El término ‘inteligencia artificial’ se ha colado en la conversación social, en parte gracias a la IA generativa, que se popularizó hace dos años con la aparición de ChatGPT. Con anterioridad, ya existían algunos productos, desde los robots de limpieza hasta los GPS, que incluían algunas funcionalidades de IA. Sin embargo, no ha sido hasta que hemos podido hablar directamente con ella, a través de los chatbots y asistentes virtuales, que de verdad podemos identificar lo que es capaz de hacer.

Por eso, algunas compañías han visto las oportunidades de marketing que puede generar y han comenzado a promocionar sus productos con el término ‘IA’. No es raro ver frigoríficos, gafas o servicios virtuales que incluyen funcionalidades inteligentes. Muchos de ellos integran la IA de manera genuina y cumplen con las expectativas. El problema viene cuando, en algunos casos, eso no es del todo cierto. Como consecuencia, estas prácticas pueden generar desconfianza entre los usuarios. Además, también empañan la labor de las empresas y startups que de verdad están desarrollando sistemas inteligentes, que muchas veces implican una gran inversión.

Estados Unidos ya ha experimentado algunos casos de ‘AI Washing’, que vendría a ser exagerar la presencia de IA en un producto o servicio que en realidad es más humano de lo que parece. El nombre es derivado de otras prácticas similares, como el greenwashing, que vendría a ser intentar vender un producto como si fuera respetuoso con el medio ambiente, cuando en realidad no lo es.

La Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC, por sus siglas en inglés), multó con 400.000 dólares a dos empresas, Delphia y Global Predictions, por supuestamente vender servicios financieros potenciados con IA. En realidad, no usaban ninguna tecnología anunciada.

Lo primero es identificar qué funcionalidades de IA tiene el producto o servicio. A veces el anuncio no viene acompañado de información concreta sobre el impacto de la IA en el producto (como pruebas de rendimiento, gráficos comparativos…). En estos casos, se debe leer la letra pequeña y, si no se ofrece información técnica, sospechar. Al final, una buena integración debe justificarse con funcionalidades concretas que aporten eficiencia, rapidez o personalización.

Hay otros casos en los que esta práctica llega con la incorporación de chatbots de IA en un servicio. Es importante poder conocer de antemano qué son capaces de responder y si se integran o no en la prestación de dicho servicio. A veces, únicamente incorporan respuestas predeterminadas que aportan poco valor al producto.

Por último, es recomendable sospechar de las exageraciones y el abuso de términos técnicos, que pueden despistar a los potenciales compradores. 

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