IA-washing: 7 señales de que ese software 'con IA' no tiene IA

En 2021 tu software de facturación era un software de facturación. Hoy es una “plataforma inteligente potenciada por IA que revoluciona tu negocio”. El producto es el mismo. Lo que ha cambiado es la página de marketing, el precio… ahora son automatizaciones y agentes..¿IA de verdad?

A este fenómeno se le llama IA-washing: vestir de inteligencia artificial funcionalidades que no lo son, o exagerar hasta lo irreconocible las que técnicamente sí lo son. No es una anécdota: la fiebre es tal que hasta los reguladores han empezado a sancionar a empresas por afirmaciones falsas sobre sus capacidades de IA. Y mientras tanto, miles de pymes españolas están pagando un sobreprecio por la palabra de moda.

En El Comando conocemos la materia y nos dedicamos a abrir el software por dentro, así que esta es nuestra guía de campo: las siete señales que delatan el humo, y cómo verificar cada una antes de firmar. No hace falta saber programar para aplicarlas. Hace falta no tener miedo a hacer preguntas incómodas.

1. La “IA” apareció en su web justo después de ChatGPT

La prueba del carbono-14 del IA-washing. Entra en web.archive.org, pega la URL del vendor y mira su web de 2021. Si el producto era exactamente el mismo pero sin la palabra “IA” por ningún lado, y en 2023 de repente todo era inteligente, ya sabes lo que ha pasado: no reescribieron el producto, reescribieron su publicidad y se subieron a la ola de la IA.

Ojo, esto por sí solo no es condena: hay empresas que integraron IA de verdad sobre un producto que ya existía. Pero es la señal que justifica aplicar las otras seis con lupa.

2. No te dicen qué tecnología hay debajo

Pregunta directamente: ¿qué modelo usáis? ¿Es un modelo propio o llamáis a la API de un tercero? ¿Cuál?

Quien tiene IA de verdad responde sin pestañear, porque la respuesta es mundana: “usamos GPT-x / Claude / un modelo open source ajustado para X”. Decir que usas la API de otro no es vergonzoso: es lo normal, y bien implementado aporta valor real.

La señal de humo es la evasiva: “es tecnología propietaria”, “nuestro algoritmo es secreto industrial”, “una combinación de técnicas avanzadas”. Traducción habitual: no hay nada que enseñar. Los secretos industriales de verdad protegen los detalles, no la naturaleza básica de la tecnología.

3. Es determinista: mismas entradas, misma salida, siempre

La prueba técnica más simple y la que más humo destapa. En la demo (exígela con tus datos, no con los suyos), haz dos veces la misma operación con la misma entrada. Un sistema basado en reglas responderá con precisión mecánica idéntica; muchos sistemas de IA generativa mostrarán variación en la forma. Después prueba lo contrario: sal del guion. Dale un caso raro, un dato ambiguo.. rizar el rizo ayuda en estos casos.

Si el sistema solo funciona con los casos de la demo y se rompe con cualquier cosa que se salga del carril, lo que hay debajo no es un modelo aprendiendo patrones: es un if/else con corbata. Las automatizaciones basadas en reglas son legítimas y a menudo son la solución correcta — pero se llaman automatización, no inteligencia artificial, y sobre todo: no se cobran como inteligencia artificial.

4. “IA ilimitada” por 9 euros al mes

La inferencia cuesta dinero. Cada consulta a un modelo grande consume cómputo real que alguien paga. Por eso los productos con IA seria suelen tener límites de uso, planes por consumo o precios que reflejan ese coste.

Cuando un vendor te ofrece “IA ilimitada” a precio de tarifa plana ridícula, caben tres explicaciones: está quemando dinero de inversores (y el precio subirá o el producto morirá), la “IA” se usa tan poco que el coste es irrelevante, o no hay inferencia real que pagar. Ninguna de las tres es tranquilizadora para tu empresa. Pregunta por los límites: la respuesta te dirá mucho del producto.

5. Cifras de precisión sospechosamente redondas y sin metodología

“Automatiza el 94% de tu contabilidad”. “Reduce errores un 87%”. ¿Medido cómo? ¿Sobre qué muestra? ¿Por quién?

Pide la metodología: qué se midió, con cuántos clientes, en qué condiciones, y si hay algún caso de cliente citable con nombre y apellidos al que puedas llamar. Las empresas con métricas reales presumen de metodología; las que se las inventan responden con otra frase de marketing. Un truco: las cifras reales suelen ser feas (“el 71,3% en documentos tipo A, el 44% en tipo B”); las inventadas son redondas y siempre altísimas… pero nunca 100%, que cantaría por soleares.

6. No puedes probarlo: solo vídeos, listas de espera y “agenda una demo”

El software que funciona se deja probar. Trial gratuito, sandbox, demo interactiva — algo. Cuando la única vía es un vídeo editado y una reunión comercial de 45 minutos donde el vendedor maneja el ratón, sospecha: los vídeos se guionizan, y en la demo guiada nunca verás el caso que a ti te importa.

La versión moderna de esta señal es la waitlist eterna: “estamos dando acceso progresivamente”. A veces es real. Otras veces el producto sencillamente no existe todavía y están vendiendo sobre maquetas. Si no puedes meterle tus datos antes de firmar, el riesgo lo asumes tú entero.

7. Su “IA” es el chatbot de soporte

He aquí la favorita de todos los productos: El clásico de 2024-2026 - coger el widget de atención al cliente de toda la vida, conectarlo a un modelo de lenguaje, y anunciar que el producto “ahora tiene IA”. El chatbot podrá ser útil (o no: pídele algo concreto de tu cuenta y mira si sabe algo más que enlazarte la documentación), pero fíjate en lo importante: la funcionalidad por la que pagas sigue siendo exactamente la misma. La IA está en el vestíbulo, no en el edificio.

La pregunta que lo destapa: ¿qué hace la IA en el flujo de trabajo central del producto — en mi facturación, mi inventario, mi nómina — más allá del chat de ayuda? Si la respuesta orbita siempre alrededor del asistente, ya tienes el diagnóstico.

La checklist para la próxima reunión comercial

Copia y pega en tus notas antes de la demo:

1. ¿Qué modelo o tecnología concreta usáis? ¿Propio o API de terceros?
2. ¿Puedo probarlo con mis datos reales antes de firmar?
3. ¿Qué límites de uso tiene la parte de IA y cómo se factura?
4. Esa cifra de precisión, ¿medida cómo, sobre qué muestra, por quién?
5. ¿Mis datos se usan para entrenar modelos? ¿Dónde se procesan y almacenan?
6. ¿Qué hace la IA en el flujo central del producto, no en el chat de soporte?
7. ¿Me dais un cliente real, con nombre, al que pueda preguntar?

Un vendor serio responde las siete sin sudar. Dos evasivas son casualidad; tres son un patrón. Y que la palabra “IA” en un folleto no te cueste un 40% más de licencia: la inteligencia, de momento, demuéstrenla.

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