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Introducción
En los últimos años, el auge de la inteligencia artificial ha transformado industrias, modelos de negocio y expectativas de inversión. Sin embargo, este crecimiento explosivo también ha dado lugar a prácticas cuestionables como el AI washing, una estrategia que consiste en exagerar o falsificar capacidades de inteligencia artificial con fines comerciales o financieros. El caso reciente de la startup Nate, acusada de fraude por su fundador Albert Saniger, se ha convertido en un ejemplo paradigmático de esta tendencia. Este artículo analiza a fondo el fenómeno, sus implicaciones y las lecciones que deja para el ecosistema tecnológico.
¿Qué es el AI Washing?
El término AI washing hace referencia a la práctica de promocionar productos o servicios como impulsados por inteligencia artificial sin que exista una implementación real de dicha tecnología. Similar al greenwashing en sostenibilidad, el AI washing busca capitalizar el atractivo del término “IA” para atraer inversión, usuarios o atención mediática. En muchos casos, las startups presentan presentaciones exageradas de sus capacidades tecnológicas, ocultando procesos manuales tras interfaces automatizadas.
Según un estudio realizado en 2023, más del 53% de las startups que afirmaban usar IA en realidad dependían en gran medida de trabajo humano. Esta práctica, además de ser engañosa, representa un riesgo para la credibilidad del sector y la eficacia de la inversión en innovación.
El AI washing no solo afecta la percepción pública, sino que también distorsiona los mercados y canaliza capital hacia proyectos no sostenibles. Su proliferación amenaza con erosionar la confianza en la tecnología emergente.
El Caso Nate: Promesas Tecnológicas vs. Realidad Operativa
Entre 2018 y 2023, Nate se presentó como una aplicación revolucionaria de compras con un “carrito universal” impulsado por inteligencia artificial. Según sus materiales promocionales, la plataforma podía automatizar todo el proceso de compra en línea: desde la selección de tallas hasta la introducción de datos de pago y envío, todo con un solo clic. El equipo aseguraba haber desarrollado una arquitectura de IA propia capaz de realizar estas tareas sin intervención humana.
La realidad, sin embargo, era muy distinta. Una investigación del Departamento de Justicia de EE.UU. reveló que más del 99% de las transacciones eran procesadas manualmente por unos 400 asistentes de compra subcontratados en Filipinas. Además, el fundador instruyó a estos trabajadores a eliminar cualquier rastro de su actividad en redes sociales para mantener la ilusión de automatización.
Este contraste entre narrativa y operación pone de manifiesto cómo el AI washing puede enmascarar modelos puramente manuales bajo una fachada tecnológica, engañando tanto a usuarios como a inversores.
Arquitectura del Engaño: Cómo se Construyó el Fraude
El fraude de Nate no fue accidental, sino meticulosamente estructurado en tres niveles. Primero, se construyó una narrativa tecnológica deliberadamente ambigua, usando términos como “machine learning” o “procesamiento de lenguaje natural” sin una base técnica real. En segundo lugar, se desarrolló una arquitectura laboral encubierta basada en outsourcing masivo a países con costos operativos bajos, como Filipinas. Por último, se implementaron mecanismos de control interno para evitar que el conocimiento de estos procesos manuales se difundiera dentro de la empresa.
Este nivel de planificación sugiere que el AI washing no es simplemente una exageración de marketing, sino una estrategia sistemática que puede derivar en fraude tecnológico. La combinación de trabajadores ocultos, bots rudimentarios y documentos técnicos fabricados genera una ilusión de sofisticación difícil de desmontar sin auditorías especializadas.
La lección aquí es clara: sin mecanismos de verificación objetiva, las afirmaciones sobre IA pueden convertirse en instrumentos de engaño sofisticado.
Impacto Financiero: Capital Recaudado y Pérdidas para Inversores
Nate logró recaudar más de 50 millones de dólares a través de varias rondas de inversión entre 2018 y 2021. La más relevante, liderada por Renegade Partners, llevó la valuación de la empresa a 180 millones de dólares. Estas cifras se alcanzaron basándose en métricas falsificadas y promesas de crecimiento derivadas de una supuesta automatización total.
Sin embargo, más del 60% de los fondos fueron destinados a salarios ejecutivos y bonificaciones, muy por encima del estándar del sector SaaS (15-25%). Solo un 10% fue invertido en investigación y desarrollo real, lo que contrasta con el 40% declarado ante los inversores. Cuando la verdad salió a la luz en 2022, la empresa entró en colapso y fue vendida por una fracción de su valor, generando pérdidas superiores al 90% para los accionistas.
Este caso subraya cómo el AI washing puede tener consecuencias económicas devastadoras, afectando la asignación eficiente de recursos en el ecosistema empresarial.
La Falta de Due Diligence Técnica
Uno de los elementos más preocupantes del caso Nate fue la ausencia de una auditoría técnica profunda por parte de los inversores. Según datos recientes, solo el 12% de las firmas de capital de riesgo emplean auditores especializados en inteligencia artificial durante su proceso de due diligence. En lugar de validar tecnológicamente las afirmaciones de la startup, muchas decisiones se basaron en métricas de tracción de usuario o crecimiento superficial.
Este sesgo hacia lo cuantitativo sobre lo técnico crea un entorno en el que las startups pueden enfocar sus esfuerzos en aparentar escalabilidad sin demostrar capacidad real. La falta de validación tecnológica se convierte así en un incentivo perverso para el AI washing.
Es indispensable que los inversores integren evaluaciones técnicas en su proceso de análisis para evitar caer en narrativas sin sustento.
Comparativa con Otros Casos Similares
Nate no es un caso aislado. Startups en sectores como el foodtech, legaltech e incluso salud han utilizado estructuras similares. Por ejemplo, empresas de drive-thru automatizado también operaban con personal remoto en Filipinas, mientras que EvenUp, un unicornio del sector legal, fue acusado de automatizar procesos que en realidad eran realizados manualmente en un 70%.
Se estima que entre 2023 y 2024 se han perdido más de 2.1 mil millones de dólares en inversiones vinculadas a fraudes tecnológicos relacionados con inteligencia artificial en EE.UU. Estos patrones recurrentes muestran que el AI washing no es una excepción, sino una tendencia creciente en el ecosistema startup.
La identificación de estos casos refuerza la necesidad de establecer criterios estandarizados para validar afirmaciones tecnológicas.
Vacíos Regulatorios y Falta de Normativas Claras
Actualmente, no existen normativas claras por parte de entidades como la SEC o la FCC que regulen cómo una empresa puede declarar sus capacidades en inteligencia artificial. Esta falta de marcos específicos permite que las startups utilicen lenguaje técnico sin responsabilidad legal por su veracidad.
Además, no hay lineamientos sobre la proporción de automatización real que debe existir para que una solución se etiquete como “IA”. Esto crea un terreno fértil para el AI washing, donde la ambigüedad semántica se convierte en una herramienta de marketing sin control.
La creación de sellos de verificación tecnológica o certificaciones de terceros podría ser un paso clave para cerrar este vacío.
Responsabilidad Ética de los Fundadores
Más allá de las implicaciones legales, el AI washing plantea serias preguntas éticas sobre el rol de los fundadores. En el caso Nate, Albert Saniger no solo ocultó información, sino que activamente implementó estrategias para engañar a inversores y usuarios. Esto incluye la instrucción directa a trabajadores para priorizar pedidos de inversores y simular automatización.
La ética empresarial en el contexto de IA debe incluir principios como la transparencia tecnológica, la honestidad en la comunicación de capacidades y la rendición de cuentas. Ignorar estos aspectos puede erosionar la confianza en todo el sector.
Los líderes de startups tecnológicas deben asumir un compromiso proactivo con la veracidad y la ética en sus modelos operativos.
Propuestas para Inversores
Los fondos de capital riesgo pueden implementar varias medidas para mitigar el riesgo de invertir en empresas que practican AI washing. Entre ellas destacan: la realización de auditorías técnicas obligatorias antes de cada ronda de inversión, la exigencia de demos verificables y la inclusión de cláusulas anti-AI washing en los contratos de inversión.
Además, deberían fomentar la creación de métricas más allá del crecimiento de usuarios, como la proporción entre procesos automatizados y manuales, o la calidad del equipo técnico. Estas prácticas no solo protegen su inversión, sino que también promueven un ecosistema más saludable.
La inversión responsable en inteligencia artificial requiere una combinación de rigor técnico y visión a largo plazo.
Recomendaciones para Reguladores
Desde el ámbito regulador, existen oportunidades claras para intervenir. Una de ellas es la creación de un sello de validación tecnológica por parte de entidades como la FTC, que certifique las capacidades reales de IA de un producto. También se podrían establecer requisitos mínimos de divulgación, como el porcentaje de procesos automatizados o el origen de los datasets utilizados.
Además, ampliar la definición de fraude tecnológico permitiría a los fiscales actuar más eficazmente ante casos como el de Nate. Una regulación proactiva no solo protege a los consumidores, sino que también brinda claridad a las empresas legítimas.
La regulación efectiva puede actuar como un freno al AI washing sin sofocar la innovación.
Ética y Transparencia para Emprendedores de IA
Los fundadores de startups tienen la responsabilidad de adoptar una postura ética desde el inicio. Esto implica ser transparentes sobre las limitaciones actuales de sus tecnologías, comunicar de forma clara qué partes del producto están automatizadas y cuáles no, e implementar un gobierno ético en sus equipos de desarrollo.
Modelos híbridos que combinan procesos humanos y automatizados pueden ser válidos, siempre que se divulgue adecuadamente esta composición. La honestidad tecnológica no es una debilidad, sino una señal de madurez empresarial.
En un entorno saturado de promesas, la transparencia se convierte en una ventaja competitiva.
Conclusión: Una Oportunidad para Replantear el Futuro de la IA
El caso Nate ha encendido las alarmas sobre los riesgos del AI washing y sus consecuencias económicas, éticas y regulatorias. Sin embargo, también representa una oportunidad para el cambio. Inversores, reguladores y emprendedores pueden aprender de este episodio para construir un ecosistema de inteligencia artificial más transparente, ético y sostenible.
Adoptar buenas prácticas, exigir verificaciones técnicas, y fomentar la divulgación honesta son pasos fundamentales para restaurar la confianza en el potencial real de la IA. El hype debe dar paso a la responsabilidad.
La inteligencia artificial tiene el poder de transformar industrias, pero solo si se construye sobre la verdad.
