Diligencia Específica de IA en Transacciones Corporativas
En una era de expansión en el uso y supervisión de la IA, la diligencia específica relacionada con la IA es un componente crítico de cualquier transacción corporativa donde la empresa objetivo utilice la IA de manera significativa.
Introducción
El primer instinto en muchas transacciones es encaminar todo lo que parece técnico hacia áreas familiares, como la propiedad intelectual, la privacidad, la ciberseguridad y la contratación comercial. Aunque es cierto que la diligencia tradicional puede descubrir algunos de estos riesgos, no revelará de manera confiable los problemas únicos presentados por el desarrollo, uso y despliegue de la IA, tales como:
- Procedencia opaca del modelo.
- Datos de entrenamiento contaminados.
- Prácticas inadecuadas de evaluación y monitoreo.
- Dependencias silenciosas de modelos de terceros.
- Despliegues ocultos por equipos de negocio.
- Términos contractuales que trasladan la responsabilidad de los proveedores a los compradores.
Riesgos Dinámicos de la IA
La IA presenta riesgos más dinámicos. Los sistemas de IA aprenden de los datos, se adaptan a nuevos contextos y, a veces, actúan de manera diferente al ser desplegados que en los entornos de prueba. La precisión de un sistema puede degradarse o desviarse sin cambios en el código. El panorama legal que rodea también está en movimiento, ya que el riesgo deriva no solo de lo que la ley prohíbe actualmente, sino también de lo que los reguladores y contrapartes esperan que una organización responsable haga en el futuro.
Consideraciones Clave para Establecer un Marco de Diligencia de IA
Este artículo describe consideraciones clave al establecer un marco de diligencia de IA, incluyendo:
- Decisiones preliminares sobre el alcance de la diligencia de IA.
- Áreas sustantivas de investigación sobre los activos y usos de IA del objetivo.
- Riesgos legales y regulatorios relevantes.
- Prácticas de gobernanza de IA del objetivo.
Factores Clave que Definen el Alcance de la Diligencia de IA
La profundidad y enfoque de la diligencia de IA deben adaptarse a la estructura de la transacción, cómo y en qué medida el objetivo utiliza la IA, el rol del objetivo en el desarrollo o despliegue de la IA, y las industrias y jurisdicciones específicas implicadas.
Estructura de la Transacción
La estructura de la transacción influye en la profundidad de la diligencia. Por ejemplo:
- En una inversión minoritaria, el inversor podría realizar una revisión más estrecha enfocada en preocupaciones o representaciones específicas.
- En una adquisición completa, el comprador generalmente requiere una revisión exhaustiva de todos los activos, sistemas y prácticas de IA.
Comercialización de IA versus Uso Interno
Un factor crucial que impacta el proceso de diligencia es si el objetivo vende o licencia soluciones de IA a clientes (comercialización externa) o si solo utiliza IA internamente para apoyar su negocio. Una empresa que comercializa productos o servicios impulsados por IA enfrenta expectativas y responsabilidades directas de los clientes, lo que requiere una revisión cuidadosa del rendimiento del producto, las representaciones hechas a los clientes y la propiedad intelectual de las entradas y salidas de la IA.
Uso y Materialidad de la IA
El equipo de diligencia debe evaluar cuán significativamente el objetivo depende de la IA en su negocio. Si las tecnologías de IA son centrales para los productos, servicios u operaciones del objetivo, la diligencia relacionada con la IA debe ser un enfoque principal.
Desarrollo de IA versus Despliegue de IA
El asesor debe considerar si el objetivo es principalmente:
- Un desarrollador de IA, creando modelos o algoritmos de IA propios.
- Un desplegador de IA, implementando herramientas de IA de terceros.
Industrias y Jurisdicciones Relevantes
El sector industrial del comprador y del objetivo puede afectar significativamente la exposición al riesgo de IA. Por ejemplo, una herramienta de IA usada en atención médica o servicios financieros atraerá un mayor escrutinio bajo las leyes de privacidad de salud o regulaciones financieras, respectivamente.
Fuentes de Información
La diligencia efectiva de IA depende de recopilar información comprensiva de varias fuentes críticas. Es esencial solicitar y revisar la documentación que el objetivo puede proporcionar sobre sus sistemas de IA, incluyendo:
- Documentos de modelo.
- Evaluaciones internas de riesgo o impacto.
- Resultados de pruebas y validación.
- Resúmenes de datos de capacitación.
Evaluaciones de Sesgo y Equidad
Es importante confirmar si el objetivo ha realizado auditorías de sesgo o evaluaciones de equidad en sus modelos de IA. Si se detectan problemas de sesgo durante la diligencia, el comprador debe planificar la mitigación para evitar responsabilidades.
Marco Legal y Regulatorio
Las leyes y regulaciones relacionadas con la IA están evolucionando rápidamente. Un aspecto importante de la diligencia de IA es identificar los riesgos legales y regulatorios que el objetivo podría enfrentar, que incluyen tanto regulaciones específicas relacionadas con la IA como leyes generales que se aplican a los usos de la IA.
Conclusión
Incorporar una diligencia exhaustiva de IA en el libro de jugadas de transacciones de los compradores y los inversores les permitirá cerrar transacciones con confianza y facilitar la integración de los objetivos de manera segura y efectiva.
