LA EDICIÓN DEL 30 DE OCTUBRE DE 2026
Tyler Shultz alerta sobre la dificultad de verificar las promesas de las empresas de IA
En un artículo publicado el 30 de octubre, TechCrunch recoge las inquietudes de Tyler Shultz sobre las verificaciones previas a las inversiones en IA. El antiguo denunciante de Theranos considera que la dificultad para distinguir una innovación original de una mera envoltura técnica puede facilitar los engaños.
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La verificación de las promesas tecnológicas recorre esta edición: Tyler Shultz alerta sobre la evaluación de las empresas de IA, mientras que Arrowmax presenta un destornillador capaz, según su descripción, de identificar las puntas necesarias. En el ámbito de la gobernanza, el papa León XIV pide una prohibición de las armas letales autónomas.
La dificultad para evaluar las empresas de inteligencia artificial podría facilitar los engaños, considera Tyler Shultz. En un artículo publicado el 30 de octubre, TechCrunch recoge las declaraciones del antiguo denunciante de Theranos, recabadas por The San Francisco Standard. Su advertencia se refiere a la capacidad de los inversores para verificar qué distingue realmente a una tecnología antes de financiar su desarrollo.
Shultz destaca, en particular, la dificultad para diferenciar una innovación original de una aplicación construida en torno a ChatGPT. Esta valoración es suya: no demuestra ni un fraude en una empresa concreta ni una falta de valor de las aplicaciones que utilizan un modelo existente. Sin embargo, plantea una pregunta concreta para la inversión: ¿qué pruebas permiten establecer qué ha desarrollado realmente la empresa y qué depende de tecnologías accesibles a otros?
El precedente de Theranos ayuda a entender su razonamiento. Según TechCrunch, Shultz contribuyó a revelar los peligrosos defectos de los dispositivos de análisis de sangre de su antiguo empleador. Estos aparatos se habían instalado en tiendas Walgreens y habían proporcionado resultados erróneos a pacientes. El medio también indica que la empresa utilizaba equipos de terceros para parte de los análisis, mientras que su propia tecnología no funcionaba como había prometido.
La financiación de Theranos procedía a menudo de inversores particulares, entre ellos las familias DeVos y Walton, en lugar de sociedades de capital riesgo, informa TechCrunch. La empresa se negaba a facilitar a los posibles inversores información científica o pruebas del funcionamiento de sus máquinas, alegando la protección de sus secretos comerciales. Según el medio, esta actitud había mantenido alejados a numerosos inversores de Silicon Valley.
Aplicada a la IA, la lección puede interpretarse como una exigencia de verificación proporcional a las promesas. Una demostración convincente no permite, por sí sola, determinar el origen de una capacidad técnica, su fiabilidad o su valor económico. Son cuestiones que deben examinarse por separado, en lugar de deducir conclusiones de la soltura de una presentación.
Las declaraciones recogidas constituyen una advertencia, sin cuantificar la frecuencia de los engaños en el sector. Por tanto, su alcance sigue siendo limitado: Shultz invita a los inversores a no dejar que la dificultad de evaluar una tecnología sustituya al examen de las pruebas. El paralelismo con Theranos sirve aquí como advertencia sobre el método de financiación, sin establecer una equivalencia entre las empresas de IA y aquel fraude.