Mirando hacia atrás, la inteligencia artificial siempre ha sido la historia no sólo de la tecnología, sino también del mercado de capitales. Una vez que las narrativas se volvieron tan importantes como las capacidades, las preocupaciones sobre el llamado “lavado de IA” se volvieron inevitables. Apenas un año después del lanzamiento público de ChatGPT, los reguladores comenzaron a hacer sonar la alarma. En marzo de 2024, la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. acusó a dos firmas de asesoría de inversiones, Delphia (USA) Inc. y Global Predictions Inc., por declaraciones sobre su uso de la IA en el campo de los servicios de asesoría de inversiones. Los reguladores alegaron que las empresas promovían oportunidades de inversión basadas en inteligencia artificial que no podían justificar, incluida la afirmación de una empresa de que era el “primer asesor financiero regulado en inteligencia artificial”.
El ciclo de lavado AI aún no ha finalizado. De las 51 demandas colectivas de valores presentadas en los últimos cinco años, una gran mayoría involucraba acusaciones de que las empresas exageraron o tergiversaron sus capacidades de inteligencia artificial, según datos de litigios de valores compilados por la firma consultora Secretary.
Pero una tendencia más notable hoy en día es que muchos de los debates ya no giran en torno a si la IA existe.
Algunos de los primeros casos de lavado de IA se parecían a las tradicionales acusaciones de fraude, y los críticos argumentaban que la tecnología que se vendía simplemente no existía. Pero el debate también gira en torno a preguntas más matizadas: ¿Está la IA cambiando fundamentalmente la economía empresarial?
Esta distinción importa. De hecho, una empresa puede utilizar modelos de aprendizaje automático o análisis automatizados, mientras que los inversores se preguntan si estos sistemas mejorarán significativamente los márgenes, aumentarán los ingresos o crearán ventajas competitivas justificables.
A pesar de los incentivos obvios para alardear, las empresas deben ser disciplinadas y precisas al describir las capacidades de la IA. Las afirmaciones de inteligencia artificial deben ser técnicamente precisas, operativamente sólidas y coherentes con el desempeño financiero de la empresa.
Las consecuencias de la inexactitud pueden ser significativas. Las empresas que sobreestiman sus capacidades pueden enfrentar investigaciones regulatorias, litigios sobre valores, daños a su reputación y presiones de valoración.
Los recientes acontecimientos del mercado muestran con qué rapidez estas historias pueden ser objeto del escrutinio de los inversores. La empresa de ingeniería de datos Innodata, Inc. ofrece un ejemplo. El sitio web Motley Fool calificó recientemente a la empresa como una “joya escondida en el floreciente mercado de la inteligencia artificial”. Pero a principios de 2024, un vendedor en corto acusó a la empresa de exagerar el papel de la inteligencia artificial en su modelo de negocio, lo que provocó una demanda colectiva y una caída del 30% en el precio de sus acciones. Aunque la empresa claramente opera en el ecosistema de inteligencia artificial, debe proteger sus divulgaciones.
Los propios inversores también enfrentan riesgos en un entorno impulsado por la narrativa. Por ejemplo, las empresas de capital privado operan actualmente en un mercado de transacciones caracterizado por menos transacciones y una intensa competencia por los activos. En un entorno así, la necesidad de desplegar capital y mantener la relevancia con socios limitados puede crear incentivos para adoptar ideas tecnológicas ambiciosas con un escrutinio menos riguroso de lo habitual.
Las afirmaciones sobre el uso de inteligencia artificial pueden ser particularmente difíciles de verificar en el corto plazo de una transacción. Evaluar la calidad de los modelos de aprendizaje automático, la infraestructura de datos y las capacidades de implementación a menudo requiere conocimientos técnicos especializados. Sin un análisis cuidadoso, los inversores corren el riesgo de sobrevalorar oportunidades tecnológicas que aún son experimentales, de alcance limitado o económicamente irrelevantes.
El ciclo actual de reclamos de IA recuerda el rápido aumento de las inversiones ambientales, sociales y de gobernanza. Esta era dio lugar a una ola de ambiciosas narrativas corporativas de sostenibilidad, seguidas de un mayor escrutinio regulatorio y litigios sobre el llamado lavado verde.
La lección de ESG es instructiva. Incluso cuando las empresas realmente creen en el potencial a largo plazo de sus estrategias, las narrativas vagas o infladas pueden crear exposición legal. Cuando las divulgaciones exceden la realidad operativa verificable, atraen el escrutinio de reguladores, inversores y vendedores en corto.
La inteligencia artificial se encuentra ahora en una etapa similar.
La historia también nos enseña que los períodos de entusiasmo tecnológico suelen ir acompañados de normas de divulgación más estrictas. El auge de las puntocom de finales de los años 1990 es instructivo. En ese momento, agregar “.com” al nombre de una empresa podría provocar un salto inmediato en su valor. En ocasiones, los modelos de negocio no estaban claramente definidos y las prácticas de divulgación no siempre coincidían con el entusiasmo de los inversores por la emergente economía de Internet.
Por supuesto, la burbuja acabó estallando. El Congreso aprobó la Ley Sarbanes-Oxley de 2002, que endureció drásticamente los requisitos de divulgación corporativa y responsabilidad ejecutiva. Las valoraciones basadas en narrativas que alguna vez alimentaron el entusiasmo de los inversores se han convertido en fuentes de riesgo legal si las revelaciones subyacentes resultan ser inexactas o engañosas.
Sin embargo, la lección más amplia de la era de las puntocom no es que el entusiasmo tecnológico estuviera fuera de lugar. Muchas empresas nacidas durante este período eventualmente se convirtieron en algunas de las más poderosas de la economía global. No es la trayectoria de la innovación lo que ha cambiado, sino los estándares que rigen cómo las empresas se comunican con los inversores.
Es probable que la inteligencia artificial siga una trayectoria similar. El mercado actual fomenta narrativas ambiciosas sobre la IA y los límites de la divulgación siguen cambiando. Pero si la historia sirve de guía, probablemente seguirá un escrutinio regulatorio más estricto y una divulgación más precisa. Las empresas necesitan comunicar la innovación con suficiente claridad y disciplina para evitar convertir sus palabras en riesgo legal.
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