Hay una frase en las órdenes de la FTC que vale más que todo el debate sobre regulación de IA. Dice que una empresa no puede afirmar la efectividad de un producto de IA a menos que tenga pruebas competentes y confiables que la sostengan al momento de hacer la afirmación, y que debe conservarlas.

Al momento de hacerla. Y conservarlas.

Eso no es una norma nueva ni exclusiva de la IA, es publicidad engañosa de toda la vida. Lo interesante es que funciona igual de bien en la otra dirección, como pregunta de compra. Es el test más barato que puedes correrle a un proveedor antes de firmar, y pocos proveedores lo tienen resuelto.

El caso Workado, que es un problema técnico disfrazado de mentira

Workado vendía un detector de contenido generado por IA y decía que acertaba el 98,3% de las veces.

Las pruebas independientes que citó la FTC lo midieron en 53% sobre contenido de uso general. Una moneda al aire, con más pasos.

Nadie inventó el número, y eso es lo que hace útil el caso. La empresa decía haber entrenado el modelo con una gran cantidad de material, incluyendo entradas de blog y de Wikipedia. En realidad estaba entrenado con resúmenes de artículos académicos. Y nunca probó si esa precisión se sostenía sobre texto de mercadeo y lenguaje llano, que es exactamente lo que los usuarios le mandaban.

El 98,3% probablemente era cierto. En abstracts académicos.

Ese desfase entre el dominio donde mediste y el dominio donde vendes es el defecto más común que hay en productos de IA, y es invisible en una demostración. La demo la arma el proveedor con sus propios ejemplos.

La orden final se aprobó en agosto de 2025, expediente 232-3092, y le prohíbe a Workado hacer afirmaciones de efectividad sin evidencia guardada.

Un año después, el mismo estándar con dinero encima

En mayo de 2026 la FTC acusó a CMG Media Corporation, junto con MindSift y 1010 Digital Works, por un servicio llamado Active Listening. La afirmación era que un algoritmo especial escuchaba y detectaba conversaciones relevantes captadas por dispositivos inteligentes, para dirigir publicidad en una zona geográfica.

El servicio no se basaba en datos de voz, y los consumidores nunca habían dado consentimiento.

Las órdenes se finalizaron en agosto de 2026, con voto 2 a 0 de la Comisión. Pagaron 930.000 dólares en total, 880.000 CMG y 25.000 cada una de las otras dos, destinados a devolverle dinero a los clientes de CMG.

Nota quiénes eran las víctimas. No los consumidores escuchados, que nunca lo fueron. Los clientes que compraron la publicidad. Empresas comprándole capacidades de IA a un proveedor, sin pedir la evidencia.

Cuatro preguntas antes de firmar

Cuando un proveedor te pone una cifra de precisión en una diapositiva, esto es lo que yo pido, por escrito.

Sobre qué conjunto de datos se midió. Cuánto se parece ese conjunto al tuyo, en idioma, formato, longitud y jerga. Quién corrió la medición, el proveedor o un tercero. En qué fecha, y sobre qué versión del modelo.

Si la respuesta a la primera es vaga, las otras tres ya no importan.

Y si la cifra viene de un dominio distinto al tuyo, no aplica a tu caso aunque sea perfectamente cierta. Ese es el aprendizaje entero del caso Workado, y no requiere que nadie haya actuado de mala fe.

Sobre esta misma disciplina aplicada a otro proveedor escribimos en el acuerdo de derechos de autor de Anthropic, y sobre lo que pasa cuando una firma grande publica sin revisar, en las citaciones alucinadas de PwC.

Hay una cláusula que cabe en dos líneas y que casi ningún contrato de software en la región incluye todavía. El proveedor declara que conserva la evidencia que sostiene cada cifra de desempeño publicada, y se compromete a entregarla dentro de diez días hábiles si se la pides.

Nada más. Esa cláusula te ahorra el año que la FTC se tarda.

En nuestro servicio de Operación de IA ese es el primer entregable cuando entra un proveedor nuevo, la carpeta con la evidencia y la fecha. Aburrido de escribir, imposible de improvisar después.

Revisemos qué evidencia tienen tus proveedores de IA