Aprender a nombrar qué puede salir mal con la IA, a quién afecta, cómo se mide el riesgo y qué hace que un sistema merezca confianza.
Al terminar podrás
Clasificar los daños de la IA según afecten a personas, grupos, organizaciones o ecosistemas.
Usar las siete características de la IA confiable de NIST como lista de verificación.
Reconocer los doce riesgos propios de la IA generativa descritos por NIST AI 600-1.
Estimar un riesgo con probabilidad y severidad, y distinguir riesgo inherente de residual.
Del peligro al riesgo residual. Una fuente de riesgo (datos, modelo, uso, persona) puede producir un daño a personas, organizaciones o ecosistemas. El riesgo combina probabilidad y severidad. Las características de la IA confiable funcionan como controles; lo que queda después de tratarlo es el riesgo residual, que alguien debe aceptar formalmente.
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Contexto: M02 · Riesgo y daño en sistemas de IA
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