Evaluación de Sesgo en Modelos Analíticos
Análisis integral de fairness y detección de sesgo algorítmico en sus modelos de machine learning e inteligencia artificial. Asegure decisiones justas y cumpla con las regulaciones vigentes.
¿Por Qué Evaluar el Sesgo en sus Modelos?
Los modelos de IA y machine learning pueden perpetuar o amplificar sesgos existentes en los datos, generando decisiones discriminatorias en créditos, seguros, contratación y otros procesos críticos.
La Ley 31814 y el DS 115-2025-PCM exigen que los sistemas de IA de alto riesgo demuestren equidad y no discriminación. Una evaluación proactiva de sesgo protege su organización legal y reputacionalmente.
Riesgos del Sesgo No Detectado
- Discriminación en decisiones crediticias o de seguros
- Incumplimiento regulatorio (Ley 31814, SBS, SMV)
- Daño reputacional y pérdida de confianza
- Exposición a acciones legales y sanciones
- Decisiones empresariales basadas en datos sesgados
¿Qué Evaluamos?
Análisis multidimensional de fairness en sus modelos de IA.
Sesgo en Datos
Análisis de representatividad, balance de clases, variables proxy y patrones históricos de discriminación en sus datasets de entrenamiento.
Sesgo en Modelos
Evaluación de métricas de fairness: demographic parity, equalized odds, calibration, predictive parity entre grupos protegidos.
Sesgo en Resultados
Análisis de disparidad en las decisiones finales del modelo, impacto diferencial por grupos demográficos y análisis de casos límite.
Explicabilidad
Análisis de interpretabilidad del modelo: importancia de features, SHAP values, y explicaciones a nivel individual para decisiones críticas.
Mitigación
Recomendaciones técnicas de mitigación: preprocesamiento de datos, regularización de fairness, post-procesamiento de predicciones.
Monitoreo Continuo
Diseño de framework de monitoreo para detectar drift de fairness y degradación de equidad en producción.
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Servicios en LimaPreguntas Frecuentes
Evaluamos sesgo en datos (representatividad, variables proxy), sesgo en modelos (demographic parity, equalized odds, calibration) y sesgo en resultados (disparidad en decisiones). También analizamos explicabilidad con SHAP values.
La evaluación toma entre 2 y 4 semanas dependiendo de la complejidad del modelo y la cantidad de variables protegidas a analizar. Incluye informe detallado y plan de mitigación.
Sí, para una evaluación rigurosa necesitamos acceso a los datos de entrenamiento, el modelo en producción y los datos de scoring. Firmamos NDAs y trabajamos bajo estrictos protocolos de confidencialidad.
Entregamos un plan de mitigación con recomendaciones técnicas: preprocesamiento de datos, regularización de fairness y post-procesamiento de predicciones. También diseñamos un framework de monitoreo continuo.
Asegure la Equidad de sus Modelos de IA
Evaluación de sesgo en 2-4 semanas con informe detallado y plan de mitigación. Proteja su organización antes de que la regulación lo exija.
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