El riesgo sistémico de un modelo de IA se determina mediante un análisis exhaustivo de múltiples factores. Primero, es esencial realizar una evaluación de datos, considerando la calidad y la diversidad de la información utilizada. Además, la transparencia en los algoritmos es crucial; modelos opacos pueden generar resultados inesperados. La legislación vigente, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y directrices europeas, también influye en la identificación de riesgos.
Otro aspecto importante es el monitoreo constante del rendimiento del modelo, ajustando y corrigiendo sesgos que puedan surgir. Para una correcta evaluación de riesgos, es recomendable contar con asesoría legal especializada en derecho digital, tal como ofrece SOCIAL11. Cumplir con las normativas no solo protegerá a la empresa, sino que también fomentará la confianza en la tecnología de inteligencia artificial.
Fuentes: European Commission, Lawfare.





