități de inteligență artificială create special, inclusiv redactare automată, căutare semantică, rezumarea documentelor, traducere, întrebări și răspunsuri asistate de AI și inteligență pentru generarea de tranzacții. Datasite afirmă că tehnologia sa susține peste 626.000 de factori de tranzacție și peste 16.000 de tranzacții anual, oferind băncilor de investiții, firmelor de private equity, corporațiilor și firmelor de avocatură un mediu securizat pentru gestionarea tranzacțiilor complexe și a informațiilor sensibile.

Te-ai alăturat Datasite în 2014 după ce ai condus sectorul bancar și piețele financiare la IBM și ulterior ai contribuit la transformarea Datasite dintr-o afacere de comunicări financiare și tipărire într-o platformă globală de software pentru fuziuni și achiziții. Cum a modelat această experiență convingerea ta că următoarea fază a tranzacțiilor va fi construită în jurul agenților AI, mai degrabă decât a sălilor virtuale de date tradiționale?

Când am ajuns la Datasite în 2014, sala virtuală de date era în centrul tranzacțiilor financiare. Ea transformase deja procesul de negociere prin mutarea informațiilor sensibile din sălile fizice într-un mediu digital securizat și căutabil. Ce a devenit evident în deceniul următor a fost că sala de date creează și fundația pentru ceva mult mai amplu.

Pe măsură ce dimensiunea noastră a crescut, a crescut și oportunitatea. Datasite susține acum aproximativ 55.000 de tranzacții pe an, oferindu-ne o perspectivă unică asupra modului în care se desfășoară munca de tranzacție. La acest volum, vedem mai mult decât documente. Observăm fluxuri de lucru, modele și mii de sarcini repetitive care înconjoară fiecare tranzacție. Aceasta creează o oportunitate enormă de a aplica AI și automatizare pentru a ajuta echipele să treacă de la informație la acțiune mult mai rapid. De fapt, deja vedem acest lucru în desfășurare. Cercetarea recentă a Datasite, The New Deal Team, arată că firmele care ignoră AI vor avea dificultăți în a concura în cinci ani, iar majoritatea factorilor de tranzacție spun că bazarea exclusivă pe deciziile umane nu mai este defensabilă în tranzacții complexe.

De aceea, următoarea fază constă în construirea de inteligență și automatizare peste această infrastructură de încredere. AI poate analiza informațiile, evidenția riscuri și oportunități, conecta cunoștințele instituționale cu datele tranzacției în timp real și, din ce în ce mai mult, executa fluxuri de lucru cu mai mulți pași, care astăzi consumă cantități semnificative de timp ale echipei de tranzacție. Agenții pot monitoriza continuu informațiile, efectua analize și avansa munca, în timp ce oamenii rămân concentrați pe judecată, negociere și deciziile care determină rezultatele.

Având în vedere acestea, sălile de date reprezintă fundația pentru generația următoare de tranzacții. Documentele, permisiunile, securitatea și stratul de colaborare rămân esențiale. AI face acea fundație mult mai valoroasă, deoarece poate înțelege contextul informațiilor și poate acționa în consecință. Deja observăm că acest model se extinde dincolo de sala de date, cu conținutul Datasite fluxând în mod securizat în fluxuri de lucru alimentate de AI, în timp ce permisiunile existente rămân intacte.

Ai descris viitorul Datasite ca un sistem de operare nativ AI pentru fuziuni și achiziții. Ce diferențiază un sistem de operare capabil să execute fluxuri de lucru ale tranzacțiilor de o sală virtuală de date care adaugă doar căutare de documente, rezumare sau un asistent conversațional?

Căutarea și rezumarea sunt cu adevărat utile, dar funcționează pe un document la un moment dat și răspund doar la o întrebare pe care cineva a gândit să o pună, ceea ce reprezintă o limitare când ne imaginăm cum arată o tranzacție din interior. Orice tranzacție cuprinde sute de sarcini interconectate care rulează simultan, inclusiv cereri de due diligence, prezentări de management, revizuiri juridice, fluxuri de lucru de finanțare și aprobări; toate acestea implică persoane diferite care lucrează sub permisiuni diferite și termene diferite.

Ce face un sistem de operare este să păstreze acea stare astfel încât să actualizeze datele conectate în timp real, să știe care flux de lucru este în întârziere, care cerere a rămas fără răspuns timp de șase zile și ce informație contrazice ceea ce a fost depus săptămâna trecută. Odată ce sistemul înțelege cu adevărat acest lucru, poate pregăti munca înainte ca cineva să o solicite, să semnaleze unde un proces s-a blocat și să coordoneze pasul următor între părțile care poate nu comunică direct în acel moment.

Acesta este motivul pentru care discuția a trecut rapid de la dacă AI aparține M&A la cum ar trebui integrat în mod responsabil. În cercetarea noastră, 96% dintre factorii de tranzacție folosesc deja sau explorează AI în identificarea și filtrarea oportunităților, iar due diligence a devenit unul dintre cele mai clare cazuri de utilizare, cu jumătate dintre factorii de tranzacție utilizând AI în mod regulat sau deja integrându-l în proces. Ideea este că industria a depășit linia de start, iar avantajul va merge către firmele care pot transforma AI dintr-un instrument într-un strat de operare guvernat.

De ce vor fi datele tranzacționale proprietare mai importante pentru performanța unui agent M&A decât accesul la cel mai puternic model de limbaj general? Ce semnale permit unui agent să înțeleagă cum progresează o tranzacție reală, în loc să interpreteze doar documente individuale?

Modelele de bază sunt extraordinare și continuă să se îmbunătățească, dar sunt, de asemenea, disponibile pentru toate companiile în același timp. Orice avantaj pe care o firmă îl obține prin deținerea celui mai bun model astăzi are o durată scurtă de viață când competitorul de deasupra are acces simultan, sau când un model nou este anunțat săptămâni mai târziu.

Contextul proprietar nu devine disponibil pe scară largă în același mod, și acolo cred eu că se află diferența durabilă și avantajul competitiv. Sub contracte și situațiile financiare se află mii de interacțiuni între cumpărători, vânzători, consultanți și echipele de management, iar secvența acestor interacțiuni are o semnificație reală. Ordinea în care documentele sunt încărcate îți spune ceva despre cât de pregătit este efectiv un vânzător, la fel cum o întrebare de due diligence care revine mai clar la a treia revizuire îți arată unde se află preocuparea reală a cumpărătorului, iar un flux de lucru în care timpii de răspuns s-au dublat discret îți indică că ceva a mers greșit mult înainte ca cineva să o menționeze.

Aceasta este inteligența de care are nevoie un agent dacă urmează să fie cu adevărat util pe tot parcursul procesului M&A. Citirea corectă a unui document este o capacitate, iar aceasta devine tot mai mult o marfă. Recunoașterea faptului că o tranzacție se abate cu trei săptămâni înainte ca cineva să o menționeze este ceva complet diferit și provine din observarea a zeci de mii de tranzacții reale, nu din antrenarea pe informații publice.

Un agent ar putea să întocmească profiluri de țintă, să revizuiască mii de documente, să identifice divulgări contradictorii și să coordoneze fluxurile de due diligence. Care dintre aceste activități pot agenții să le execute în mod fiabil astăzi și care ar trebui să continue să necesite aprobarea explicită a oamenilor?

Pentru multe firme, AI-ul agentic organizează deja volume enorme de informații, compară documente pentru inconsistențe, evidențiază riscuri potențiale, redactează rezumate de due diligence și menține fluxurile de lucru de rutină în mișcare, toate mai repede decât ar putea gestiona manual o echipă. Factorii de tranzacție devin confortabili cu acest lucru deoarece acestea sunt exact zonele în care AI poate elimina fricțiunea fără a lua decizia de la oameni. În cercetarea noastră, 46% dintre factorii de tranzacție au declarat că AI deja conduce în identificarea țintelor și elaborarea listelor lungi și scurte, în timp ce 45% au spus același lucru în ceea ce privește identificarea semnalelor de alarmă în timpul due diligence. Mai important, factorii de tranzacție încep să vadă valoare comercială, nu doar eficiență. Aproximativ un sfert dintre respondenții din cercetarea Datasite au afirmat că AI i-a ajutat să finalizeze o tranzacție pe care altfel ar fi ratat, și două treimi consideră că utilizarea AI pe parcursul ciclului de viață este o modalitate crucială de a reduce riscurile unei tranzacții.

Imaginea se schimbă vizibil pe măsură ce ne apropiem de încheiere. Doar 22% dintre factorii de tranzacție spun că ar urma o recomandare generată de AI privind dacă să continue spre semnare, în timp ce 45% cred că semnarea ar trebui să rămână o decizie complet umană. Instinctul este solid. Fiecare achiziție se reduce la încredere. Aveți încredere în această echipă de management suficient pentru a o susține cu capital? Sunteți confortabil cu riscurile pe care due diligence nu le-a rezolvat pe deplin? Aceste întrebări necesită judecată și, mai important, pe cineva dispus să își asume responsabilitatea pentru răspuns. AI ar trebui să vă ajute să ajungeți la o decizie mai bună mai repede, dar nu ar trebui să fie factorul decizional. De aceea instrumentele bazate pe AI guvernat, construite pentru mediul de tranzacție și care includ conținut permis, răspunsuri susținute de surse, context de flux de lucru și aprobare umană acolo unde judecata și responsabilitatea contează cel mai mult, sunt atât de importante.

Cum protejezi o sală de tranzacții agentică împotriva riscurilor precum injecția de prompt, extragerea neautorizată de date, documente compromise sau acțiuni efectuate dincolo de autoritatea unui utilizator?

Greșeala este să tratezi securitatea ca pe un strat adăugat după ce AI este implementat. În M&A, securitatea și guvernanța trebuie integrate de la început, deoarece informațiile de bază sunt extrem de sensibile și adesea influențează piața.

Fiecare tranzacție conține materiale care s-ar putea să nu devină niciodată publice, de la performanța financiară și proprietatea intelectuală la relațiile cu clienții și planurile strategice. Orice agent care operează în acest mediu trebuie să urmeze același cadru de guvernanță care protejează tranzacția în sine. Nu ar trebui să acceseze informații dincolo de permisiunile unui utilizator, ceea ce înseamnă că identitatea și drepturile trebuie aplicate la nivelul datelor, nu lăsate la latitudinea unui prompt. Fiecare acțiune trebuie să fie înregistrată, fiecare recomandare să poată fi trasată înapoi la un document sursă, iar fiecare flux de lucru automat să moștenească autoritatea persoanei care l-a inițiat fără a o depăși. De aceea am conceput securitatea MCP server cu prioritate pe securitate. Piața se îndreaptă în aceeași direcție. În cercetarea noastră, acuratețea și securitatea au fost atributele AI cele mai apreciate de factorii de tranzacție, securitatea ocupând primul loc în rândul respondenților din EMEA și APAC. În M&A, încrederea nu este separată de experiența produsului. Este ceea ce face produsul utilizabil.

Halucinațiile sunt deosebit de periculoase când un sistem AI analizează contracte, situații financiare și dezvăluiri de reglementare. Cum ar trebui un agent M&A să comunice incertitudinea, să furnizeze dovezi pentru concluziile sale și să recunoască când o problemă trebuie escalată către un bancher, avocat sau expert în domeniu?

În M&A, dacă două documente se contrazic, acea contradicție reprezintă constatarea. Dacă răspunsul la o întrebare nu este disponibil pe baza documentelor și datelor din sală, acea lipsă de informație este o constatare, și adesea una mai semnificativă decât răspunsul ar fi fost.

Fiecare sistem AI utilizat în M&A ar trebui să fie conceput să se bazeze exclusiv pe dovezi, astfel încât fiecare concluzie să se lege de documentul de bază, informațiile contradictorii să fie expuse clar în loc să fie reconciliate în tăcere, iar încrederea scăzută să fie exprimată transparent în rezultat. Industria construiește deja această disciplină, ceea ce consider încurajator.

Dovezi este punctul de plecare al discuției. Acuratețea a fost atributul cel mai important menționat de factorii de tranzacție în cercetarea noastră, iar cea mai comună modalitate prin care firmele construiesc încredere este încă revizuirea umană a rezultatelor generate de AI. Un răspuns încrezător, dar neîntemeiat, este periculos într-o tranzacție. La fel este și un răspuns care pare complet, dar trece în tăcere peste incertitudine. Ceea ce consider la fel de important este că un sfert dintre factorii de tranzacție anticipează că utilizarea incorectă a AI va distruge mai multe tranzacții de mare valoare în următorii cinci ani. Aceasta este o amintire că riscul nu constă doar în neutilizarea AI. Este utilizarea AI fără controalele, dovezile și punctele de escalare corecte. Modul meu de a gândi este că AI oferă profesioniștilor din tranzacții o primă trecere remarcabil de completă prin cercetare și organizarea dovezilor, dar ce înseamnă acele dovezi și ce ar trebui să se întâmple în continuare ar trebui să rămână o decizie umană.

Ai sugerat că echipele de tranzacții mai mici, echipate cu AI, ar putea concura cu echipele tradiționale mult mai mari. Cum ar putea aceasta să schimbe economia și structura personalului în tranzacții și ce se întâmplă cu rolurile junior …

Fiecare generație de tehnologie schimbă compoziția muncii, mai degrabă decât să elimine nevoia de oameni, și cred că exact asta se întâmplă în M&A. Bancherii, avocații și analiștii juniori au petrecut istoric mii de ore revizuind documente, actualizând tracker-ele, organizând cererile de due diligence și asamblând materiale. AI ar trebui să atenueze ciclurile de lucru de la 2 dimineața, deoarece poate prelua o mare parte din această sarcină grea. Creșterea productivității este reală. Dar întrebarea mai importantă este ce vor face firmele cu timpul pe care îl recuperează.

Profesioniștii juniori trebuie în continuare să își dezvolte judecata, să participe la negocieri și să învețe cum gândesc factorii de tranzacție cu experiență. Dacă AI absoarbe colectarea administrativă a informațiilor, un asociat în al doilea an poate participa la munca substanțială și poate fi prezent la discuțiile semnificative care duc la decizii critice de afaceri mult mai devreme decât generația mea a făcut-o. Firmele care gestionează bine acest lucru vor reinvesti timpul economisit în oamenii lor, în loc să îl ia pur și simplu ca marjă.

Ce repere ar trebui să folosească industria pentru a evalua un agent M&A? Ar trebui ca performanța să fie măsurată prin acuratețea revizuirii documentelor, problemele de due diligence descoperite, ratele de fals-pozitive, finalizarea fluxului de lucru, reducerea timpului de tranzacție sau calitatea finală a rezultatelor tranzacției?

Metricile operaționale contează, și le monitorizăm pe toate pentru a ne asigura că orice instrument pe care îl implementăm este eficient și precis. Totuși, acestea măsoară dacă AI a îndeplinit corect sarcina. Clienții doresc să știe dacă tranzacția în sine a fost executată mai bine datorită utilizării acestuia.

Întrebările și reperele pe care le consider mai utile sunt, de exemplu, dacă sistemul a evidențiat un risc care altfel ar fi fost ratat, dacă echipa a putut evalua mai multe oportunități decât ar fi putut anterior, dacă due diligence a devenit mai scurt fără a deveni superficial și dacă persoanele senior au petrecut mai mult timp negociind și mai puțin căutând informații. Avem deja unele dovezi în acest sens. Cercetarea noastră arată că 24% dintre factorii de tranzacție spun că AI i-a ajutat să finalizeze o tranzacție pe care altfel ar fi ratat, și 66% consideră că utilizarea AI pe parcursul ciclului de viață este o modalitate crucială de a reduce riscurile unei tranzacții.

Raportul H1 2026 al Datasite raportul H1 2026 arată că inițierile de tranzacții la nivel global au crescut cu 31% de la an la an, conduse de o creștere de 52% în Americi, comparativ cu 13% în Europa, Orientul Mijlociu și Africa și 4% în Asia-Pacific. Ce determină această divergență regională și ar putea accesul la tehnologia agentică să lărgească sau să restrângă diferența de productivitate între piețe?

Datele reflectă ceea ce mulți factori de tranzacție au simțit în ultimele luni, în sensul că încrederea a revenit mai repede în Americi, susținută de condițiile de finanțare și de o dorință mai mare de a aduce active pe piață. Interesant, APAC a înregistrat cea mai lentă creștere a inițierilor, de 4%, și totuși factorii de tranzacție din APAC sunt cei mai agresivi adoptatori AI, cu un avans clar în cercetarea noastră. Ei conduc fiecare regiune în utilizarea AI de la identificare și filtrare până la due diligence, unde 56% o folosesc regulat sau au integrat-o complet, comparativ cu 49% în EMEA și 47% în Americi. De asemenea, sunt cei mai confortabili să acorde autoritate decizională semnificativă AI-ului.

Desigur, tehnologia nu poate crea tranzacții. Nu va muta ratele dobânzilor sau nu va scurta o revizuire de reglementare. Dar ceea ce poate face este să crească productivitatea fiecărei echipe prin execuția unei tranzacții, iar această capacitate se scalează mult mai repede decât numărul de angajați, motiv pentru care, în timp, mă aștept ca AI să restrângă diferența de productivitate între piețe, nu să o lărgească.

Raportul Insight al Datasite indică, de asemenea, că echipele lansează tranzacții mai rapid în mai multe piețe, în timp ce due diligence rămâne îndelungat, inclusiv cu o medie de 238 de zile în Asia-Pacific. Ce blocaje rămase sunt cele mai potrivite pentru agenții AI și care sunt legate fundamental de negocieri, reglementări, condiții de finanțare sau decizii umane?

Lansarea unei tranzacții a devenit semnificativ mai rapidă deoarece firmele dispun de date mai bune, procese mai automatizate și mai multă încredere în identificarea timpurie a oportunităților. Due diligence este diferit deoarece este zona în care complexitatea se acumulează, iar complexitatea nu se comprimă cum se întâmplă cu volumul. Due diligence continuă să dureze în medie 238 de zile în regiunea APAC, și în experiența mea, puțin din acest timp este dedicat analizei. Majoritatea este coordonare, cum ar fi reconcilierea documentelor cu cereri în schimbare, multiple consiliere și priorități fluctuante.

Totuși, due diligence este exact zona pe care agenții sunt optimați să o susțină. Ei pot monitoriza progresul în fluxurile de lucru, pot identifica ce lipsește, pot evidenția inconsistențele dintre documente și pot pregăti materialele de follow‑up înainte ca echipa să solicite. De aceea respondenții noștri clasifică due diligence ca etapa în care AI oferă cel mai bun ROI, iar doar 4% nu îl folosesc deloc acolo.

AI, desigur, are limitări semnificative. Oamenii trebuie în continuare să construiască încredere, să evalueze riscurile și recompensele și să decidă dacă tranzacția merită prețul. Cel mai puternic rezultat din cercetarea noastră, cel puțin pentru mine, a fost că factorii de tranzacție nu văd AI înlocuind judecata, ci mai degrabă accelerând judecata și făcând-o mai bine informată. În timp ce o parte tot mai mare a procesului și a muncii administrative trece la tehnologie, discuțiile pe care numai oamenii le pot purta devin cele mai valoroase ore din ciclul de viață al tranzacției.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Datasite.