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Adoptar IA

Cómo implantar la inteligencia artificial de forma segura, ética y conforme a las exigencias del Reglamento Europeo de IA.

Adopción de la IA

La adopción regulada de la inteligencia artificial requiere catalogar sistemas, evaluar proveedores y asegurar la gobernanza ética a lo largo de todo su ciclo de vida.

Estás aquí

Paso 1 de 5

Inventario y categorización regulatoria

Registro centralizado de herramientas y algoritmos en uso o desarrollo, fijando el rol jurídico y el nivel de riesgo.

Paso 2 de 5

Due diligence y contratación de proveedores

Exigencia de fichas técnicas (Model Cards), cláusulas de propiedad intelectual y exclusión de datos corporativos para reentrenamiento.

Paso 3 de 5

Políticas de gobernanza y alfabetización corporativa

Aprobación de la política de uso aceptable y formación preceptiva del personal según el artículo 4 del RIA.

Paso 4 de 5

Gestión de riesgos y evaluación de impacto (FRIA)

Evaluación de Impacto en Derechos Fundamentales unificada con la evaluación de protección de datos personales.

Paso 5 de 5

Supervisión operativa y desmantelamiento seguro

Monitorización técnica continua, auditoría de sesgos y ejecución de protocolos de borrado y desactivación segura.

Pulsa una etapa para pararte en ella.

Niveles de riesgo

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (RIA) estructura los requisitos técnicos en cuatro niveles según el impacto en la seguridad y los derechos fundamentales.

  1. Riesgo mínimo o nulo

    Herramientas de productividad y filtros antispam sin impacto sobre derechos; permitidos sin obligaciones reglamentarias.

  2. Riesgo limitado (obligaciones de transparencia)

    Asistentes conversacionales y generación de contenidos; obligan a advertir al usuario y marcar el material sintético.

  3. Alto riesgo (sistemas críticos SAR)

    Sistemas de evaluación crediticia, selección de personal o sanidad; exigen evaluación de conformidad previa y marcado CE.

  4. Riesgo inaceptable (prácticas prohibidas)

    Prácticas prohibidas como manipulación subliminal, categorización biométrica indebida o puntuación social discriminatoria.

Supervisión humana

La supervisión humana de la IA exige explicabilidad comprensible, autoridad de parada y registro inmutable de cada decisión profesional.

  • Explicabilidad activa e inteligible

    La aplicación expone el nivel de confianza y los factores clave de la inferencia para que el usuario comprenda el resultado.

  • Capacidad real de anulación (override)

    El analista dispone de formación y autoridad técnica para pausar, anular o corregir la recomendación del modelo.

  • Registro inmutable de supervisión

    Bitácora auditable donde se asienta la intervención humana, los datos adicionales evaluados y la justificación técnica.

  • Prevención del sesgo de automatización

    Protocolos operativos y formación para evitar que los revisores acepten automáticamente los resultados por exceso de confianza.

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