Por Canuto  

El denunciante de Theranos sostiene que la dificultad para evaluar algunas compañías de inteligencia artificial podría facilitar engaños a inversores. Tyler Shultz vincula su advertencia con las lecciones de diligencia que dejó el fraude de la empresa de Elizabeth Holmes.

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  • Shultz advierte que puede ser complicado distinguir una innovación de IA genuina de un simple envoltorio de ChatGPT.
  • Theranos alcanzó una valoración cercana a USD $10.000 millones pese a que su tecnología de análisis de sangre no funcionaba como prometía.
  • La empresa Haemanthus, vinculada a Elizabeth Holmes y Billy Evans, habría recaudado alrededor de USD $20 millones, según informes citados en la nota.

 

Tyler Shultz, uno de los denunciantes que expuso los problemas de Theranos, ve en el entusiasmo por la inteligencia artificial un entorno propicio para que algunos emprendedores engañen a quienes les entregan capital. En declaraciones recogidas por TechCrunch, planteó que los inversores pueden tener dificultades para separar una innovación sustancial de un producto que solo utiliza una interfaz o un envoltorio asociado con ChatGPT.

La advertencia llega mientras el documental You Can See Everything reabre la conversación pública sobre Elizabeth Holmes y Theranos. La película, dirigida por Nathan Fielder y Lance Oppenheim, sigue a Holmes desde 34 días antes de su ingreso en prisión. Según Variety, recaudó más de USD $15 millones en 855 salas durante su estreno, una apertura descrita como récord para un documental.

El filme evita presentar a Holmes únicamente como una manipuladora brillante o como una víctima, y se concentra en su capacidad para despertar compasión incluso entre personas que conocen sus delitos. Shultz no necesitó ver la película para tener una opinión formada: su primer empleo después de la universidad fue en Theranos y terminó como una figura central entre quienes alertaron sobre el funcionamiento de la empresa.

En una entrevista con The San Francisco Standard, Shultz observó que el interés actual por Holmes también responde, a su juicio, a la manera en que ella busca mantener la atención sobre sí misma. Su comentario desplaza el foco desde la personalidad de la fundadora hacia una pregunta más amplia: qué ocurre cuando los inversores conceden grandes sumas a una compañía sin comprobar de manera suficiente sus afirmaciones.

El antecedente de Theranos y la falta de pruebas

Theranos prometía análisis de sangre a partir de pequeñas muestras y llevó sus dispositivos a tiendas Walgreens, donde pacientes reales recibieron resultados defectuosos. La empresa alcanzó una valoración máxima cercana a USD $10.000 millones, aunque su tecnología no funcionaba como se anunciaba y solo utilizó sus propias máquinas para una fracción de las pruebas.

Para el resto de los análisis, la compañía recurrió a equipos de terceros, un dato que contrasta con la imagen de una tecnología propia capaz de transformar el diagnóstico médico. La historia no es solo una disputa entre una promesa empresarial y su ejecución: involucró información médica que podía afectar decisiones de pacientes, por lo que la verificación de las afirmaciones tenía consecuencias fuera del ámbito financiero.

La captación de capital también siguió un camino particular. Según la nota, Theranos recibió dinero de inversores individuales, entre ellos las familias DeVos y Walton, en lugar de depender principalmente de firmas de capital de riesgo; además, la empresa no compartió con potenciales financiadores información científica ni pruebas de que sus máquinas funcionaran.

Theranos justificaba el hermetismo con el argumento de proteger secretos comerciales, y esa falta de acceso a evidencia alejó a varios capitalistas de riesgo de Silicon Valley. Tras conocerse el fraude, el caso se convirtió en una advertencia sobre la necesidad de investigar antes de invertir, aunque Shultz teme que el entusiasmo actual por la IA debilite esa cautela.

La diligencia debida frente a las empresas de IA

Shultz no sostiene que todas las compañías de inteligencia artificial sean fraudulentas ni señala a una empresa concreta. Su alerta se centra en la dificultad de evaluar tecnologías que pueden parecer sofisticadas durante una presentación, pero cuya diferencia frente a herramientas ya disponibles quizá no resulte evidente para quien no examine su funcionamiento y sus pruebas.

El ejemplo que plantea es el de una solución realmente novedosa frente a un simple envoltorio de ChatGPT. En un mercado donde la etiqueta de IA puede atraer atención y financiación, esa distinción importa para comprender qué producto existe, qué capacidades demuestra y qué parte de la propuesta depende de herramientas de terceros.

La comparación con Theranos no implica que ambos sectores tengan el mismo riesgo clínico o que las compañías de IA repitan necesariamente el patrón de Holmes. Sí destaca un problema común para quien aporta dinero: una presentación convincente y una valoración elevada no reemplazan la evidencia, y la falta de información verificable puede impedir que el inversor mida con claridad el poder que entrega a los fundadores.

«Si quieres engañar a la gente, creo que esta es una gran oportunidad para hacerlo», dijo Shultz al referirse a la IA, según TechCrunch. La frase expresa una preocupación sobre el contexto de inversión, no una acusación general contra el sector; su argumento es que evaluar la tecnología resulta difícil y que esa opacidad puede favorecer a quienes busquen exagerar lo que sus productos hacen.

La financiación y el segundo acto de Holmes

Shultz también cuestionó el hábito de entregar grandes cantidades de dinero tras una conversación breve, sin una revisión proporcional al tamaño de la inversión. Recordó que su abuelo, George Shultz, exsecretario de Estado y exsecretario del Tesoro de Estados Unidos, fue inversor y miembro destacado de la junta de Theranos, y sostuvo que Holmes llevó el modelo de una aportación informal de USD $100.000 hasta una escala de USD $100 millones.

En sus palabras, Holmes consiguió una de las mayores rondas de financiación ángel de la historia, y los inversores deben reconocer el poder que conceden cuando ponen sumas importantes en manos de una persona. La observación resulta especialmente relevante para los financiadores individuales, porque la historia de Theranos muestra que el prestigio de los participantes no garantiza por sí mismo que una tecnología haya superado pruebas suficientes.

La película también muestra a Holmes y a su pareja, Billy Evans, heredero del sector hotelero, trabajando en Haemanthus, una empresa de diagnóstico que ellos describen como «Theranos 2.0». Informes citados en la nota sitúan su financiación en alrededor de USD $20 millones, aunque el documental, según la descripción de TechCrunch, no profundiza en algunos de los daños más graves asociados con Theranos.

Entre esos aspectos omitidos figuran los resultados médicos peligrosamente defectuosos entregados a pacientes y el acoso dirigido contra Shultz cuando intentaba alertar sobre su antiguo empleador. El denunciante dijo sentir inquietud por lo que pueda venir después y señaló que Holmes prepara un segundo acto, aunque no sabe en qué dirección avanzará.

Qué lecciones deja la advertencia

La preocupación de Shultz no se limita a la posibilidad de que un producto falle; también apunta a la distancia entre el relato de una startup y lo que un inversor puede comprobar por sí mismo. En el caso de Theranos, el secretismo invocado para proteger secretos comerciales obstaculizó el acceso a datos y evidencia científica, mientras la compañía recaudaba dinero y ampliaba su presencia.

Para quienes analizan empresas de IA, su planteamiento pone el acento en preguntas concretas: qué hace realmente el producto, qué evidencia respalda sus capacidades y cuánto depende de tecnologías ajenas. Esas preguntas no resuelven por sí solas la evaluación de una compañía, pero ayudan a evitar que una marca atractiva o una demostración llamativa sustituyan el examen del producto y de sus afirmaciones.

El caso también recuerda que los posibles daños cambian según el uso de una tecnología. Theranos ofrecía pruebas relacionadas con la salud y sus resultados defectuosos llegaron a pacientes, mientras la advertencia de Shultz sobre la IA se refiere aquí, principalmente, al riesgo de que inversores confundan una propuesta con una innovación verificable y entreguen capital sobre una base insuficiente.

La historia de Holmes continúa capturando atención, pero Shultz considera que el debate útil está en las prácticas que permiten construir y financiar una empresa sin suficiente escrutinio. En un auge tecnológico, la velocidad de la inversión puede favorecer a proyectos legítimos y, al mismo tiempo, crear oportunidades para promesas engañosas; la lección que propone es no confundir entusiasmo con evidencia.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA




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