IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Variables proxy: Un origen común de sesgos algorítmicos Introducción Las variables proxy son una herramienta útil pero potencialmente peligrosa para los científicos de datos y desarrolladores de inteligencia artificial. Estas variables son …
Datos históricos: Origen de los sesgos en IA Introducción Los datos históricos son la base fundamental para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Sin embargo, estos datos pueden llevar consigo sesgos y desequilibrios que se mani…
Sesgo en uso e interpretación Introducción El sesgo algorítmico no se limita a la fase de entrenamiento y los datos utilizados para construir un modelo. También influye significativamente en cómo se utiliza y interpreta el modelo, lo que pu…
Sesgo en modelos Introducción El sesgo algorítmico es uno de los problemas más críticos y frecuentes que se encuentran en sistemas de inteligencia artificial (IA). Un modelo de IA puede ser sesgado si contiene sesgos inherentes a su diseño …
Sesgo en datos Introducción El sesgo en datos es una de las principales fuentes de sesgos algorítmicos en sistemas de inteligencia artificial. Estos sesgos pueden llevar a decisiones erróneas, discriminación y desigualdad en contextos diver…
Riesgos legales y reputacionales Introducción La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado numerosos sectores, pero a medida que su uso se expande, también lo hacen los riesgos asociados. En particular, los riesgos legales y reputaciona…
Riesgos sociales Introducción La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que no solo transforma la forma en que trabajamos y vivimos, sino también cómo nos relacionamos con el mundo. Con este cambio vino un conjunto de riesgos social…
Riesgos técnicos en la Inteligencia Artificial Introducción La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte esencial de numerosos aspectos de nuestra vida cotidiana, desde aplicaciones personales hasta soluciones empresariales…