Guía gratuita · Gestión de riesgos
Guía de pruebas de sesgo y equidad
La prueba de equidad es un control. Esta guía ofrece a los equipos de seguridad, riesgo y cumplimiento un proceso repetible para evaluar el sesgo de los sistemas de IA, documentar los resultados y demostrar la gobernanza ante los auditores.
Una lista de verificación práctica
Definir el objetivo de equidad
- •¿Qué decisión está influyendo el modelo (contratación, concesión de crédito, triaje de soporte, marcas de fraude)?
- •¿Qué daño intenta evitar (denegaciones, retrasos, acusaciones falsas, calidad de servicio diferenciada)?
- •¿Qué poblaciones están dentro del alcance (clientes, empleados, solicitantes)?
Elegir las métricas
- •Métricas de paridad entre grupos (tasa de selección, tasas de falsos positivos/negativos)
- •Calibración / fiabilidad de las puntuaciones entre grupos
- •Supervisión de la deriva de la distribución
- •Para la GenAI: toxicidad, estereotipos y coherencia de los rechazos
Diseñar los conjuntos de datos de prueba
- •Recopilar muestras representativas para cada grupo (o usar datos sintéticos controlados cuando proceda)
- •Definir las etiquetas de verdad de referencia y las pautas para los revisores
- •Registrar la procedencia de los datos y las restricciones de consentimiento / recopilación
Ejecutar las evaluaciones
- •Evaluar las métricas en conjunto y por grupo
- •Probar casos límite y prompts adversarios (para la GenAI)
- •Repetir en cada versión del modelo y cada cambio de configuración
Documentar los resultados
- •Registrar las métricas, los umbrales y los criterios de aprobado / no aprobado
- •Adjuntar pruebas (paneles, notebooks, registros de prueba)
- •Resumir las limitaciones y los modos de fallo conocidos
Remediar y volver a probar
- •Aplicar mitigaciones (equilibrado de datos, posprocesamiento, controles de política, barreras de protección)
- •Volver a ejecutar todo el conjunto de evaluación
- •Implementar supervisión para detectar regresiones
Qué incluir en un informe de equidad
•Modelo / versión y configuración
•Uso previsto + uso fuera de alcance
•Grupos evaluados y fuentes de datos
•Métricas y umbrales
•Resultados y lagunas identificadas
•Mitigaciones aplicadas
•Aceptación del riesgo residual
•Plan de supervisión y umbrales de alerta
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- Actualizado octubre de 2026
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