IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Decir “no” a un proyecto Introducción En la era de la inteligencia artificial, los profesionales de la IA tienen una responsabilidad adicional: no solo deben crear tecnología, sino también evaluar si la utilización de esa tecnología es étic…
Auditorías internas: Una herramienta clave para la responsabilidad de la IA Introducción Las auditorías internas son una parte fundamental en el diseño y gestión responsable de sistemas de inteligencia artificial (IA). Estas prácticas permi…
Evaluación de impacto Introducción La evaluación de impacto es un componente fundamental en la responsabilidad ética y técnica de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Es crucial para comprender cómo los modelos y sistemas de IA afe…
Diseño responsable Introducción La ética y la responsabilidad son pilares fundamentales en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial (IA). El diseño responsable no solo se trata de asegurar que los modelos de IA operen sin errore…
Beneficencia y no maleficencia: Principios éticos en la Inteligencia Artificial Introducción En el mundo de la Inteligencia Artificial (IA), los principios éticos son fundamentales para garantizar que las tecnologías se desarrollen y utilic…
Transparencia: Un Principio Ético Clave para la Inteligencia Artificial Introducción En el mundo de la inteligencia artificial (IA), la transparencia es un principio ético fundamental que busca asegurar que los sistemas y decisiones tomados…
Justicia Introducción La justicia es uno de los principios fundamentales que guían la ética y responsabilidad en el desarrollo e implementación de Inteligencia Artificial (IA). Este principio se refiere a que las decisiones, acciones y sist…
Limitaciones de la regulación Introducción La regulación es un pilar fundamental para garantizar que las tecnologías de inteligencia artificial (IA) se desarrollen y utilicen de forma responsable. Sin embargo, la IA plantea desafíos únicos …