Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Ética por Diseño
Enfoque metodológico que integra sistemáticamente las consideraciones éticas desde la fase inicial de diseño de los sistemas de IA, en lugar de como una corrección a posteriori.
Justicia Algorítmica
Principio fundamental que busca garantizar que los sistemas de IA produzcan resultados equitativos y no discriminatorios para todos los grupos afectados.
Equidad Predictiva
Medida cuantitativa que evalúa si los errores de predicción de un modelo se distribuyen de manera equitativa entre los diferentes grupos demográficos.
Explicabilidad
Cualidad de un modelo de IA que permite a los usuarios humanos comprender las razones específicas detrás de cada decisión o predicción individual.
Diseño Centrado en Valores
Metodología de desarrollo que coloca los valores humanos y éticos en el centro de los procesos de diseño técnico y decisional.
Evaluación de Impacto Algorítmico
Proceso estructurado de análisis prospectivo de los efectos potenciales de un sistema de IA en los individuos, las comunidades y la sociedad.
Gobernanza de Datos
Marco organizacional que define las políticas, procedimientos y responsabilidades para la gestión ética y segura de los datos utilizados en IA.
Diversidad de Datos
Principio que asegura la representación equilibrada y completa de todos los grupos relevantes en los conjuntos de datos de entrenamiento.
Vigilancia Ética Continua
Proceso de monitoreo permanente del rendimiento ético de un sistema de IA en producción para detectar y corregir desviaciones.
Prueba de Sesgo
Conjunto de técnicas estadísticas y analíticas que tienen como objetivo identificar cuantitativamente las discriminaciones sistemáticas en los modelos de IA.
Mitigación de Sesgos
Conjunto de técnicas proactivas aplicadas a los datos, algoritmos o resultados para reducir o eliminar las discriminaciones identificadas.