En DianaTool creemos que el debate sobre la IA no puede quedarse solo en lo técnico. Por eso hoy queremos compartir un estudio relevante de Microsoft sobre cómo se entiende, y se aplica, el rigor en inteligencia artificial.
El documento pone el foco en una realidad preocupante: en la investigación y el desarrollo de IA, el rigor se ha interpretado históricamente de forma limitada. Principalmente, se ha asociado con la precisión matemática, la validez estadística o la correcta implementación computacional.
Pero, ¿es eso suficiente?
¿Qué entendemos por rigor?
Durante años, “rigor” en IA ha significado, sobre todo, cumplir con protocolos técnicos: seguir una metodología sólida, probar modelos con datasets adecuados, optimizar parámetros y asegurar reproducibilidad.
Este tipo de rigor es importante. Pero, si se limita a lo técnico, deja fuera aspectos fundamentales:
- ¿A quién afecta el sistema?
- ¿Qué valores prioriza o ignora?
- ¿Cómo se integran la diversidad, el contexto o el impacto social?
- ¿Qué criterios éticos guían el desarrollo?
Una visión ampliada del rigor
El estudio de Microsoft, y muchas voces dentro de la comunidad de IA responsable, propone ampliar la definición de rigor para incluir:
- Rigor ético: transparencia, trazabilidad, equidad y no discriminación.
- Rigor social: impacto sobre comunidades, relación con contextos culturales.
- Rigor participativo: inclusión de usuarios, expertos y colectivos afectados en el diseño y validación de sistemas.
Por qué esto nos importa en DianaTool
En DianaTool trabajamos para que la IA no solo funcione, sino que lo haga de forma consciente, comprensible y responsable. Por eso utilizamos:
- IA explicable
- Blockchain para trazabilidad
- Criterios éticos integrados en la automatización
Porque entendemos que el rigor no se demuestra solo con fórmulas, sino con prácticas que respetan a las personas.
La inteligencia artificial rigurosa no es la que solo acierta.
Es la que también se cuestiona.
