VER MÁS
MARKET DATA
<%userdata?.email%>
Editar perfil
Credencial
Salir
(Twitter)
Instagram
Facebook
LinkedIn
YouTube
TikTok
Alto contrasteSi la IA mueve mercados, los mercados deben gobernar la IA
MARÍA PÍA AQUEVEQUE Directora de empresas, experta internacional en activos digitales
María Pía Aqueveque
Durante los últimos años, organizaciones, reguladores y empresas han producido cientos de principios éticos, marcos de gobernanza para la inteligencia artificial. Sin embargo, la historia demuestra que las organizaciones cambian más rápido cuando los incentivos económicos están alineados con el comportamiento esperado. Si queremos que las empresas desarrollen algoritmos y sistemas de datos que respeten derechos fundamentales y generen confianza, no basta con exigir declaraciones de intención.
Esta discusión adquiere una relevancia aún mayor en un momento en que compañías como OpenAI y Anthropic, cuyos modelos fundacionales constituyen parte de la infraestructura de la nueva economía digital, se acercan al escrutinio de los mercados de capitales. Surge entonces una pregunta inevitable: ¿cómo incorporarán los inversionistas los riesgos asociados a la gobernanza de datos, la transparencia algorítmica, la seguridad y la supervisión humana?
El desafío es también un problema clásico de los mercados financieros: la asimetría de información. Los inversionistas están comenzando a asignar valor a empresas cuyos activos más importantes son algoritmos y conjuntos de datos que no pueden observar ni evaluar directamente. Como consecuencia, una parte significativa de los riesgos asociados a estos sistemas podría no estar adecuadamente reflejada en los precios de mercado.
“No deberíamos repetir el error de construir una industria de reportes antes de construir una industria de verificación”.
La experiencia del ESG ofrece una advertencia importante. No deberíamos repetir el error de construir una industria de reportes antes de construir una industria de verificación. Las declaraciones de principios, por sí solas, no permiten distinguir entre organizaciones que gestionan eficazmente sus riesgos y aquellas que comunican mejor sus intenciones. Lo que no se puede verificar, difícilmente puede valorarse, asegurarse o financiarse adecuadamente.
A medida que los modelos fundacionales se convierten en infraestructura económica crítica, el riesgo deja de ser corporativo para convertirse en sistémico. Y esos son precisamente los riesgos que los mercados financieros no pueden permitirse ignorar.
Debemos avanzar hacia mecanismos verificables que influyan en el acceso a capital, el costo del financiamiento, las primas de seguros y la valoración de mercado. Los mercados aprendieron hace décadas que no basta con confiar en las declaraciones de las empresas; por eso desarrollaron auditorías y mecanismos de aseguramiento. La economía algorítmica requerirá una evolución similar.
Si queremos que los mercados reflejen adecuadamente los riesgos y el impacto de las organizaciones, no podemos seguir evaluando sistemas dinámicos con herramientas diseñadas para un mundo estático. Si buscamos resultados distintos, debemos gobernar de manera distinta. En la economía de la IA, la confianza no puede seguir siendo una promesa. Debe convertirse en una capacidad demostrable y verificable. Porque si los algoritmos son la infraestructura de la nueva economía, la confianza verificable será la infraestructura de los mercados que la financian.
La pregunta ya no es si los algoritmos crearán valor. La pregunta es qué algoritmos merecerán acceder al capital.
