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AI Audit de uso y valoración de la tecnología de IA: garantizar la autenticidad en los sistemas de IA

Una de las principales AI Audit que ofrece Vaultinum es la auditoría de uso de IA, que desempeña un papel fundamental para las empresas que buscan demostrar la autenticidad y el valor de sus sistemas de IA, especialmente cuando se preparan para una venta o inversión. En el entorno actual, con un gran interés por la IA y los riesgos de la inteligencia artificial asociados a las actividades de lavado y las sobrevaloraciones de la IA, las empresas necesitan evaluaciones creíbles para distinguir las capacidades auténticas de la IA de las afirmaciones exageradas. 

Cuando una empresa desea valorar y validar sus capacidades de IA, puede contratar a Vaultinum para llevar a cabo una AI Audit del uso de la IA. Vaultinum emplea un enfoque exhaustivo que incluye un cuestionario, entrevistas con empleados clave y un escaneado de códigos del sistema de IA. 

Durante el proceso de AI Audit, Vaultinum examina el sistema de IA para evaluar su complejidad, nivel de inversión y escalabilidad. La AI Audit proporciona un informe detallado que ofrece información sobre la sofisticación del modelo de IA, la potencia informática necesaria y el volumen de inversión dedicado a su desarrollo. Vaultinum utiliza los resultados de la AI Audit para elaborar una tarjeta de puntuación que puede transmitirse a posibles inversores y partes interesadas para demostrar la verdadera integración de la IA en los sistemas. 

Para las empresas que planean vender o buscan inversión, un resultado positivo de la AI Audit sobre el uso de la IA puede mejorar significativamente su valoración y credibilidad. Las empresas pueden demostrar de forma efectiva a posibles compradores o inversores que no están realizando AI washing sometiéndose a una evaluación exhaustiva y recibiendo un informe de auditoría favorable. 

Esta AI Audit es igualmente valiosa para los inversores de capital riesgo que operan en el entorno de la IA. Con el auge del mercado de la IA y la proliferación de startups de este tipo, los inversores hacen frente al reto de distinguir las auténticas capacidades de la IA de las afirmaciones exageradas. Las AI Audit de uso de la IA de Vaultinum permiten a los inversores tomar decisiones fundamentadas al proporcionar claridad sobre factores clave como la complejidad del modelo de IA, el potencial de escalabilidad y el nivel de inversión en el desarrollo de la IA. 

En última instancia, el objetivo de las AI Audit de uso de la IA es garantizar la transparencia y autenticidad de los sistemas de IA. Al aprovechar la experiencia de Vaultinum en los procesos de due diligence tecnológica debida de la IA, tanto las empresas como los inversores pueden participar con confianza en las operaciones sabiendo que están adquiriendo o invirtiendo en tecnología de IA auténtica que se alinea con sus expectativas y objetivos. 

Perturbación de la IA - AI Audit de estrategia tecnológica: garantizar inversiones preparadas para el futuro

En una era de crecimiento exponencial de la IA, tanto los inversores como las empresas hacen frente al acuciante reto de anticipar y aprovechar el impacto de la IA en sus sectores. El riesgo de que surjan tecnologías de IA perturbadoras tras una adquisición o inversión pone de relieve la necesidad de realizar AI Audit proactivas de la estrategia tecnológica de IA. 

Abordar la preocupación por las disrupciones en el mercado

Imaginemos que los inversores se fijan en una empresa de software de un sector específico. Temen que los futuros avances de la IA puedan dejar obsoletas sus inversiones y perturbar el mercado con alternativas más baratas y eficientes. Para mitigar estos riesgos de la inteligencia artificial y garantizar una inversión sólida, estos inversores pueden recurrir a Vaultinum para una AI Audit de la estrategia tecnológica de IA. 

La AI Audit de la estrategia tecnológica de Vaultinum evalúa el impacto potencial de los elementos perturbadores de la IA —amenazas futuras tanto cercanas como lejanas— que podrían afectar a la inversión. Esta evaluación estratégica proporciona una perspectiva inestimable de la dinámica del mercado y, además de identificar las perturbaciones, pone de relieve los posibles catalizadores de la IA que la empresa adquirida puede adoptar para reforzar la eficiencia y la competitividad. 

Posibilitar la toma de decisiones estratégicas

El objetivo principal de esta auditoría es doble. En primer lugar, permite a los inversores tomar decisiones fundamentadas mediante la identificación y el análisis de los elementos perturbadores de la IA en el entorno de mercado. En segundo lugar, ayuda a identificar los catalizadores internos de la IA que pueden impulsar la eficiencia operativa y las perspectivas de crecimiento futuro tras la adquisición. 

Tipos de AI Audit de la estrategia tecnológica de IA

Vaultinum ofrece dos tipos de AI Audit de la estrategia tecnológica de IA adaptadas a las necesidades de los inversores: 

Esta rápida evaluación, realizada en menos de diez días por los expertos en IA de Vaultinum, examina la solución de la empresa objetivo, analiza el mercado, los competidores y las tecnologías emergentes para identificar posibles elementos perturbadores o catalizadores de la IA relevantes para el sector de la empresa objetivo. 

Una evaluación exhaustiva basada en los mismos temas de investigación que la Auditoría rápida, solo que más exhaustiva, e incluye un análisis de costes detallado de la implantación de sistemas de IA en un sector específico. Esta AI Audit detallada proporciona a los inversores o a las empresas información crítica sobre la viabilidad y el coste de la implantación interna de la IA, proporcionando así una hoja de ruta para lograr ventajas competitivas. 

Inversiones preparadas para el futuro con IA 

Mediante las AI Audit de la estrategia tecnológica de IA de Vaultinum, los inversores y las empresas pueden operar con confianza en el dinámico entorno de la innovación en IA. Estas auditorías no solo protegen las inversiones de perturbaciones imprevistas, sino que también descubren oportunidades para aprovechar la IA como un activo estratégico para el crecimiento sostenido y el liderazgo en el mercado. 

Ponte en contacto con nosotros para obtener más información sobre la auditoría de IA

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Jean Albert es un abogado registrado especializado en derecho internacional y es el presidente de las Comisiones de Estrategia y Legal de Vaultinum.

Jean Albert

Con el aumento exponencial del interés por la IA, han surgido dos preocupaciones en el mundo de la inversión. En primer lugar, ¿cómo se puede evaluar una empresa que desarrolla modelos de IA, en un mundo repleto de AI Washing? En segundo lugar, a la hora de invertir en un sector, ¿cuál es el potencial que tienen los sistemas de IA para perturbarlo?  

Para ayudar a tomar decisiones fundamentadas sobre las evaluaciones de los modelos de IA y el impacto potencial de la IA en las industrias, ahora resulta imperativo llevar a cabo un exhaustivo proceso de due diligence tecnológica debida de la IA. 

La due diligence tecnológica debida en IA de Vaultinum, que abarca AI Audit de uso de IA y evaluaciones de la estrategia tecnológica, ayuda a inversores, partes interesadas y empresas a identificar posibles riesgos de la inteligencia artificial y oportunidades que pueden influir en el éxito de una inversión. Las AI Audit de Vaultinum incluyen cuestionarios exhaustivos, entrevistas y escaneado de códigos. 

Descubra por qué resulta esencial la AI Audit en el entorno tecnológico actual. Descubra cómo un proceso de due diligence tecnológica debida exhaustiva de la IA, que incluya AI Audit de uso y evaluaciones de la estrategia tecnológica, ayuda a los inversores y a las empresas a conocer los riesgos de la inteligencia artificial y las oportunidades.

El papel fundamental de la AI Audit en la inversión tecnológica para evaluar riesgos de la inteligencia artificial y oportunidades.

La tendencia de la IA: más que una palabra de moda 

El verdadero cambio radical en los últimos años ha sido el auge de la Generative AI. Este tipo de IA va más allá de las funcionalidades predefinidas de las aplicaciones anteriores, aventurándose en el terreno de la creación de nuevos contenidos, ya sean textos, imágenes o incluso código. La introducción de interfaces fáciles de usar, como las que se ven en los modelos de inteligencia artificial estilo GPT, ha hecho que estas capacidades avanzadas de IA sean más accesibles e intrigantes para el público general y el mundo empresarial. 

Para los inversores, este panorama en evolución supone tanto oportunidades como retos. Aunque el potencial de innovación y perturbación es inmenso, también requiere una comprensión matizada de lo que realmente es la IA y, lo que es quizá más importante, de lo que no es. Invertir en tecnología de IA requiere una inmersión profunda en los mecanismos, capacidades y limitaciones de los distintos modelos de inteligencia artificial. Esta comprensión es necesaria no solo para tomar decisiones de inversión fundamentadas, sino también para evaluar la viabilidad a largo plazo y las consideraciones éticas de las empresas impulsadas por la IA. 

El espectro de la IA: de la IA limitada a la amplia 

Aunque la innovación y el potencial de la IA son evidentes, resulta útil profundizar en sus diversas formas para apreciar todo su alcance e impacto, especialmente para quienes invierten en esta tecnología.  

La IA limitada, o ANI, como su nombre indica, está especializada en la realización de tareas específicas. Algunos ejemplos son los sistemas de IA diseñados para jugar al ajedrez, reconocer el habla o identificar objetos en imágenes. Estos sistemas son muy eficientes en las tareas que se les encomiendan, superando a menudo las capacidades humanas. Sin embargo, su experiencia se limita a un ámbito estrechamente definido.  

La IA amplia representa una forma más avanzada y versátil de IA, capaz de realizar múltiples tareas dentro de un ámbito específico. Este tipo de IA es especialmente pertinente en campos en los que la complejidad y la variabilidad son elevadas. En sanidad, por ejemplo, la IA amplia no solo puede interpretar imágenes médicas, sino también analizar historiales de pacientes, resultados de laboratorio y sugerir planes de tratamiento. 

La IA general, a menudo denominada Inteligencia General Artificial (AGI) o Superinteligencia Artificial (ASI), es el santo Grial de la investigación en IA. Aspira a reproducir las capacidades humanas de razonamiento y resolución de problemas en una amplia gama de ámbitos. A diferencia de la IA limitada o amplia, la IA general no se limita a tareas o campos específicos. Comprender estos diferentes tipos de IA es solo el primer paso. Igualmente importante es reconocer cómo se integra la IA en los productos y servicios, lo que nos lleva a la cuestión del AI Washing y la necesidad de una verdadera utilización de la IA. 

La integración de la inteligencia artificial en dispositivos y sistemas se ha visto revolucionada por la llegada de las API proporcionadas por grandes actores como OpenAI, Google y Anthropic. Este avance tecnológico ha simplificado el proceso de integración de la IA en diversos productos y servicios. Como resultado, hemos asistido a la aparición de lo que comúnmente se conoce como "wrappers" de IA, en los que las capacidades de IA se integran a un nivel superficial, a menudo sin una funcionalidad profunda e intrínseca. 

Sin embargo, esta facilidad de integración de la IA conlleva una advertencia. Como señala Kjell Carlsson, responsable de estrategia de IA en Domino Data Lab, la creación de productos transformadores basados en IA requiere una mejora significativa de las capacidades internas de IA. Sin ella, las empresas solo podrían alcanzar capacidades limitadas de la Generative AI. Esta situación conduce a menudo a un " AI Washing ", en el que las funcionalidades de la IA, 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 grado de uso de la IA en productos o servicios. A menudo, las empresas utilizan el término "IA" a la ligera para describir lo que son esencialmente sistemas básicos de automatización o basados en reglas. Estos sistemas carecen de auténticas capacidades de aprendizaje y adaptación, que constituyen las características de la verdadera IA. 

Esta tergiversación no solo es un perjuicio para los consumidores, sino que también plantea un reto importante para los inversores a la hora de diferenciar entre la auténtica innovación en IA y la mera marca de IA. 

La prevalencia del AI Washing es alarmante, como se ha visto en numerosas startups que han exagerado sus capacidades de IA para atraer financiación y clientes. Un ejemplo llamativo de ello fue una startup que afirmaba que su "IA asistida por humanos" podía permitir el desarrollo de aplicaciones móviles con el mínimo esfuerzo y tiempo. Esta afirmación dio lugar a importantes inversiones, incluidos casi 30 millones de dólares de fondos de capital riesgo centrados en la IA. Sin embargo, una investigación del Wall Street Journal reveló que la supuesta IA dependía en gran medida de la "inteligencia humana" de los ingenieros de software. 

Este incidente no constituye una anomalía. Según un estudio de MMC Ventures, en el que se analizaron 2830 startups europeas, un sorprendente 40 % de las empresas que afirmaban ser empresas emergentes de IA presentaban un uso real mínimo de la IA. Este hallazgo, junto con el aumento de la supervisión normativa, pone de relieve la necesidad crítica de que los inversores lleven a cabo una diligencia debida tecnológica exhaustiva al evaluar las empresas centradas en la IA. 

El prisma normativo: la SEC y la FTC sobre el AI Washing 

Organismos reguladores como la Comisión del Mercado de Valores (SEC) y la Comisión Federal de Comercio (FTC) están cada vez más atentos a las prácticas de AI Washing. Su preocupación radica en la posibilidad de que el AI Washing induzca a error a los inversores, los consumidores y el mercado en general, dando lugar a prácticas desleales y a una distorsión del panorama competitivo. La SEC, preocupada principalmente por proteger a los inversores y mantener unos mercados justos, ordenados y eficientes, ha adoptado una postura clara contra el AI Washing, sobre todo en el contexto de la divulgación de información por parte de las empresas cotizadas. El presidente de la SEC, Gary Gensler, ha insistido en la importancia de presentar de forma veraz y precisa las capacidades de IA de una empresa. Su comparación del AI Washing con el lavado ecológico es especialmente convincente, en vista del historial de la SEC en la lucha contra el lavado verde, lo que proporciona un modelo útil para su enfoque al AI Washing. 

Michael Atleson, abogado de la FTC, ha expuesto la postura del organismo en una entrada de su blog, en la que destaca la importancia de que los productos basados en IA se etiqueten de forma veraz. La FTC espera que las empresas eviten la exageración en sus afirmaciones sobre IA y se aseguren de que cualquier afirmación sobre el rendimiento esté respaldada científicamente y sea aplicable universalmente, no solo en condiciones específicas. 

Para los inversores en tecnología, este entorno normativo significa que la diligencia debida debe ir más allá de los datos financieros y abarcar la veracidad de las declaraciones de una empresa relacionadas con la IA. Las empresas que exageren sus capacidades o su potencial de IA podrían enfrentarse a un escrutinio normativo y a sanciones económicas, lo que afectaría a sus valoraciones y al atractivo de sus inversiones. 

Diligencia debida de la IA: un factor crítico para los inversores 

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

Para capear este complejo terreno, resulta imprescindible que los inversores contraten a expertos en diligencia debida tecnológica especializados en la evaluación de tecnologías de IA. Estos expertos ofrecen un profundo conocimiento de la inteligencia artificial y sus aplicaciones prácticas, ayudando a los inversores a discernir las auténticas innovaciones de IA de las meras marcas de IA. 

Principales áreas de interés para los expertos en tecnología 

La diligencia debida tecnológica en la IA abarca varias áreas críticas: 

Los expertos en tecnología empiezan por evaluar si la tecnología en cuestión posee realmente capacidades de IA. Esto implica comprender si la IA es una mera extensión de los sistemas básicos de automatización o basados en reglas, o si incorpora técnicas avanzadas de aprendizaje automático. 

¿Qué nivel de aprendizaje automático se utiliza? (por ejemplo, supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo) 

¿De qué tipo de datos aprende la IA y cómo se adapta a nuevos datos o comentarios? 

¿Puede el sistema de IA mejorar su rendimiento con el tiempo? ¿Existen pruebas científicas que respalden las afirmaciones sobre su rendimiento? 

Otro aspecto vital es la capacidad del sistema de IA para manejar datos inesperados o fuera de distribución. Los expertos en tecnología evalúan si la IA puede adaptarse a nuevas situaciones o si requiere un nuevo entrenamiento. Esta evaluación es necesaria para comprender la viabilidad a largo plazo de la IA y su adaptabilidad a las cambiantes condiciones del mercado. 

Resulta esencial realizar una evaluación exhaustiva de los riesgos centrada en lo que podría ocurrir si la IA no funciona según lo previsto. Esto incluye el escrutinio de las salvaguardias establecidas para evitar decisiones tendenciosas o discriminatorias y las posibles repercusiones de estos riesgos en las operaciones y la reputación de la empresa. 

Conclusión: un llamamiento a las estrategias prudentes de inversión en IA

Para los inversores y los participantes de las operaciones, el atractivo de la innovación impulsada por la IA es innegable. Sin embargo, en una era en la que predomina el AI Washing, resulta fundamental hacer un ejercicio de discernimiento. Comprender el verdadero alcance de la integración de la IA y sus aplicaciones prácticas resulta clave para tomar decisiones de inversión fundamentadas. Al dar prioridad a las prácticas responsables de IA y a una diligencia debida tecnológica, los inversores pueden capear el complejo entorno de la IA con confianza. 

Póngase en contacto con nosotros para obtener más información sobre la evaluación de la IA

Kristin es abogada colegiada estadounidense especializada en las áreas de propiedad intelectual y derecho tecnológico. Es miembro de las Comisiones de Estrategia y Jurídica de Vaultinum, encargadas de supervisar y aplicar las políticas y procesos relacionados con la protección de los activos digitales.

Kristin A.

Las opiniones, presentaciones, cifras y estimaciones expuestas en el sitio web, incluido este blog, tienen únicamente fines informativos y no deben interpretarse como asesoramiento jurídico. Para obtener asesoramiento jurídico debe ponerse en contacto con un profesional del derecho de su jurisdicción.

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https://aibusiness.com/ml/ces-2024-expect-lots-of-ai-washing-in-gadgets#close-modal (última visita: 25 de enero de 2024). 

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/08/17/why-companies-should-stop-ai-washing-their-products/ (última visita: 25 de enero de 2024). 

https://cybernews.com/tech/ai-washing-the-new-greenwashing/ (última visita: 25 de enero de 2024). 

https://www.wsj.com/articles/sec-head-warns-against-ai-washing-the-high-tech-version-of-greenwashing-6ff60da9 (última visita: 25 de enero de 2024). 

https://www.stateofai2019.com/chapter-7-europes-ai-startups/ (última visita: 25 de enero de 2024). 

https://www.legaldive.com/news/avoid-regulatory-risk-ai-washing-greenwashing-artificial-intelligence-FTC-SEC-scrutiny/704507/ (última visita: 25 de enero de 2024). 

https://www.wsj.com/articles/ai-startup-boom-raises-questions-of-exaggerated-tech-savvy-11565775004 (última visita: 25 de enero de 2024). 

Con la llegada de tecnologías como ChatGPT, la inteligencia artificial (IA) ha pasado a ser algo más que un término tecnológico: es una parte importante de nuestro léxico cotidiano. Sin embargo, este aumento de popularidad no implica que la IA sea un concepto novedoso. La IA es un elemento básico de la tecnología de consumo desde hace años, evidente en dispositivos como los teléfonos inteligentes, los dispositivos domésticos inteligentes, los rastreadores de fitness portátiles y las aplicaciones de navegación. Sin embargo, estas aplicaciones representan solo la punta del iceberg de las capacidades y el potencial de la IA.

Descubra por qué resulta crucial analizar los diferentes aspectos del AI Washing antes de invertir en una empresa tecnológica.

AI Washing: por qué hay que tener cuidado al invertir

AI Washing: cómo evaluar el valor real de la IA

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