El panorama de fusiones y adquisiciones (F&A) en el sector de la Inteligencia Artificial (IA) está preparado para un crecimiento significativo a medida que la tecnología y su ecosistema continúan madurando. Este crecimiento trae consigo un conjunto único de desafíos legales y regulatorios que deben ser gestionados cuidadosamente.

Con el rápido desarrollo de la IA y su posición como una de las inversiones más rentables para el capital de riesgo, se espera un crecimiento continuo en las actividades de F&A dentro de este campo. El potencial transformador de la IA en diversas industrias ha atraído una inversión sustancial de gigantes tecnológicos y capitalistas de riesgo. A medida que las empresas de IA se esfuerzan por consolidar y fortalecer sus posiciones en el mercado, anticipamos un aumento en las actividades de F&A dentro del ecosistema de IA.

DESAFÍOS LEGALES Y REGULATORIOS

Adquirir una empresa de IA conlleva ciertos desafíos.

  • Antimonopolio: A medida que la IA se vuelve más integral a las estrategias comerciales, es probable que los reguladores examinen más de cerca las transacciones de F&A en busca de preocupaciones antimonopolio. Esto es particularmente cierto a medida que las principales empresas tecnológicas se asocian con prometedoras startups de IA. Además, dada la importancia estratégica de las tecnologías de IA para la seguridad nacional, las transacciones transfronterizas pueden enfrentar una mayor supervisión gubernamental.
    Diligencia Debida Integral: Los adquirentes deben realizar una diligencia debida exhaustiva para evaluar con precisión el valor y los riesgos de los objetivos de IA. Para las empresas que proporcionan infraestructura de IA, se aplican los procedimientos de diligencia debida estándar, con un enfoque adicional en las capacidades de IA. Sin embargo, para las empresas centradas en la IA, la diligencia debida debe adaptarse para abordar riesgos específicos relacionados con la IA. Áreas Clave de Enfoque en la Diligencia Debida:
  1. Propiedad Intelectual (PI): Asegurarse de que la empresa objetivo tenga una clara propiedad de su PI y que no haya disputas pendientes o posibles infracciones.
  2. Privacidad y Seguridad de Datos: Verificar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos y evaluar la solidez de las medidas de ciberseguridad.
  3. Cumplimiento Regulatorio: Entender el panorama regulatorio y asegurarse de que la empresa objetivo cumpla con todas las leyes relevantes, incluidas las específicas de la IA. Además, tener en cuenta las recientes regulaciones en Europa relacionadas con la IA.
  4. Evaluación Técnica: Evaluar las capacidades técnicas de los sistemas de IA, incluida la calidad de los datos de entrenamiento y el rendimiento de los modelos de IA.
  • Representaciones y Garantías Personalizadas: Si bien muchos riesgos asociados con las empresas de IA, como los derechos de propiedad intelectual (PI), la privacidad de los datos y la ciberseguridad, son similares a los de otros sectores de alta tecnología, los adquirentes están exigiendo cada vez más representaciones específicas de IA. Esto es particularmente relevante donde las tecnologías de IA implican riesgos únicos o estándares legales no establecidos, como el uso de datos extraídos de la web para entrenar modelos de IA.
  • Mecanismos de Recurso: Las representaciones estándar cubren riesgos comunes, pero las representaciones específicas de IA pueden tratarse como “fundamentales” con períodos de supervivencia más largos y límites más altos. Las indemnizaciones especiales y el seguro de representaciones y garantías (RWI) también pueden proporcionar protección financiera contra riesgos no divulgados.

ESTRATEGIAS PARA EL RECURSO:

  1. Indemnizaciones Especiales: Indemnizaciones personalizadas para riesgos específicos de IA descubiertos durante la diligencia debida.
  2. Períodos de Supervivencia Extendidos: Períodos de supervivencia más largos para representaciones y garantías clave relacionadas con las tecnologías de IA.
  3. Seguro de Representaciones y Garantías (RWI): Cobertura para protegerse contra pérdidas financieras derivadas de riesgos no divulgados.

CONCLUSIÓN

El panorama de F&A en el sector de IA presenta desafíos únicos que requieren enfoques legales y regulatorios especializados. A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando, también deben hacerlo las estrategias para llevar a cabo transacciones de F&A dentro de este sector dinámico. La diligencia debida integral, los términos de negociación personalizados y los mecanismos de recurso adecuados son esenciales para navegar estas complejidades.

Este artículo es proporcionado por GNS Law para fines educativos e informativos únicamente y no pretende ser asesoramiento legal.

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