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Transparencia de la IA

¿Qué es 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.

Cómo ayuda KI.ordo

Los agentes de KI.ordo responden citando fuentes, los flujos registran cada paso y un registro de cambios documenta las modificaciones.

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Términos relacionados

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.

Transparencia
Ética de la IA
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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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Ética de la IA

La ética de la IA se ocupa de las cuestiones morales que rodean el desarrollo y el uso de la IA: equidad y discriminación, transparencia y explicabilidad, protección de datos, responsabilidad por los errores, seguridad y efectos sobre el trabajo y la sociedad. En una organización se concreta en directrices, evaluaciones de riesgo, supervisión humana y una comunicación honesta sobre los límites de la IA. Ejemplo: antes de usar un filtro de candidaturas, compruebas que no perjudique a determinados grupos.

Ética
Responsabilidad
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