Desafíos y Tendencias en la Seguridad de Modelos de IA
La adopción acelerada de sistemas de inteligencia artificial en sectores como finanzas, salud, educación y administración pública ha convertido las pruebas de seguridad y la evaluación de modelos en un eje estratégico. Ya no basta con medir precisión o velocidad; hoy se evalúan riesgos, impactos sociales, resiliencia frente a abusos y cumplimiento normativo. Las tendencias emergentes reflejan una maduración del campo y una mayor exigencia de responsabilidad.De la precisión al riesgo integralDurante años, la evaluación se centró en métricas técnicas como exactitud, sensibilidad o error. La tendencia actual amplía el enfoque hacia una gestión integral del riesgo:Evaluación de daños potenciales,…
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