IA responsable y ética | Fundación LASTHUMAN

Nuestras prioridades

Reducción del sesgo

Métodos para detectar y reducir el sesgo en los sistemas de IA, también cuando solo se dispone de datos sintéticos o anonimizados para las pruebas.

Transparencia

Principios y herramientas de explicabilidad, y evidencias en lugar de declaraciones: cuándo los resultados de las pruebas confirman realmente la equidad y la robustez de un sistema.

Rendición de cuentas

Quién responde de las decisiones que toma la IA, también cuando, en los procesos de MLOps, el despliegue de un modelo lo decide otro modelo, un juez LLM.

Gobernanza de la IA en las organizaciones

Recomendaciones para convertir los principios éticos en procedimientos: control de calidad, auditorías y documentación conforme a la Ley de IA de la UE.

Plan de acción

2026

Bias Detection Under Article 4a of the EU AI Act: When Synthetic, Anonymised or Differentially Private Data Is Enough. Technical evidence options, a simulation study and a real-data replication

Previsto para 2027

Temas de los informes técnicos y estudios que prevemos publicar antes de finales de 2027. Se publicarán en inglés.

LLM judges
Compliance evidence
y muchos más

Artículos de esta área

Encontrará artículos sobre este tema en la sección Research & Insights.