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AI Governance AI Act Arts. 13 y 15

Checklist de Precisión de Sistemas de IA (Arts. 13 y 15 AI Act)

Los 13 elementos obligatorios, con referencias cruzadas a la gestión de riesgos, vigilancia poscomercialización y notificación de incidentes que probablemente ya tienes — y plantilla de partida para los 3 que casi nadie tiene cubiertos todavía.

Basado en la Guía 9 de AESIA (Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial), nacida del sandbox regulatorio y adaptada al Digital Omnibus — el estándar práctico de referencia para el cumplimiento en España.
29 €
IVA incluido · pago único
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Qué incluye

  • Excel con las 9 áreas de evaluación de precisión, cada una con su pregunta orientativa y una recomendación práctica
  • Registro de precisión: modelo, versión, métrica declarada, conjunto de evaluación y próxima reevaluación
  • Desglose por subgrupo: la tabla que revela si tu precisión global esconde un rendimiento peor en algún colectivo
  • Autoevaluación por área, con propietario y última revisión
  • Guía en PDF · Aviso Legal

Por qué un porcentaje suelto no cumple

Casi cualquiera puede decir un número de precisión. El AI Act pide cuatro cosas más: justificar por qué esa métrica y no otra, demostrar que el modelo no memorizó el conjunto de entrenamiento, comprobar que la precisión es parecida entre grupos de personas, y declararla en las instrucciones de uso (Art. 13). Un porcentaje en una diapositiva no cumple ninguna de las cuatro.

Las 9 áreas que cubre

  • Definición de precisión para tu caso — si un falso positivo cuesta lo mismo que un falso negativo, o no.
  • Preprocesamiento — transformaciones documentadas y reproducibles también en producción.
  • Sobreaprendizaje — separación estricta entre entrenamiento, validación y test.
  • Selección de métricas — cuáles, y por qué esas.
  • Función objetivo — qué optimiza el modelo de verdad, y si coincide con lo que importa.
  • Desglose por subgrupos — dónde falla más, y para quién.
  • Declaración (Art. 13) — que conste en las instrucciones de uso, no solo en un informe interno.
  • Garantía y trazabilidad — que la evaluación se pueda reproducir: datos, versión, semilla, entorno.
  • Reevaluación periódica — cada cuánto se vuelve a medir y qué umbral obliga a actuar.

Encaja con lo que ya tienes

Si usas la Plantilla de Ficha de Modelo (Model Card), este checklist es lo que rellena su sección de métricas con fundamento: la Model Card te dice qué anotar, este documento te dice cómo llegar a ese número y cómo defenderlo. Y complementa al Checklist de Solidez, que cubre la otra mitad del Art. 15.