Detección y mitigación de sesgos
Identificamos patrones discriminatorios o errores estructurales en tus datos y modelos.
Auditoría de modelos de IA
Detecta sesgos, asegura la vigencia de tus modelos y cumple con las regulaciones mientras impulsas la rentabilidad de tu negocio.
La inteligencia artificial ya toma decisiones críticas en finanzas, salud, reclutamiento, marketing y ventas. Sin una auditoría especializada, los modelos pueden volverse opacos, sesgados o poco confiables, generando riesgos legales y pérdidas económicas que afectan a clientes y colaboradores.
Identificamos patrones discriminatorios o errores estructurales en tus datos y modelos.
Revisamos precisión, métricas y posibles desviaciones en los resultados.
Evaluamos cumplimiento normativo y resiliencia ante cambios en datos o contexto.
Técnicas XAI para entender decisiones del modelo y comunicar hallazgos.
Modelos críticos y objetivos de negocio.
Construcción del modelo y datos.
Medición y reducción de sesgos.
Precisión, métricas y desviaciones.
Pruebas ante cambios de datos.
Entender decisiones del modelo.
Acciones priorizadas.
CONFIABILIDAD
Verifica hoy si tus modelos siguen siendo confiables. Enfocado en modelos que impactan decisiones críticas: crédito, segmentación de clientes, reclutamiento, sistemas de salud y más.
Solicita tu diagnóstico
Es un proceso estructurado para evaluar la precisión, transparencia, equidad y vigencia de los modelos de inteligencia artificial. Busca detectar sesgos, errores o riesgos que podrían afectar decisiones de negocio, reputación o cumplimiento normativo.
Porque los modelos pueden degradarse con el tiempo (data drift), replicar sesgos históricos o incumplir nuevas regulaciones. Auditar asegura que tu IA sea confiable, justa y aporte valor real al negocio.
Cualquier modelo de ML/IA o sistema de decisión automatizada, como:
Empleamos XAI (LIME, SHAP, contrafactuales), análisis de sesgo, validación de desempeño y pruebas de robustez. Entregamos resultados comprensibles y accionables para equipos técnicos y directivos.
La validación técnica revisa métricas (precisión, recall, etc.). La auditoría va más allá: evalúa ética, transparencia, riesgo regulatorio y alineación con objetivos del negocio.
Datos/Analítica (CDO, Head of Analytics), compliance/riesgo, auditoría interna y, según el caso, marketing, ventas o innovación.
Te entregamos un plan de acción con pasos concretos para corregirlos y lograr modelos más justos, precisos y rentables.