Tarjeta del modelo
Documento conciso que reúne información estandarizada sobre un modelo de IA, con la misma lógica que una etiqueta nutricional describe un alimento: no explica cómo está hecho por dentro, sino qué contiene, para qué sirve y qué riesgos trae.
Contenido típico:
| Apartado | Qué documenta |
|---|---|
| Usos previstos | Para qué se diseñó el modelo — y, por omisión, para qué no |
| Limitaciones | Dónde deja de ser fiable |
| Fuentes de los datos de entrenamiento | De dónde salió lo que sabe, que es de donde salen también sus sesgos |
| Resultados de desempeño | Métricas, idealmente desagregadas por subgrupo |
| Riesgos conocidos | Fallos documentados y modos de uso indebido |
El concepto lo introdujeron investigadores de Google en 2019 (Desai, 2023).
Para qué sirve en la empresa
Permite a una organización decidir si un sistema de IA es adecuado, justo y seguro para una aplicación concreta antes de adoptarlo. Es, en la práctica, el documento que hace posible una decisión de compra informada sobre un modelo de terceros: sin él, la evaluación se reduce a probar el sistema y esperar.
En el curso
Módulo 8 — capítulo 1, es la única definición formal del módulo. Aparece como uno de los tres instrumentos técnicos que convierten los principios éticos en acción, junto con la Auditoría de sesgo y las listas de verificación ética.
Conecta hacia atrás con la documentación para auditoría del módulo 7: la tarjeta del modelo es una de las piezas que un auditor esperaría encontrar.
Relacionado
Auditoría de sesgo · Sesgo algorítmico · Gobernanza · No causar daño · Análisis del impacto en las partes interesadas · Prueba de transparencia pública · ISO-IEC 42001 · Deriva del modelo
Enlaces entrantes
- Amazon — herramienta de reclutamientoCaso
- Auditoría de sesgoConcepto
- Curso IA Agéntica (MOC)Índice
- Ética de la IAConcepto
- GobernanzaConcepto
- M8 Ética y proyecto finalMódulo
- No causar dañoConcepto
- OH Pedro JuarezSesión
- OH Sara ArtigasSesión
- Partnership on AICaso
- Prueba de transparencia públicaConcepto
- Sesgo algorítmicoConcepto