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Respuesta directa
La due diligence son las comprobaciones antes de invertir. La función de due diligence con IA de la plataforma Master Collective puede ordenar material de una operación, extraer hechos y plantear preguntas antes de una introducción. No es una revisión completa de due diligence para el inversor, asesoramiento regulado ni una recomendación de inversión. Las personas deben verificar los hechos importantes y decidir por su cuenta.
1. Defina el alcance antes de cargar archivos
Defina la empresa, la ronda, la fecha de decisión, los archivos aprobados y la tesis de inversión. La tesis de inversión indica el tipo de empresas que busca el inversor. En pre-seed, puede haber pocos documentos. En seed o Serie A, pida un registro más completo. Dé a la IA tareas acotadas: indexar archivos, encontrar cláusulas, comparar métricas o redactar preguntas. No le pida un veredicto final de invertir o rechazar.
Designe un responsable humano para finanzas, legal e IP, comprobaciones comerciales, seguridad y la dirección de inversión. Esta es una guía de trabajo. No sustituye asesoramiento profesional.
2. Cree un mapa de evidencia
Cree un mapa de evidencia, no solo un resumen. Para cada afirmación, guarde el archivo, la página o diapositiva, las palabras fuente, la versión, la fecha de carga y una nota de confianza. Enlace la afirmación al archivo original. El revisor debe poder abrirlo de nuevo.
NIST destaca la procedencia de datos, la supervisión humana, la IP y los registros de pruebas como controles útiles de IA. [1] Trate el rastro de evidencia como un control real, no como una lista de citas.
3. Analice primero y verifique después
Use primero la IA para analizar. Puede encontrar entidades, fechas, obligaciones, métricas, clientes y lagunas en el pitch deck, el cap table, los contratos y los archivos financieros. El cap table es el registro de quién posee acciones. Marque cada resultado como extraído, inferido o faltante. Una inferencia no es evidencia.
Después, verifique los puntos materiales en los registros primarios. Cuando sea necesario, confírmelos con la dirección o una contraparte independiente. Corrija el mapa de evidencia. Un resumen pulido de IA no convierte un archivo faltante en un hecho.
4. Aclare definiciones financieras antes de comparar cifras
Antes de comparar cifras, cree una hoja de métricas. Indique definición, período, moneda, base contable, archivo fuente y preparador. Distinga reservas, ingresos contratados, ingresos reconocidos, efectivo cobrado, margen bruto y burn. Etiquetas parecidas pueden significar cosas distintas.
Concilie el pitch deck, las cuentas de gestión, los respaldos bancarios o del libro mayor cuando se aporten, el cap table y la previsión. No promedie diferencias. Busque la causa. Registre la evidencia, el revisor y el estado: resuelto, abierto o no disponible.
5. Envíe las preguntas legales y de IP a personas
La IA puede listar registros de la entidad, acuerdos de fundadores y contratistas, cesiones de IP, avisos de código abierto, licencias, términos de clientes, avisos de privacidad y disputas materiales. Puede señalar firmas faltantes, nombres de entidad distintos, fechas de vencimiento y cláusulas para revisar.
Las obligaciones legales cambian según el país. Un abogado cualificado debe evaluar propiedad, exigibilidad, riesgo de licencias, privacidad y normas locales. NIST también señala IP y datos personales, privilegiados, propietarios o sensibles. [1] No cargue archivos restringidos sin una ruta de datos aprobada.
6. Pruebe las afirmaciones y proteja el flujo
Pruebe las afirmaciones comerciales con preguntas concretas a referencias. Pregunte qué compró el cliente, quién lo usó, qué cambió, qué sigue abierto y si volvería a comprar. Compruebe el permiso, la relación y los conflictos antes de confiar en una referencia.
Mantenga el texto de archivos no confiables separado de las instrucciones del sistema. La inyección de prompts puede hacer que un modelo ignore su tarea o revele datos. NIST pide pruebas contra la inyección de prompts y otros ataques. [1] Use acceso de mínimo privilegio. Limite los datos personales. Revise las condiciones del proveedor sobre retención, entrenamiento, ubicación y eliminación. La guía del ICO para Reino Unido cubre gobierno, transparencia, precisión, seguridad y minimización de datos en IA. Está en revisión. Busque asesoramiento específico del país cuando haga falta. [2]
7. Cierre con un registro de riesgos y una revisión del proveedor
Mantenga un registro de riesgos breve. Anote el asunto, enlace de evidencia, impacto, responsable, acción, estado y última fecha de revisión. Guarde prompts, versión del modelo, conjunto de fuentes, salidas, cambios del revisor y notas de reuniones. British Business Bank describe la due diligence como comprobaciones de escritorio, reuniones, conocimiento, referencias y revisión legal. La IA debe apoyar cada comprobación. [3]
Para un proveedor de IA, pregunte: ¿puede citar fuentes? ¿Puede separar el acceso por operación y rol? ¿Están claros retención, eliminación, subencargados y entrenamiento del modelo? ¿Puede el equipo exportar un rastro de auditoría? ¿Están documentados los controles contra inyección de prompts y la respuesta a incidentes? ¿Puede una persona corregir, anular o aislar una salida? Si no, registre una pregunta de due diligence del proveedor. No suponga que el control existe.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Puede la IA realizar sola la due diligence de un inversor?
No. La IA ayuda a procesar material presentado. Las personas deben verificar hechos materiales, pedir asesoramiento legal o especializado cuando corresponda y decidir la inversión de forma independiente.
¿Qué evidencia debe apoyar un hallazgo de due diligence con IA?
Conserve el archivo original, página o diapositiva, palabras citadas, versión del documento, fecha de extracción, revisor y una etiqueta: extraído, verificado, inferido o sin resolver.
¿Qué ocurre si falta un documento?
Registre la ausencia. Pida el documento o una explicación. Evalúe la limitación que crea. No convierta la falta en una suposición favorable.
¿Un proveedor de due diligence con IA es adecuado por defecto para datos sensibles de una operación?
No. Antes de usarlo, revise acceso, flujos de datos, retención, eliminación, subencargados, términos de entrenamiento, respuesta de seguridad, auditabilidad y privacidad.
REF
Fuentes
- 1
National Institute of Standards and Technology
Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile ↗ - 2
Information Commissioner's Office
Guidance on AI and data protection ↗ - 3
British Business Bank
Due diligence ↗