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Registro de metadatos

Metadata registry

También: Metadata registry

Concepto de trazabilidad relacionado con control de versiones y cambios de componentes del sistema.

Definición técnica

Registro de metadatos permite registrar o reconstruir control de versiones y cambios de componentes del sistema mediante metadatos, identificadores, versiones y evidencias vinculadas de forma consistente.

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Registro de metadatos: definición y aplicación en IA | camiloboo

Explicación empresarial

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 registro de metadatos 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 registro de metadatos junto con identificadores, marcas temporales, versión del modelo y artefactos asociados.

Ejemplo empresarial

Durante una auditoría, la organización usa registro de metadatos 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 control de versiones y cambios de componentes del sistema.

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Definición técnica
Explicación empresarial
Para qué sirve
Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
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Clasificación

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

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Fuentes

ML Model Registry
MLflow · Autor: MLflow contributors · Documentación oficial
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el término, su aplicación y sus límites.
Fuente comprobada el 25 de julio de 2026
Secure Software Development Practices for Generative AI and Dual-Use Foundation Models
NIST · Autor: NIST · Organismo público · Publicado el 26 de julio de 2024
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el término, su aplicación y sus límites.

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

Camilo Boo

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