AI Washing: cómo evaluar el valor real de la IA

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. 

IA limitada: la especialista

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. 

IA amplia: la experta en ámbitos

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.

IA general: el futuro de la IA

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.

Comprender la integración 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.

AI Washing: la farsa del marketing

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.

Falsedades sorprendentes

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:

Autenticidad de las capacidades de IA

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.

Entre las cuestiones críticas figuran:

• ¿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?

Adaptabilidad y solidez

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.

Evaluación de riesgos

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.

Descargo de responsabilidad

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.

El uso de cualquier contenido de este sitio web, incluido este blog, para cualquier fin comercial, incluida la reventa, está prohibido, a menos que se obtenga primero el permiso de Vaultinum. La solicitud de permiso debe indicar el propósito y el alcance de la reproducción. Para fines no comerciales, todo el material de esta publicación puede ser citado o reproducido libremente, pero se requiere un reconocimiento, junto con un enlace a este sitio web.

Referencias: 

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).