Mientras los legisladores y reguladores de Estados Unidos analizan políticas que surjan de sus preocupaciones sobre las grandes empresas tecnológicas, como la privacidad de los datos y la inteligencia artificial, deberían considerar cuidadosamente cómo esos cambios podrían terminar pisoteando a las pequeñas y medianas empresas que impulsan la innovación y la competencia. Si bien los responsables de las políticas pueden tener en mente a Google y Facebook, las políticas reales podrían crear involuntariamente nuevas cargas regulatorias que podrían disuadir la inversión en empresas más pequeñas e impedir que surjan nuevas empresas. Por ejemplo, los llamados a poner fin a la Sección 230 (parte de una ley de 1996 que protege a las empresas de Internet de algunas demandas) la presentan como un favor a las grandes empresas tecnológicas, cuando en la práctica significaría que las nuevas empresas de redes sociales enfrentarían responsabilidades desde el principio, lo que dificultaría la competencia y las desalentaría de ofrecer contenido generado por los usuarios que brinde nuevas oportunidades o formas de conectarse. De esta manera, las regulaciones que los responsables de las políticas pueden pensar que apuntan a las grandes empresas tecnológicas podrían, en última instancia, beneficiar a las empresas más grandes al imponer cargas cada vez mayores a los competidores potenciales. En Estados Unidos, el gobierno en general ha adoptado una estrategia de no intervención en la industria tecnológica, manteniendo bajas las barreras de entrada y fomentando el espíritu emprendedor. Las empresas líderes de hoy fueron pequeñas empresas emergentes, y la intervención laxa de los reguladores les permitió prosperar, creando beneficios para los consumidores que no se podían haber previsto. La economía y los consumidores necesitan que este enfoque continúe para que las empresas emergentes de hoy también tengan una oportunidad. Podemos ver cómo esta teoría se desarrolla en el mundo real. Europa ha adoptado un enfoque significativamente diferente en materia de políticas tecnológicas, lo que ha asfixiado a las pequeñas empresas. Por ejemplo, después de que en 2018 entrara en vigor una ley europea de privacidad, el Reglamento General de Protección de Datos, la inversión en pequeñas empresas y empresas emergentes disminuyó, en gran medida por la preocupación de que las pequeñas empresas tendrían dificultades para cumplir con las nuevas reglas. En el corto plazo, dicha inversión disminuyó un 36% y los grandes actores ganaron participación de mercado en el sector publicitario. Un efecto de la regulación, según un estudio de la Oficina Nacional de Investigación Económica, es una «generación perdida» de innovación: las tiendas de aplicaciones para teléfonos inteligentes han agregado casi un tercio menos de aplicaciones. Para proteger a los consumidores de la explotación por parte de las grandes tecnológicas, algunos responsables políticos en los EE. UU. han estado coqueteando con un enfoque más europeo. Sin embargo, muchos de los cambios de política propuestos aumentarían los costos de cumplimiento o las cargas de responsabilidad para los actores más nuevos y más pequeños que podrían no poder afrontarlos. Esto incluye la política de privacidad de datos a nivel estatal que corre el riesgo de crear un mosaico oneroso y costoso, así como los llamados de los senadores para imponer licencias de IA. Más allá de los problemas que tienen costos de cumplimiento, como la privacidad de datos y la IA, algunos críticos de las grandes tecnológicas han pedido la aplicación de las leyes antimonopolio para proteger a las pequeñas empresas de la «zona de muerte», la ventana de tiempo en la que una startup en crecimiento es comprada por una gran empresa antes de que pueda convertirse en un rival para esa empresa. Estos críticos también piden cambios que potencialmente limitarían las fusiones o adquisiciones. Pero este enfoque crea una falsa dicotomía entre empresas «grandes» y «pequeñas» que no entiende la forma en que funciona el ecosistema de las startups. Esta estrategia podría perjudicar a las pequeñas empresas de muchas maneras. Algunas pueden querer convertirse en retadora, pero otras fueron creadas con la esperanza de ser vendidas; los inversores en startups a menudo buscan el momento adecuado para que la empresa sea adquirida para poder recuperar su dinero. Eso también es válido; Este ciclo conduce a más inversión y más innovación. Bloquear las fusiones y adquisiciones podría obligar a las pequeñas empresas a seguir siendo pequeñas o, peor aún, podría sacarlas del negocio. Las normas antimonopolio que se preocupan por frenar a las grandes tecnológicas acabarían perjudicando a la industria, la economía y los consumidores. Vimos cómo se desarrollaba esto recientemente cuando los reguladores bloquearon la adquisición de IRobot por parte de Amazon. El resultado probablemente no sea una competencia renovada, sino que los consumidores tendrán menos opciones, ya que IRobot se enfrenta a una situación financiera desesperada y despide a trabajadores. Si continúan las cargas adicionales para las fusiones y adquisiciones y el cambio de enfoque en los consumidores, esto podría convertirse en un fenómeno más frecuente, en detrimento tanto de las pequeñas empresas como de los consumidores. Las pequeñas empresas y las empresas emergentes desempeñan un papel importante en el ecosistema tecnológico y han florecido bajo el toque ligero de los reguladores estadounidenses. Después de décadas de experiencia, permitir que las políticas sean moldeadas por la enemistad actual hacia las grandes tecnológicas sería un giro peligroso y podría tener consecuencias no deseadas para las empresas emergentes y los consumidores.Jennifer Huddleston es investigadora senior de política tecnológica en el Cato Institute y profesora adjunta en la Facultad de Derecho Antonin Scalia de la Universidad George Mason.
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Los legisladores y reguladores en Washington están empezando a debatir cómo regular la inteligencia artificial en la atención médica, y la industria de la IA cree que hay muchas posibilidades de que lo arruinen. «Es un problema increíblemente desalentador», dijo el Dr. Robert Wachter, presidente de el Departamento de Medicina de UC San Francisco. «Existe el riesgo de que lleguemos con las armas encendidas y con una regulación excesiva». El impacto de la IA en la atención sanitaria ya está generalizado. La Administración de Alimentos y Medicamentos ha aprobado 692 productos de IA. Los algoritmos están ayudando a programar pacientes, determinar los niveles de personal en las salas de emergencia e incluso transcribir y resumir las visitas clínicas para ahorrar tiempo a los médicos. Están empezando a ayudar a los radiólogos a leer resonancias magnéticas y radiografías. Wachter dijo que a veces consulta informalmente una versión de GPT-4, un modelo de lenguaje grande de la compañía OpenAI, para casos complejos. El alcance del impacto de la IA (y el potencial de cambios futuros) significa que el gobierno ya está tratando de ponerse al día. Están terriblemente atrasados”, dijo en un correo electrónico Michael Yang, socio gerente senior de OMERS Ventures, una firma de capital de riesgo. Los pares de Yang han realizado grandes inversiones en el sector. Rock Health, una firma de capital de riesgo, dice que los financistas han invertido casi 28 mil millones de dólares en firmas de salud digital especializadas en inteligencia artificial. Un problema al que se enfrentan los reguladores, dijo Wachter, es que, a diferencia de los medicamentos, que tendrán la misma química dentro de cinco años Como ocurre hoy, la IA cambia con el tiempo. Pero la gobernanza se está formando, con la Casa Blanca y múltiples agencias centradas en la salud desarrollando reglas para garantizar la transparencia y la privacidad. El Congreso también está mostrando interés; El Comité de Finanzas del Senado celebró una audiencia sobre la IA en la atención sanitaria la semana pasada. Junto con la regulación y la legislación, viene un aumento del lobby. CNBC contabilizó un aumento del 185% en el número de organizaciones que divulgaron actividades de lobby sobre IA en 2023. El grupo comercial TechNet ha lanzado una iniciativa de 25 millones de dólares, que incluye la compra de anuncios de televisión, para educar a los espectadores sobre los beneficios de la inteligencia artificial.“Es muy difícil «Sabemos cómo regular inteligentemente la IA, ya que estamos en una etapa muy temprana de la fase de invención de la tecnología», dijo en un correo electrónico Bob Kocher, socio de la firma de capital de riesgo Venrock que anteriormente trabajó en la administración Obama. Kocher ha hablado con senadores sobre Regulación de la IA. Destaca algunas de las dificultades que enfrentará el sistema de salud al adoptar los productos. Los médicos, que enfrentan riesgos de negligencia, podrían desconfiar del uso de tecnología que no entienden para tomar decisiones clínicas. Un análisis de los datos de la Oficina del Censo de enero realizado por la consultora Capital Economics encontró que el 6,1% de las empresas de atención médica planeaban usar IA en los próximos seis años. meses, aproximadamente en la mitad de los 14 sectores encuestados. Como cualquier producto médico, los sistemas de IA pueden plantear riesgos para los pacientes, a veces de una manera novedosa. Un ejemplo: podrían inventar cosas. Watchter recordó a un colega que, a modo de prueba, asignó al GPT-3 de OpenAI la tarea de escribir una carta de autorización previa a una aseguradora para una receta intencionadamente “loca”: un anticoagulante para tratar el insomnio de un paciente. Pero la IA “escribió una hermosa nota”, dijo. El sistema citaba tan convincentemente “literatura reciente” que la colega de Wachter se preguntó brevemente si se había perdido una nueva línea de investigación. Resultó que el chatbot había inventado su afirmación. Existe el riesgo de que la IA magnifique el sesgo ya presente en el sistema de salud. Históricamente, las personas de color han recibido menos atención que los pacientes blancos. Los estudios muestran, por ejemplo, que los pacientes negros con fracturas tienen menos probabilidades de recibir analgésicos que los blancos. Este sesgo podría quedar grabado en piedra si la inteligencia artificial se entrena con esos datos y posteriormente actúa en base a ellos. La investigación sobre la IA implementada por las grandes aseguradoras ha confirmado que esto ha sucedido. Pero el problema está más extendido. Wachter dijo que UCSF probó un producto para predecir las ausencias a las citas clínicas. Los pacientes que se considera poco probable que se presenten a una visita tienen más probabilidades de recibir una cita doble. La prueba mostró que las personas de color tenían más probabilidades de no presentarse. Independientemente de si el hallazgo fue exacto o no, “la respuesta ética es preguntar por qué y si hay algo que se pueda hacer”, dijo Wachter. Dejando a un lado las exageraciones, es probable que esos riesgos sigan atrayendo la atención con el tiempo. Los expertos en inteligencia artificial y los funcionarios de la FDA han enfatizado la necesidad de algoritmos transparentes, monitoreados a largo plazo por seres humanos: reguladores e investigadores externos. Los productos de IA se adaptan y cambian a medida que se incorporan nuevos datos. Y los científicos desarrollarán nuevos productos. Los formuladores de políticas necesitarán invertir en nuevos sistemas para rastrear la IA a lo largo del tiempo, dijo la rectora de la Universidad de Chicago, Katherine Baicker, quien testificó en la audiencia del Comité de Finanzas del Senado. «El mayor avance es algo en lo que aún no hemos pensado», dijo en una entrevista. KFF Health News, anteriormente conocida como Kaiser Health News, es una sala de redacción nacional que produce periodismo en profundidad sobre temas de salud.
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