'AI washing': la verdad sobre la IA en el mercado actual

Para los inversores, el panorama en evolución de las TI y la aparición de la inteligencia artificial supone tanto oportunidades como retos. Aunque el potencial de innovación y perturbación es inmenso, también requiere una comprensión matizada de lo que es realmente la IA y, lo que quizá es más importante, de lo que no es.

Invertir en esta tecnología requiere una inmersión profunda en los mecanismos, capacidades y limitaciones de los diferentes modelos de IA. Esta comprensión es necesaria para tomar decisiones de inversión informadas, así como para evaluar la viabilidad a largo plazo y las consideraciones éticas de las empresas impulsadas por IA.

A menudo, nos encontramos con el fenómeno del "lavado de IA", en el que las funcionalidades de ésta, que han estado disponibles durante décadas, se renombran como innovaciones de vanguardia sin mejoras sustanciales en sus capacidades.

El AI washing representa un reto importante en la industria tecnológica. Se trata de una práctica de marketing engañosa en la que se tergiversa el alcance del uso de la IA en productos o servicios. A menudo, las empresas utilizan este término a la ligera para describir lo que son esencialmente sistemas básicos de automatización o basados en reglas, que carecen de verdaderas capacidades de aprendizaje y adaptación característicos de la verdadera IA.

Esta argucia es un perjuicio para los consumidores y plantea un reto importante para los inversores a la hora de diferenciar entre la verdadera innovación de la IA y la mera marca de IA. 

La prevalencia del IA washing es alarmante, como se ha visto en numerosas startups que han exagerado sus capacidades para atraer financiación y clientes. Según un estudio de MMC Ventures, que analizó 2.830 startups europeas, un sorprendente 40% de las empresas que decían ser startups de IA tenían una utilización real mínima de ésta.

Este hallazgo, junto con el aumento de la supervisión reglamentaria, pone de relieve la necesidad crítica de que los inversores lleven a cabo una due diligence exhaustiva al evaluar las empresas centradas en IA.

Due diligence de IA: un factor crítico

Para los negociadores, el riesgo de valoraciones infladas debido a capacidades de IA tergiversadas es una preocupación acuciante. Más allá de las repercusiones financieras, existe la posibilidad de que se produzcan daños de reputación y un escrutinio normativo.

Para navegar por este complejo terreno, es imprescindible que los inversores cuenten con expertos en due diligence técnica especializados en evaluar tecnologías de IA, pues les ayudarán a discernir las auténticas innovaciones de las meras marcas de IA.

Áreas críticas de la 'due diligence' técnica en IA

Autenticidad de las capacidades de IA; los expertos evalúan si la tecnología en cuestión posee realmente capacidades de IA. Esto implica saber estamos ante una mera extensión de la automatización básica o de los sistemas basados en reglas, o si incorpora técnicas avanzadas de machine learning.

Adaptabilidad y solidez; otro aspecto vital es la capacidad del sistema de IA para manejar datos inesperados o fuera de distribución, lo que ayuda a ver la viabilidad a largo plazo de la IA y su adaptabilidad a las condiciones cambiantes del mercado.

Evaluación del riesgo centrada en lo que podría ocurrir si la IA no funciona según lo previsto. Esto incluye el escrutinio de las salvaguardias existentes para evitar decisiones sesgadas o discriminatorias y las posibles repercusiones de estos riesgos en las operaciones y la reputación de la empresa.

En definitiva, ante la prevalencia del IA washing, inversores y negociadores deben ejercer el discernimiento. Comprender el verdadero alcance de la integración de la IA y sus aplicaciones prácticas es clave para tomar decisiones de inversión informadas. Al dar prioridad a las prácticas de IA responsables y a una due diligence exhaustiva, los inversores pueden navegar por el complejo panorama de esta tecnología con confianza.

***Enrique O'Connor es director general de Vaultinum para Iberia y Latam.