Checklist de la IA de la UE

Checklist de la IA de la UE Este checklist ofrece una guía práctica para identificar riesgos y gobernanza en proyectos de inteligencia artificial, pensando en cumplimiento con el EU AI Act y marcos como GDPR. Es ideal para equipos de desarrollo y responsables de producto en empresas que crean aplicaciones a medida y software a medida.

1. Identificación y clasificación del riesgo - Determinar si la IA se clasifica como riesgo inaceptable, alto, limitado o mínimo. - Verificar si es una IA de propósito general o un sistema agentico con autonomía. - Mapear el alcance jurisdiccional (EU AI Act, GDPR, leyes nacionales, mercados globales).

2. Gobernanza y responsabilidad - Asignar un responsable claro de cumplimiento de IA. - Establecer marco de gobernanza: políticas, comités y rutas de escalado. - Definir roles de proveedor, desplegador, distribuidor e importador según el EU AI Act.

3. Gestión y calidad de datos - Garantizar conjuntos de datos representativos, relevantes y documentados. - Realizar auditorías de sesgo y equidad durante la preparación de datos. - Aplicar privacidad desde el diseño: minimización, anonimización y bases legales adecuadas.

4. Diseño y desarrollo - Evaluar riesgos en cada fase del desarrollo. - Documentar diseño del modelo, proceso de entrenamiento y limitaciones. - Implementar seguridad desde el diseño: robustez adversarial y pruebas de penetración.

5. Transparencia y documentación - Mantener documentación técnica: model cards, data sheets y usos previstos. - Proveer instrucciones de uso a los despliegadores posteriores. - Informar capacidades, limitaciones y tasas de error a los usuarios. - Registrar fuentes de datos de entrenamiento, cambios de modelo y flujos de decisión.

6. Supervisión y control humano - Garantizar mecanismos human in the loop o human on the loop. - Disponer formas de anular o apagar el sistema de forma segura. - Formar a usuarios en supervisión efectiva y revisión de decisiones.

7. Pruebas y validación - Realizar pruebas predespliegue de precisión, robustez y seguridad. - Simular escenarios adversarios y de uso indebido. - Validar cumplimiento con estándares éticos y normativos.

8. Despliegue y monitorización - Mantener monitorización continua de rendimiento, drift y anomalías. - Registrar acontecimientos significativos para trazabilidad y responsabilidad. - Recoger feedback de usuarios e informes de incidentes de forma sistemática. - Establecer procesos de desmantelamiento cuando el sistema se retire.

9. Evaluación de impacto y derechos - Realizar Evaluación de Impacto sobre Derechos Fundamentales si el riesgo no es trivial. - Mapear riesgos hacia privacidad, igualdad, seguridad, libertad de expresión y empleo. - Documentar estrategias de mitigación para daños identificados.

10. Cumplimiento regulatorio - Verificar obligaciones según el EU AI Act según el nivel de riesgo. - Asegurar cumplimiento con GDPR, leyes de ciberseguridad y protección al consumidor. - Para sistemas de alto riesgo, preparar expedientes de evaluación de conformidad. - Seguir calendarios de obligaciones escalonadas.

11. Seguridad y ciberresiliencia - Proteger modelos frente a envenenamiento de datos, inputs adversariales y extracción de modelos. - Proteger infraestructura contra ciberataques. - Monitorizar uso indebido y reutilización maliciosa de salidas.

12. Cultura y formación - Ofrecer formación en IA responsable a desarrolladores, managers y despliegadores. - Fomentar una cultura de responsabilidad, cuestionamiento y escalado. - Incentivar la denuncia de preocupaciones éticas o de cumplimiento.

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