IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Propuesta de mitigación Introducción La ética en la Inteligencia Artificial (IA) no se limita a teorías y principios abstractos; requiere un análisis práctico y una acción concreta. Este mini-proyecto de evaluación ética es una herramienta …
Identificación de riesgos Introducción La identificación y mitigación de riesgos es una parte fundamental del desarrollo responsable de sistemas de inteligencia artificial (IA). A medida que las empresas e individuos comienzan a integrar la…
Análisis de un sistema de IA real Introducción La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que resolvemos problemas complejos y tomamos decisiones a nivel individual y organizacional. Sin embargo, con estos beneficios también…
Cultura profesional Introducción La ética en la Inteligencia Artificial no es solo una cuestión de cumplir con las leyes y regulaciones. Es sobre desarrollar y aplicar tecnologías que beneficien a la sociedad, minimizando el daño potencial …
Impacto a largo plazo Introducción La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo cada vez más en una parte integral de nuestras vidas, desde aplicaciones cotidianas hasta decisiones vitales. Sin embargo, con la adopción masiva de la …
Lo legal no siempre es ético Introducción En el mundo de la inteligencia artificial, donde los algoritmos y modelos se convierten cada vez más en herramientas vitales para tomar decisiones críticas, surge una pregunta fundamental: ¿cuándo e…
Responsabilidad individual: Decir “no” a un proyecto Introducción En la era de la inteligencia artificial, ser consciente de los riesgos y tomar decisiones éticas es más que una opción; es una responsabilidad. Como profesional de IA, debemo…
Identificar riesgos ocultos Introducción Como profesional de la Inteligencia Artificial (IA), es vital estar al tanto no solo de los riesgos obvios, sino también de aquellos que se ocultan detrás del desarrollo y despliegue de sistemas de I…