Otto F. Wagner

En el frenesí actual del mercado, muchas corporaciones sienten la presión del FOMO ( Fear Of Missing Out ). La orden desde el Consejo es clara: "Necesitamos IA, y la necesitamos ya". La vía rápida suele ser la adquisición (M&A) de startups prometedoras. Sin embargo, comprar una empresa de Software tradicional (SaaS) no es lo mismo que comprar una empresa de IA. En una adquisición clásica, auditas el código, la base de clientes y el churn . En una adquisición de IA, si no sabes dónde mirar, puedes estar comprando una caja negra llena de pasivos legales y deuda técnica . Como economista y especialista en IA, he visto cómo operaciones que parecían brillantes sobre el papel (Excel) se desmoronaban al abrir el "capó" del algoritmo. Aquí es donde una Due Diligence Específica de IA se vuelve crítica. Si tu empresa está evaluando una compra hoy, estos son los puntos ciegos que debes iluminar: 1. La Trampa de la "Deuda Técnica": ¿IP Real o "Wrapper"?...

En los últimos años, la Inteligencia Artificial ha pasado de ser una promesa de laboratorio a una realidad que domina las agendas de los Comités de Dirección . Sin embargo, a medida que la tecnología avanza, surge una pregunta crítica para cualquier CEO o CFO: ¿Cómo innovamos sin poner en riesgo la reputación o la legalidad de la compañía? . Como economista que lidera equipos de IA, he observado que muchas organizaciones ven la regulación —especialmente el EU AI Act — como un obstáculo burocrático . Mi visión es diametralmente opuesta: la gobernanza ética es, en realidad, un acelerador de la rentabilidad . El puente entre el algoritmo y la cuenta de resultados A menudo, existe una desconexión entre el equipo técnico y la alta dirección . Mientras unos hablan de MLOps y Deep Learning , los otros se preocupan por el ROI y la mitigación de riesgos . Mi labor en las organizaciones como ha sido precisamente actuar como ese "traductor estratégico" : IA Explicable (XAI): No basta...