A medida que el mercado global de la inteligencia artificial (IA) crece rápidamente, muchas startups y empresas SaaS se apresuran a autodenominarse “empresas de IA”. Sin embargo, detrás de las palabras de moda, un número significativo de estas firmas son simplemente «API wrappers» que construyen todo su producto sobre plataformas de IA de terceros como OpenAI, sin desarrollar tecnología de IA propia de forma independiente.
Esta tendencia, que forma parte del fenómeno más amplio conocido como AI washing (lavado de IA), conlleva serios riesgos legales, como posibles acusaciones de tergiversación o fraude a inversores, y además infla artificialmente las valoraciones de las empresas, creando una burbuja precaria en los ecosistemas de capital de riesgo y en el mercado en general.
Construir IA vs. Construir sobre IA
Un problema fundamental es entender la diferencia entre:
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Construir IA: Desarrollar algoritmos, modelos o conjuntos de datos de IA propios, lo cual refleja una verdadera innovación y una inversión sustancial en I+D.
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Construir sobre IA: Aprovechar plataformas de IA existentes mediante integraciones API para impulsar productos, creando en esencia envoltorios sin desarrollo original de IA.
Las empresas que construyen sobre IA son más comparables a revendedores o integradores, y corren el riesgo de exagerar sus capacidades si se presentan como “innovadores en IA”, “empresas de IA” o términos similares.
Riesgos legales potenciales derivados del AI Washing
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Fraude en valores: Los inversores engañados por afirmaciones infladas sobre IA pueden buscar vías legales si las divulgaciones son deliberadamente engañosas.
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Violaciones de privacidad de datos: Los envoltorios que reenvían datos de usuarios a plataformas de IA de terceros pueden infringir leyes de privacidad si no hay un consentimiento claro o una divulgación adecuada.
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Daño al consumidor: Los productos que no pueden cumplir con las funciones prometidas de IA pueden causar daños reputacionales y financieros a los usuarios.
En EE.UU., ya se han iniciado acciones legales por parte de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) contra asesores de inversión que tergiversaron su uso de la inteligencia artificial. Del mismo modo, la Comisión Federal de Comercio (FTC) anunció que tomará medidas contra las “afirmaciones engañosas sobre IA”.
En el Reino Unido, las declaraciones engañosas o falsas por parte de empresas pueden dar lugar a demandas por parte de inversores en virtud del Schedule 10A de la Financial Services and Markets Act 2000 (FSMA).
En la Unión Europea, el Artículo 50 del Reglamento de IA impone ciertas obligaciones de transparencia a desarrolladores y usuarios, y la Directiva 2005/29/CE sobre prácticas comerciales desleales prohíbe declaraciones engañosas en sus Artículos 5 a 7.
El impacto en el mercado: valoraciones infladas y modelos de negocio insostenibles
El entusiasmo en torno a la IA ha atraído enormes cantidades de capital de riesgo en busca de tecnología revolucionaria. Sin embargo, muchas empresas envoltorio inflan sus valoraciones con marcas superficiales de IA en lugar de con una base tecnológica real, lo que genera:
| Factor de riesgo | Descripción |
|---|---|
| Saturación del mercado | Numerosas herramientas duplicadas basadas en API compiten agresivamente. |
| Dependencia de plataformas | Cambios en los términos o funciones de APIs de terceros pueden socavar de inmediato el valor de una empresa envoltorio. |
| Riesgos de rentabilidad | Los costos de uso de API y la falta de diferenciación limitan márgenes y crecimiento. |
| Riesgos para inversores | La sobrevaloración impulsada por el bombo puede provocar correcciones drásticas y pérdidas. |
Mitigación de riesgos: buenas prácticas para empresas e inversores
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Promover políticas internas que regulen el marketing responsable, la gobernanza y el uso ético de la IA.
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Realizar diligencia debida rigurosa para verificar afirmaciones sobre innovación propia en IA frente a servicios basados en API.
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Asesorar a los clientes para que ofrezcan divulgaciones claras, precisas y fundamentadas, evitando afirmaciones generales sobre IA sin evidencia.
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Exigir transparencia al consumidor en cuanto al uso de plataformas de IA de terceros, el tratamiento de datos y sus limitaciones.
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Monitorear la evolución de las normativas, especialmente de la FTC y agencias europeas, para garantizar el cumplimiento continuo.
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