El declive de las plataformas basadas en Dash y la necesidad de precaución por parte de los inversores: los riesgos sistémicos en los modelos de monetización dependientes de la tecnología.

La transición de la industria tecnológica hacia una monetización basada en la inteligencia artificial se ha acelerado en el año 2025. Sin embargo, esta transformación ha puesto de manifiesto vulnerabilidades sistémicas en los modelos basados en el comportamiento del usuario, que en el pasado definían la economía digital. Desde las soluciones de telematización en el sector de seguros, hasta los juegos móviles y las tecnologías financieras, las plataformas que dependen de la toma de decisiones algorítmicas y del comportamiento del usuario cada vez enfrentan problemas relacionados con los sesgos algorítmicos, la insatisfacción de los usuarios y la fragilidad operativa. Estos problemas no solo erosionan la confianza en las plataformas, sino que también amenazan el valor de inversión a largo plazo. Esto se puede ver en los fracasos recientes de RightTrack de Liberty Mutual, las estrategias publicitarias de Unity, y el colapso de plataformas como Dash y DoorDash.

El caso de RightTrack de Liberty Mutual: Sesgo algorítmico y resultados injustos

El programa RightTrack de Liberty Mutual, que utiliza tecnologías de telemetría para ajustar las primas de seguros en función del comportamiento de los conductores, ha recibido cada vez más críticas debido a la presunción de sesgos algorítmicos en su funcionamiento. Los usuarios informan sobre discrepancias entre sus datos de conducción y los descuentos que reciben. Algunos afirman que el sistema es…Están diseñados para limitar las rebajas a aproximadamente el 15%.Este escepticismo se ve agravado por preocupaciones más generales relacionadas con el proceso de evaluación de riesgos en el sector de los seguros, llevado a cabo mediante el uso de inteligencia artificial. Los datos utilizados para esta evaluación, como la ubicación geográfica o los registros de conducción, están influenciados por desigualdades sistémicas, como la discriminación basada en criterios geográficos.Puede perpetuar las desigualdades raciales.Por ejemplo, los conductores de raza negra e hispanas pueden enfrentar primas más altas, debido a las correlaciones entre sus vecindarios y la sobrevigilancia policial en el pasado. Incluso si su comportamiento de conducción es seguro, estos factores pueden causar problemas. Tales prejuicios no solo alejan a los usuarios, sino que también exponen a las compañías de seguros a riesgos reputacionales y regulatorios, lo que afecta la viabilidad financiera de estos modelos.

Las estrategias de Unity basadas en publicidad: Insatisfacción por parte de los usuarios y volatilidad en los ingresos

La dependencia de Unity Technologies hacia la monetización basada en anuncios en los juegos móviles ha puesto de manifiesto la fragilidad de los modelos de ingresos centrados en el usuario. Los anuncios de baja calidad pueden ser engañosos, intrusivos o irrelevantes.Esto ha causado insatisfacción entre los usuarios.Se trata de críticas negativas y altas tasas de desinstalación del juego. Por ejemplo, los anuncios que distorsionan las características del juego o que contienen contenido inapropiado pueden dañar la reputación del juego y reducir sus ingresos a largo plazo. Mientras que algunas compañías, como Brainium, han logrado…Se han mitigado estos problemas mediante el uso de herramientas relacionadas con la calidad de los anuncios.La propia historia de Unity destaca los riesgos que implican las imprecisiones en los datos. En el año 2022…La pérdida de 110 millones de dólares se atribuyó a un error en los datos.En su herramienta Audience Pinpoint, se ilustra cómo las deficiencias técnicas en los sistemas impulsados por IA pueden afectar directamente el rendimiento financiero de las empresas. Estos desafíos indican que la monetización a través de publicidad, aunque es escalable, requiere un control riguroso para equilibrar la experiencia del usuario con la rentabilidad.

La colapso de las plataformas impulsadas por Dash: fraude, información errónea y erosión del confianza

El término “Dash” se ha convertido en sinónimo de fracasos sistémicos en el proceso de monetización impulsado por los usuarios. En Ghana, una start-up tecnológica llamada Dash colapsó después de haber aumentado en gran medida el número de usuarios y los volúmenes de transacciones.Se informa que han desaparecido 25 millones de dólares de sus cuentas.Por separado,DoorDash se vio enfrentado a una demanda colectiva.Se trata de suscripciones a DashPass que no son autorizadas por los dueños de las plataformas, lo que revela vulnerabilidades en los modelos de monetización basados en el consentimiento de los usuarios. Estos casos demuestran cómo las plataformas que dependen de los datos y comportamientos de los usuarios pueden fallar cuando falta transparencia y responsabilidad. Para los inversores, tales incidentes ponen de manifiesto los riesgos que implica depender demasiado de métricas no comprobadas, y la necesidad de contar con marcos de gobierno sólidos para evitar conductas financieras irregulares.

Riesgos sistémicos en la monetización basada en la inteligencia artificial: Una tendencia más amplia

La disminución de las plataformas basadas en Dash es parte de una tendencia más generalizada, donde los riesgos sistémicos relacionados con los modelos de monetización que dependen de la tecnología se están intensificando.Esquemas de phishing mejorados con tecnología AI, estafas basadas en imágenes falsas, y vulnerabilidades en la cadena de suministro.Se han amplificado las vulnerabilidades, al mismo tiempo que la comercialización de herramientas de IA, como las API de OpenAI.Ha erosionado las ventajas competitivas de los jugadores más pequeños.Además, existe una tendencia hacia la monetización del comportamiento humano a través de la inteligencia artificial (por ejemplo, plataformas al estilo OnlyFans).Genera preocupaciones éticas en relación con la explotación de datos.Estos riesgos se ven agravados por la falta de transparencia en los modelos de IA. Con frecuencia, la eficiencia es priorizada sobre la equidad.Lo que lleva a una exposición correlacionada entre las diferentes industrias.¡No!

Atención de los inversores: Cómo enfrentar la nueva normalidad

Para los inversores, las lecciones son claras: los riesgos sistémicos en los modelos de monetización que dependen del sector tecnológico requieren un mayor escrutinio. Los sesgos algorítmicos y la insatisfacción de los usuarios no son incidentes aislados, sino síntomas de defectos estructurales más profundos.El gap en la monetización de la inteligencia artificial para el consumidorSolo el 3% de los usuarios pagan por los servicios premium, a pesar de las altas tasas de adopción de estos servicios. Esto demuestra las limitaciones de los modelos basados en la participación activa de los usuarios. Además, el aumento de los precios de los servicios premium en las aplicaciones y la mercantilización de las startups de inteligencia artificial sugieren que el mercado está en constante cambio.Donde la diferenciación y la confianza son de suma importancia.¡No!

Los inversores deben dar prioridad a las plataformas que abordan estas dificultades de manera proactiva. Esto implica exigir transparencia en la toma de decisiones basada en algoritmos, invertir en controles de calidad de los datos y apoyar modelos que alineen los intereses de los usuarios con los incentivos financieros. Como lo demuestran los ejemplos de RightTrack, Unity y Dash, el costo de ignorar estos riesgos puede ser desastroso, no solo para las empresas individuales, sino también para todo el ecosistema tecnológico que depende de la monetización.

Conclusión

La declinación de las plataformas basadas en algoritmos no es simplemente un fracaso tecnológico o financiero. Es, más bien, un ejemplo de los riesgos sistémicos inherentes a la monetización basada en la inteligencia artificial. Desde los sesgos algorítmicos hasta la insatisfacción de los usuarios, las vulnerabilidades expuestas en 2025 destacan la necesidad de un cambio de paradigma en la forma en que las empresas tecnológicas diseñan y escalan sus modelos de ingresos. Para los inversores, el camino a seguir consiste en equilibrar la innovación con la responsabilidad, asegurando que la próxima generación de plataformas no repita los errores del pasado.