About Sebastián
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Main practice areasPrivate Equity & Venture Capital
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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.
¿Hacia una nueva "Generación Perdida"? Desafíos de la convergencia regulatoria
El texto analiza la convergencia hacia finales de 2026 de la Ley de Protección de Datos Personales con la Ley Fintech, la Ley Marco de Ciberseguridad y la Ley de Delitos Económicos, y su efecto sobre el ecosistema de venture capital. El autor recurre a la evidencia empírica del RGPD europeo —caída del 47,2% en nuevas aplicaciones y del 30,3% en el financiamiento de startups jóvenes— para advertir sobre el riesgo de una "generación perdida" de innovación. Propone que los reguladores actúen como facilitadores mediante sandboxes, guías técnicas y cooperación regional.
