Exactitud

Estrategia de mitigacion

1. Implementar un protocolo riguroso de curación y preprocesamiento de datos para asegurar la diversidad, representatividad y ausencia de sesgos en el conjunto de entrenamiento. Esto es fundamental para mitigar la tendencia de los modelos a favorecer clases mayoritarias, un factor que compromete la fiabilidad de la métrica de Exactitud. 2. Establecer un marco de evaluación del desempeño basado en un conjunto de métricas adecuadas a la tarea (p. ej., Balanced Accuracy, F1 Score o AUC), evitando la dependencia exclusiva de la Exactitud, especialmente en conjuntos de datos desbalanceados. Paralelamente, implementar sistemas de monitoreo continuo para detectar y mitigar la deriva del modelo (model drift) y el deterioro de la Exactitud en entornos de producción. 3. Integrar mecanismos de supervisión humana cualificada que permitan la revisión sistemática y la validación final de las decisiones asistidas por la IA, manteniendo la capacidad de anular resultados que contravengan estándares éticos, normativos o técnicos, y que verifiquen los resultados generados por la IA con códigos y estándares vigentes.