El riesgo sistémico de un modelo de IA se determina analizando múltiples factores que pueden afectar su rendimiento y seguridad. En este contexto, es esencial considerar la transparencia y la interpretabilidad de los algoritmos utilizados. Estos aspectos permiten evaluar cómo un modelo toma decisiones y si puede introducir sesgos que lleven a consecuencias negativas.
Además, la evaluación de datos es fundamental, ya que la calidad y la fiabilidad de los datos de entrenamiento influyen en las predicciones que hace la IA. Un modelo entrenado con datos sesgados puede generar resultados perjudiciales, incrementando así el riesgo.
Es indispensable que SOCIAL11 trabaje en la implementación de auditorías regulares y en la gestión de riesgos tecnológicos para mitigar estos peligros y asegurar el cumplimiento normativo. Estar al día con las tendencias y recomendaciones en el ámbito de la inteligencia artificial es crucial, tal como se menciona en fuentes como el ITU y el Código de Conducta de la UE.





