La inteligencia artificial sigue siendo uno de los principales motores de inversión de capital de riesgo, con el 37 % de la financiación en el tercer trimestre de 2024 destinada a empresas relacionadas con IA. Sin embargo, el valor real de esa tecnología varía enormemente y no basta con mencionar «IA» para ganarse la confianza de los inversores.
El reciente anuncio de la FTC contra las empresas que practican el «AI washing» subraya la necesidad de comunicar con claridad y honestidad cómo se emplea la IA en cada negocio. Evitar ejemplos como Theranos y reducir la exposición a demandas —ya van 38 casos por acciones colectivas entre marzo de 2020 y octubre de 2024— depende de ofrecer innovación tangible, no solo titulares.
El alcance real de la IA
La inteligencia artificial va mucho más allá de los asistentes conversacionales y los grandes modelos de lenguaje. Técnicas como SLAM en robótica y visión por computadora permiten a las máquinas navegar y comprender entornos de forma autónoma, resolviendo retos técnicos de alto nivel.
Además, disciplinas maduras como el reconocimiento de voz o la visión artificial han dejado de etiquetarse exclusivamente como «IA», pero siguen revolucionando industrias. Desde la optimización de cadenas de suministro hasta la predicción de fallos en maquinaria o estrategias de precios dinámicos, estas aplicaciones ofrecen valor real y ayudan a las empresas a ser más eficientes.
Comunicación eficaz con inversores
Al presentar una solución de IA, los fundadores deben centrarse en resultados medibles: mayor productividad, mejor experiencia de usuario o ventajas técnicas únicas. Es fundamental usar un lenguaje accesible para quienes no son expertos y explicar qué hace la IA, cómo funciona y por qué marca la diferencia.
La transparencia es clave ante la supervisión de la FTC y la creciente exigencia del mercado. Exagerar capacidades puede generar interés inicial, pero conlleva riesgos de reputación y sanciones. En su lugar, conviene demostrar la alineación de la IA con oportunidades de mercado reales, como análisis predictivo u optimización de procesos, para consolidar la credibilidad y atraer inversores comprometidos.
