IA washing: entenda a prática e suas consequências no mercado

IA washing é a prática de empresas que distorcem informações sobre o uso de IA, levantando preocupações sobre transparência e riscos no mercado.

(Imagem: LariBat/Shutterstock)

A prática de IA washing envolve a divulgação de informações enganosas por empresas sobre a quantidade de inteligência artificial em seus produtos e serviços. Essa estratégia de marketing busca tirar proveito da popularidade da IA, fazendo com que as ofertas pareçam mais inovadoras e tecnológicas.

Em fevereiro de 2024, Gary Gensler, presidente da Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos (SEC), expressou preocupação com o aumento do IA washing. Ele alertou que essa prática pode infringir normas de segurança, enganar consumidores e afetar negativamente investidores. Gensler pediu que as empresas divulguem os riscos operacionais, competitivos e legais relacionados ao uso de IA, além de esclarecer a função da tecnologia em seus negócios.

O termo IA washing é derivado do conceito de greenwashing, que se refere a declarações enganosas sobre o impacto ambiental de uma empresa. A diversidade de tecnologias que se encaixam na definição de IA permite que as empresas distorçam o significado do termo para seus próprios fins. Quando os consumidores ouvem “IA”, podem associar isso à IA generativa, aumentando o interesse pelo produto.

Recentemente, a SEC chegou a um acordo com as empresas de investimentos Delphia e Global Predictions, que foram acusadas de fazer declarações falsas sobre seu uso de IA. As empresas concordaram em pagar multas totalizando US$ 400 mil, aproximadamente R$ 2,17 milhões.

Consequências do IA washing

Essa prática pode resultar em problemas sérios, como a venda de produtos que se apresentam como possuindo modelos únicos de IA, mas que na verdade utilizam softwares semelhantes. Isso pode levar a uma crise financeira no futuro, caso muitas instituições dependam dos mesmos modelos. Além disso, o IA washing engana consumidores e infringe leis de transparência, dificultando a identificação de inovações reais.