Ética, sesgo y transparencia (XAI)

Los sistemas heredan sesgos de los datos y muchos modelos son de “caja negra”. Por eso la XAI y la regulación buscan explicabilidad, rendición de cuentas y equidad. Diseña con principios de datos responsables, evaluaciones periódicas y documentación.

• Riesgos: sesgo, opacidad, impacto laboral y en derechos
• Mitigación: gobernanza de datos, auditorías, XAI y controles de acceso
• Regulación: ver AI Act (UE)