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Transparencia algorítmica

¿Qué es Transparencia algorítmica?

La transparencia algorítmica significa que se puede entender cómo llega un sistema automatizado a un resultado: qué datos usa, qué reglas sigue y dónde están sus límites. Refuerza la confianza, facilita detectar errores y es cada vez más una exigencia legal, por ejemplo por las obligaciones de información del RGPD y del Reglamento europeo de IA. En la práctica ayudan la documentación, la cita de fuentes, los registros y avisos comprensibles para las personas afectadas.

Cómo ayuda KI.ordo

Los agentes de KI.ordo citan sus fuentes y los flujos registran cada paso de forma trazable.

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Términos relacionados

Transparencia de la IA

La transparencia de la IA significa dar a conocer cuándo interviene una IA, en qué datos y fuentes se basan sus resultados y cómo se llega a las decisiones. Incluye etiquetar los contenidos generados, citar fuentes verificables, mantener registros y documentar los cambios. Genera confianza, facilita localizar errores y en parte es obligatoria, por ejemplo por las obligaciones de transparencia del AI Act de la UE, según las cuales las personas deben poder saber que interactúan con una IA.

Transparencia
Confianza
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Explicabilidad

La explicabilidad (IA explicable, XAI) describe hasta qué punto se puede entender por qué un sistema de IA llega a un resultado concreto. Incluye métodos que muestran qué datos de entrada influyeron más en una decisión, y también recursos prácticos como citar las fuentes o registrar cada paso. Es clave para la confianza, la detección de errores y la regulación, por ejemplo cuando un banco debe justificar por qué rechazó una solicitud.

XAI
Transparencia
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Interpretabilidad de modelos

La interpretabilidad de un modelo describe hasta qué punto las personas pueden entender cómo llega un modelo de IA a sus resultados. Los modelos sencillos, como los árboles de decisión, se leen con facilidad; en redes neuronales complejas ayudan técnicas que muestran, por ejemplo, la influencia de cada variable. Es importante para encontrar errores, generar confianza y cumplir requisitos normativos, por ejemplo cuando hay que justificar la denegación de un crédito.

explicabilidad
transparencia
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Marco regulatorio de la IA

Un marco regulatorio de la IA reúne las leyes, normas y estructuras de supervisión que regulan el desarrollo y el uso de la IA. En la UE, la norma central es el Reglamento de IA (AI Act, Reglamento (UE) 2024/1689), basado en niveles de riesgo: las prohibiciones se aplican desde febrero de 2025, las obligaciones para modelos de IA de uso general desde agosto de 2025 y las de transparencia desde agosto de 2026. Tras el «Ómnibus digital» (Reglamento (UE) 2026/1744), las obligaciones de alto riesgo se aplican desde el 2 de diciembre de 2027 o el 2 de agosto de 2028 (a fecha de octubre de 2026; no es asesoramiento jurídico).

Regulación
AI Act de la UE
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