Brecha de conocimiento inducida por complejidad

Estrategia de mitigacion

1. Implementar Técnicas de Explicabilidad (XAI) y Transparencia Radical Desarrollar e integrar metodologías de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) para revelar los mecanismos internos de los modelos complejos, permitiendo la justificación funcional de sus resultados y decisiones. Es prioritario que los sistemas ofrezcan trazabilidad completa (logging y documentación) del ciclo de vida del modelo y sus datos, facilitando la comprensión y el análisis causal de las acciones del sistema ante las partes interesadas y los órganos reguladores. 2. Establecer Marcos de Gobernanza y Rendición de Cuentas (Accountability) Rigurosos Definir y aplicar estructuras organizacionales claras (comités de gobernanza) y políticas formales que asignen la responsabilidad sobre el diseño, despliegue y monitoreo de los sistemas de IA. Esta medida es esencial para establecer un nexo causal entre las acciones de la IA y sus consecuencias, asegurando que se cumplan los requisitos legales y éticos relativos a la demostración de daño y mitigación. 3. Integrar la Monitorización Continua y la Auditoría Adaptativa en Tiempo Real Desplegar sistemas de monitoreo persistente para rastrear en tiempo real el rendimiento del modelo, la calidad de los datos, la detección de sesgos y las vulnerabilidades de seguridad. La realización de auditorías periódicas y continuas, específicas para los sistemas de IA, es fundamental para verificar la persistencia de las propiedades de seguridad, equidad y funcionamiento esperado, compensando la complejidad y la naturaleza evolutiva de los modelos.