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“Lo bueno de la ciencia es que es cierta independientemente de si crees o no en ella” (Neil deGrasse Tyson)

​Auditoría Algorítmica: Garantizando la Transparencia y Equidad en la Inteligencia Artificial

En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental en diversos sectores, desde la sanidad hasta las finanzas. Sin embargo, su creciente influencia plantea desafíos éticos y sociales, especialmente en lo que respecta a la transparencia y equidad de los algoritmos utilizados. La auditoría algorítmica emerge como una solución clave para abordar estos desafíos, permitiendo evaluar y garantizar que los sistemas de IA operen de manera justa y transparente. ¿Qué es la Auditoría Algorítmica? La auditoría algorítmica es un proceso sistemático que evalúa los sistemas de IA para identificar y mitigar posibles sesgos, garantizar la equidad y asegurar la transparencia en la toma de decisiones automatizadas. Este proceso implica el análisis de los datos utilizados, los modelos implementados y el impacto de las decisiones algorítmicas en diferentes grupos demográficos. Metodologías y Herramientas Existen diversas metodologías para llevar a cabo a...

¿Cómo identificar sistemas de IA de bajo riesgo según el nuevo Reglamento de la UE?

La entrada en vigor del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (Reglamento (UE) 2024/1689) marca un antes y un después en la regulación tecnológica. Basado en un enfoque de gestión por niveles de riesgo, el marco legal europeo establece categorías claras para sistemas de IA: prohibidos, de alto riesgo y de propósito general. Sin embargo, una pregunta sigue generando dudas entre organizaciones que adoptan IA: ¿cómo saber si un sistema es de riesgo bajo si la ley no lo contempla de forma explícita? En esta entrada abordamos cómo interpretar esta clasificación implícita y qué puede hacer tu empresa para actuar con seguridad y responsabilidad. ¿Qué se entiende por “IA de bajo riesgo”? Aunque el Reglamento no define la categoría como tal, se considera de bajo riesgo a aquellos sistemas que: No figuran en el listado de sistemas de alto riesgo del Anexo III. No están prohibidos por el Artículo 5 (manipulación, puntuación social, scraping facial, etc.). No se clasifican c...

El Marketing Science: La Convergencia entre Data Science y Marketing

El Marketing Science es una disciplina emergente y estratégica que combina técnicas avanzadas de Data Science con el marketing para mejorar la toma de decisiones empresariales, optimizar campañas y personalizar experiencias del consumidor. Esta convergencia permite una comprensión profunda y predictiva del comportamiento del cliente mediante el análisis exhaustivo de datos, facilitando decisiones empresariales más informadas, precisas y eficientes. A través del uso de análisis estadístico y aprendizaje automático (generalmente explicativo), las organizaciones pueden anticiparse a las necesidades de sus clientes, identificar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos y responder de manera proactiva. Además, facilita la creación de estrategias personalizadas que no solo aumentan el compromiso del consumidor, sino también impulsan resultados concretos en términos de ventas, satisfacción y fidelización. Principales Áreas del Marketing Science: Analítica Predictiva : Implementac...