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7. Seguridad, Fallos y Limitaciones del Sistema de IA1 - Pre-despliegue

Elección de fuente de datos no confiable

La selección de una fuente de datos fidedigna constituye un requisito indispensable para garantizar la calidad del *corpus* que nutre un sistema de IA, particularmente cuando se incorporan bases de datos externas o de terceros.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit879

ENTIDAD

1 - Humano

INTENCIÓN

2 - Involuntario

TIEMPO

1 - Pre-despliegue

ID del riesgo

mit879

Linea de dominio

7. Seguridad, Fallos y Limitaciones del Sistema de IA

375 riesgos mapeados

7.0 > Seguridad, fallos y limitaciones del sistema de IA

Estrategia de mitigacion

1. Establecer un proceso de debida diligencia y verificación exhaustiva de la procedencia, fiabilidad, actualidad y cumplimiento regulatorio (incluyendo RGPD/CCPA) de todas las fuentes de datos, prestando especial atención a los *corpus* obtenidos de terceros. 2. Implementar un perfilado y validación continua de los datos para la detección proactiva y corrección de incoherencias, inexactitudes y sesgos sistémicos, asegurando así la integridad y calidad del *dataset* de entrenamiento. 3. Desarrollar un marco de gobernanza de datos y gestión de riesgos de terceros que defina y supervise las políticas de calidad, la propiedad de los datos y los procedimientos de gestión a lo largo del ciclo de vida del sistema de IA.