Desafíos y Tendencias en la Seguridad de Modelos de IA
La adopción acelerada de sistemas de inteligencia artificial en sectores como finanzas, salud, educación y administración pública ha convertido las pruebas de seguridad y la evaluación de modelos en un eje estratégico. Ya no basta con medir precisión o velocidad; hoy se evalúan riesgos, impactos sociales, resiliencia frente a abusos y cumplimiento normativo. Las tendencias emergentes reflejan una maduración del campo y una mayor exigencia de responsabilidad.De la exactitud a una visión total del riesgoDurante años, la evaluación se enfocó en métricas técnicas como precisión, sensibilidad o tasa de error, pero en la actualidad la tendencia amplía la mirada hacia…
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