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AI Washing, la estrategia que las empresas usan para engañarte

MIT SMR México 12 Ago 2024
AI Washing, la estrategia que las empresas usan para engañarte Este tipo de práctica puede desequilibrar el sistema financiero de varios países. (besjunior/Adobe Stock)

Muchas empresas intentaron utilizar IA, pero las que no lo lograron, tienden a engañar a su público llevando a cabo una práctica llamada AI Washing. Descubre por qué es tan dañina para la industria.


El AI Washing o lavado de Inteligencia Artificial (IA) es una táctica de marketing que usan las empresas para exagerar la cantidad de tecnología que utilizan en sus productos.

Esta práctica tiene como objetivo hacer que las ofertas de una empresa parezcan más avanzadas de lo que son y sacar provecho del creciente interés en la IA.

El AI Washing tomó su nombre del greenwashing, que es cuando las empresas hacen afirmaciones falsas sobre el impacto positivo que tienen en el medio ambiente.

En 2023 de la Federal Trade Commission (FTC) detalló algunas preguntas básicas que una organización puede responder para determinar si participa en esta práctica.

¿Exageras lo que puede hacer tu producto de IA? 

Las afirmaciones sobre mejoras de rendimiento deben ser incondicionales y contar con pruebas científicas que las respalden.

¿Prometes que tu producto de IA hace algo más que un producto regular? 

Debe haber pruebas suficientes para hacer esta afirmación, ya que se puede utilizar para justificar un aumento del precio del producto. Incluso, puede influir en las decisiones laborales.

¿Conoces los riesgos?

Los proveedores de IA son responsables de los efectos de sus productos una vez que se comercializan.

¿El producto utiliza IA?

El uso de una herramienta de IA en el proceso de desarrollo no hace que la oferta de un producto esté “impulsada por IA”.

apple desarrollara robots domesticos
(Tony Baggett/Adobe Stock)

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¿Cuál es el problema que hay detrás del AI Washing?

A nivel macro, el AI Washing oscurece la monocultura de la industria. Este tipo de fenómenos se produce cuando un grupo de computadoras ejecuta software idéntico. E

s decir, muchos proveedores, cada uno promocionando sus propios modelos de IA “únicos”, podrían estar utilizando solo unos pocos modelos de tecnología subyacentes distintos.

Es posible que utilicen el marketing para diferenciar productos que utilizan la misma tecnología. Esto podría conducir a una futura crisis financiera si muchas instituciones dependen todas de los mismos modelos subyacentes.

Esto podría generar una dependencia excesiva de los pocos modelos y proveedores que utilizan, de acuerdo con Gary Gensler, presidente de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC).

“Miles de entidades financieras están buscando desarrollar aplicaciones downstream basándose en lo que probablemente sean solo unos pocos modelos básicos upstream”, comentó.

A nivel micro, el lavado de información mediante IA puede engañar a los consumidores, confundir a los inversionistas y violar las leyes existentes en materia de transparencia.

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¿Por qué ocurre el lavado de IA?

Los vendedores pueden recurrir al AI Washing por diferentes motivos:

Anticipación

Algunos proveedores pueden anunciar la IA en sus productos antes de incorporarla. Tienen la intención de incluir la tecnología en el producto en algún momento, pero la publicitan como si el producto ya la tuviera.

Recaudación de fondos

La IA generativa ha sido una tendencia popular desde el lanzamiento de ChatGPT. Los inversionistas quieren respaldar productos y proveedores que creen que tendrán un éxito similar, por lo que la publicidad de la IA generativa los atraerá.

El lavado de IA ha generado comparaciones con la burbuja puntocom. Que fue cuando las empresas añadían las palabras “puntocom” al final del nombre de la empresa para aumentar su valoración.

Definición incorrecta

La IA es un término vago que comprende muchas tecnologías específicas. Si las empresas no tienen un mensaje claro sobre la tecnología de IA específica en su producto, los principales consumidores pueden acusarlas de AI Washing.

Esto es porque podrían creer que el producto utiliza la IA de una manera diferente a la anunciada, o menos de la anunciada.

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