Más allá del código fuente: La deuda algorítmica en el Venture Capital

El texto sostiene que el due diligence tradicional del venture capital, centrado en cesiones de propiedad intelectual, marcas y depósito de código fuente, muestra puntos ciegos frente a las empresas de inteligencia artificial, donde el valor se desplaza hacia los parámetros del modelo y la procedencia de los datos de entrenamiento. El autor denomina deuda algorítmica al pasivo invisible que arrastra una startup cuyo set de datos fue obtenido mediante extracciones no autorizadas o tratando datos sensibles sin base legal, riesgo que se agudiza con la entrada en vigencia de la Ley de Protección de Datos Personales y la tramitación del proyecto de ley de IA. Propone incorporar auditorías de inputs, alineamiento con estándares como ISO/IEC 42001 o el NIST AI RMF y declaraciones y garantías específicas en los documentos de inversión.