Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Auditoría algorítmica continua
Proceso sistemático y permanente de evaluación de los algoritmos de IA para detectar sesgos, discriminaciones y desvíos éticos a lo largo de su ciclo de vida operativo.
Panel de control ético
Interfaz de visualización centralizada que presenta en tiempo real las métricas e indicadores clave de rendimiento ético de un sistema de IA para facilitar la toma de decisiones.
Monitoreo post-despliegue
Conjunto de mecanismos de monitoreo activados después de la puesta en producción de un modelo de IA para garantizar el mantenimiento de los estándares éticos iniciales frente a los nuevos datos.
Indicadores de rendimiento ético
Métricas cuantitativas específicamente diseñadas para medir y seguir la adecuación de un sistema de IA a los principios éticos predefinidos como la equidad y la no discriminación.
Bucle de retroalimentación ético
Mecanismo sistemático que permite a los usuarios y partes interesadas reportar las preocupaciones éticas e iniciar correcciones automáticas o manuales del sistema.
Puntuación de riesgo ético
Índice compuesto que cuantifica la probabilidad de que un sistema de IA viole los principios éticos establecidos, calculado a partir de múltiples factores de riesgo monitoreados continuamente.
Monitoreo de desviación ética
Vigilancia activa de los cambios en el comportamiento de un sistema de IA que podrían comprometer sus garantías éticas iniciales, a menudo debido a la evolución de los datos de entrada.
Registro de trazabilidad ético
Registro inmutable que documenta todas las decisiones, acciones y modificaciones que afectan a las características éticas de un sistema de IA para asegurar la rendición de cuentas.
Validación continua de valores
Proceso iterativo que verifica regularmente que las decisiones y predicciones del sistema de IA siguen alineadas con los valores éticos fundamentales de la organización.
Sistema de alerta ética temprana
Mecanismo proactivo que detecta las señales de advertencia de violaciones éticas potenciales y activa intervenciones antes de que se materialicen los daños.
Marco de gobernanza ética
Estructura organizacional formal que define las responsabilidades, procesos y herramientas para asegurar una supervisión ética coherente y sistemática de los sistemas de IA.
Métricas de equidad dinámica
Indicadores adaptativos que miden la equidad algorítmica en tiempo real, teniendo en cuenta las evoluciones contextuales y demográficas para mantener la justicia distributiva.
Control de cumplimiento ético
Verificaciones sistemáticas que aseguran que el funcionamiento del sistema de IA respeta las regulaciones, políticas internas y estándares éticos aplicables.
Evaluación de impacto ético continuo
Análisis periódico e iterativo de las consecuencias éticas de un sistema de IA en los individuos y la sociedad, permitiendo una adaptación proactiva a los impactos emergentes.
Supervisión de transparencia algorítmica
Monitoreo continuo del nivel de explicabilidad y documentación de las decisiones algorítmicas para garantizar una transparencia mantenida con las partes interesadas.
Panel de sesgos en tiempo real
Interfaz especializada que muestra dinámicamente las medidas de discriminación y sesgos algorítmicos para permitir una detección y corrección inmediata.
Sistema de remediación automática
Mecanismo autónomo que corrige automáticamente las desviaciones éticas detectadas por el sistema de monitoreo, según reglas predefinidas y umbrales de intervención.
Seguimiento de la equidad procesal
Monitoreo específico que garantiza que los procesos de toma de decisiones de la IA respeten los principios de coherencia, imparcialidad y posibilidad de recurso.
Monitoreo de la explicabilidad
Vigilancia continua de la capacidad de un sistema de IA para proporcionar justificaciones comprensibles de sus decisiones, esencial para la confianza y la rendición de cuentas.
Marco de responsabilidad ética
Estructura formal que establece las cadenas de responsabilidad y los mecanismos de rendición de cuentas para las violaciones éticas potenciales o confirmadas de los sistemas de IA.