La inteligencia artificial está transformando la forma en que las instituciones financieras toman decisiones. Sin embargo, al trabajar con poblaciones vulnerables y con poco acceso al crédito, garantizar la transparencia, la equidad y la solidez de los modelos de machine learning se convierte en un requisito crítico.
En este caso de negocio Infomedia ayudó a una organización global sin fines de lucro, dedicada a la inclusión financiera en Colombia, a auditar sus modelos de clasificación de imágenes y análisis de sentimientos para reforzar su confianza técnica y minimizar riesgos.
El reto
La organización estaba explorando nuevas señales alternativas de decisión crediticia, utilizando modelos de machine learning para:
- Clasificación de imágenes.
- Análisis de sentimientos.
El desafío era claro:
- Validar la robustez técnica de los modelos.
- Reducir riesgos de sesgos que afectaran a grupos vulnerables.
- Evitar impactos negativos en credibilidad regulatoria y reputación institucional.
- Asegurar que los modelos funcionaran correctamente bajo condiciones reales.
La solución de Infomedia
Infomedia llevó a cabo una auditoría técnica integral de modelos de machine learning, con un enfoque riguroso en desempeño, equidad y transparencia.
El proyecto se estructuró en cuatro fases clave:
- Revisión del diseño y datos de entrenamiento, para detectar posibles inconsistencias o sesgos.
- Evaluación de precisión y estabilidad, asegurando que los modelos mantuvieran un rendimiento confiable.
- Auditoría de equidad y explicabilidad, incorporando métricas de balance y técnicas de interpretabilidad.
- Pruebas de robustez bajo condiciones reales, simulando escenarios de baja confianza o datos atípicos.
La auditoría se desarrolló en 6 semanas con la participación de las áreas de Analytics y Riesgos, y el apoyo del equipo de Operaciones.
Los resultados
La auditoría realizada por Infomedia generó un impacto inmediato y estratégico:
- Validación de la solidez técnica y estabilidad de los modelos en condiciones reales.
- Mayor interpretabilidad y transparencia, gracias a la consolidación semántica de clases y explicaciones claras.
- Recomendaciones prácticas para mejorar cobertura futura y minimizar riesgos de sesgo.
- Confianza reforzada frente a reguladores y partes interesadas.
- Indicadores claros (precisión, exactitud balanceada, equidad entre subgrupos y robustez en escenarios críticos).
El cliente destacó la rigurosidad y utilidad del informe de auditoría, que permitió avanzar con mayor confianza en el uso de estas herramientas.
Este caso muestra cómo Infomedia ayuda a instituciones financieras y organizaciones globales a implementar modelos de machine learning con criterios de calidad, equidad y transparencia.
La auditoría no solo resolvió dudas inmediatas, sino que también marcó un camino para escalar la práctica hacia otros modelos críticos en el futuro, fortaleciendo la confianza interna y la credibilidad regulatoria.
¿Tu organización también necesita auditar modelos de machine learning para garantizar su transparencia y confiabilidad?
Con Infomedia puedes evaluar y reforzar tus modelos con un enfoque riguroso y práctico.
