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Auditoría de IA: definición y aplicación en IA | camiloboo

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Técnico·Trazabilidad y auditoría

Auditoría de IA

AI audit

También: AI audit

Concepto de trazabilidad relacionado con planificación, ejecución y resultados de una auditoría de IA.

Definición técnica

Auditoría de IA permite registrar o reconstruir planificación, ejecución y resultados de una auditoría de IA mediante metadatos, identificadores, versiones y evidencias vinculadas de forma consistente.

Explicación empresarial

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Soluciones Casos Cómo trabajo

Facilita investigar incidencias, demostrar controles y determinar qué datos, modelos y decisiones participaron en un resultado.

Para qué sirve

Establecer cómo se captura, conserva y consulta auditoría de ia sin perder contexto ni integridad.

Cómo funciona

Se conectan eventos y artefactos mediante identificadores persistentes, metadatos normalizados y políticas de conservación.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Una ejecución registra auditoría de ia junto con identificadores, marcas temporales, versión del modelo y artefactos asociados.

Ejemplo empresarial

Durante una auditoría, la organización usa auditoría de ia para reconstruir el origen y la secuencia de una decisión asistida por IA.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse trazabilidad con observabilidad instantánea ni la existencia de registros con evidencia suficiente y fiable.

Limitaciones

La reconstrucción puede ser incompleta si faltan eventos, versiones, contexto o controles de integridad.

Riesgos

Registrar demasiado puede aumentar costes y riesgos de privacidad; registrar poco puede impedir auditorías o investigaciones.

Idea principal

Concepto de trazabilidad relacionado con planificación, ejecución y resultados de una auditoría de IA.

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Definición técnica
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Para qué sirve
Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Técnico
Categorías: Trazabilidad y auditoría
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Fuentes

Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0
National Institute of Standards and Technology · Autor: NIST · Organismo público
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el término, su aplicación y sus límites.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
ISO/IEC 42001:2023 AI management systems
ISO · Autor: ISO · Norma técnica
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el término, su aplicación y sus límites.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

Camilo Boo

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