Estado y empresas privadas: cuídense del riesgo del software

Es probable que quien inicie la lectura de este texto haya sentido alguna vez que, en medio de una transacción comercial, le “endosaron un muerto”.. Pues bien, algo semejante podría estar ocurriendo hoy —a gran escala— con numerosas empresas e instituciones públicas alrededor del mundo, en lo que algunos, quizá con un dejo de exageración, empiezan a llamar el apocalipsis de la industria del software, como resultado de una venta masiva de acciones que ha provocado el desplome de sus precios, acompañada de una desaceleración en la demanda de sus tecnologías.. El resultado ha sido un rendimiento tan negativo para muchas compañías, que no puede explicarse únicamente por malos resultados trimestrales o por los habituales ajustes de valoración.. Hay algo más profundo: la posibilidad real de que la inteligencia artificial vuelva parcialmente obsoleto el modelo de negocio sobre el cual se edificó la industria del software empresarial durante las últimas dos décadas. La magnitud del fenómeno se refleja en un dato elocuente: las acciones del sector del software se encuentran actualmente por debajo del rendimiento del Nasdaq OMX por el mayor margen registrado en lo que va de siglo.. Con el agravante de que se ha calculado que la deuda de mayor riesgo (con rating de baja solvencia) de las empresas de software alcanza los 597,000 millones, en su mayor parte en mercados privados (créditos titulizados), más que en bonos cotizados.. Aquí emerge uno de los mayores riesgos para las instituciones públicas y privadas de nuestro país: las empresas de software más golpeadas por esta crisis podrían enfrentar problemas de liquidez. En ese escenario, podrían verse tentadas a ofrecer sus productos con argumentos engañosos, especialmente software tradicional no compatible con IA o con capacidades de IA meramente superficiales. Tentadoras ofertas podrían esconder una tecnología sin futuro.. Conviene advertir, además, que algunas soluciones se comercializan como IA, cuando en realidad no pasan de ser automatización básica, reglas preprogramadas, modelos estadísticos simples o integraciones superficiales con APIs externas. Se vende “inteligencia”, pero lo que se adquiere es, en muchos casos, una sofisticada capa de marketing.. Tampoco debe subestimarse el riesgo de adquirir herramientas que, aunque técnicamente avanzadas, no estén adaptadas al contexto local. Una IA puede no comprender adecuadamente el español dominicano, desconocer marcos regulatorios nacionales, manejar con deficiencia datos financieros o legales del país o incorporar sesgos culturales y normativos. En sectores como la banca o la administración pública, tales deficiencias pueden traducirse en errores graves.. A esto se suma la dependencia tecnológica. Si la solución adquirida no permite acceso al modelo subyacente, portabilidad de datos, interoperabilidad con otros sistemas ni garantías claras de actualización, el comprador puede quedar cautivo de un proveedor. Y esa cautividad rara vez es barata.. Existe también un riesgo financiero silencioso: una IA puede funcionar adecuadamente hoy, pero implicar costos crecientes por uso, depender de infraestructura extranjera en la nube, exigir actualizaciones obligatorias o quedar superada por nuevos modelos en apenas dos o tres años. En ese contexto, lo barato puede salir caro, pero lo que es peor: lo “moderno” puede resultar efímero si no se sustenta en una arquitectura tecnológica con funcionabilidad de futuro.. Sin embargo, el mayor peligro no es adquirir una mala IA. El mayor peligro es creer que la institución se ha modernizado cuando, en realidad, solo se ha maquillado. Esa ilusión genera una falsa sensación de competitividad que puede ser más dañina que el rezago evidente.. En este ciclo de disrupción tecnológica conviven, por tanto, dos amenazas simultáneas: comprar pasado disfrazado de futuro y comprar futuro sin comprenderlo.