No basta con implementar controles.
Hay que medir si funcionan y decidir cómo mejorar.
Conecta este módulo con el anterior y busca qué evidencia cambiaría tu conclusión.
| 📊 | Qué debe medirse · Eficacia de los controles, cumplimiento de objetivos de IA, desempeño de los sistemas IA (precisión, sesgo, deriva), satisfacción de partes interesadas. |
| 📋 | Métodos válidos: El auditor verifica que los métodos de medición sean consistentes, reproducibles y estén documentados. Una métrica sin método definido no es evidencia confiable. |
| ⏰ | Frecuencia · Los intervalos de medición deben ser planificados y acordes al riesgo. Sistemas de alto impacto requieren monitoreo continuo o muy frecuente. |
| 🎯 | Precisión (Accuracy) · ¿Se mide en datos reales de producción? ¿Hay umbrales definidos? ¿Se detecta degradación? |
| ⚖️ | Sesgo (Bias): ¿Se mide por subgrupos relevantes (género, edad, etnia)? ¿Hay umbrales de aceptación? ¿Se toman acciones cuando se superan? |
| 📈 | Deriva (Drift) · ¿Se monitoriza la deriva de datos y del modelo? ¿Hay alertas? ¿Qué acciones se activan ante deriva? |
| 🔍 | Explicabilidad (Explainability): ¿Se puede explicar cada decisión relevante? ¿Hay registro de las explicaciones entregadas? |
| 🛡️ | Robustez (Robustness) · ¿Se prueban escenarios adversarios? ¿Hay controles ante entradas anómalas? |
| ✅ | Validez · ¿La métrica refleja el fenómeno relevante? Ejemplo: "Precisión global" puede ser inválida si oculta mal rendimiento en subgrupos minoritarios. |
| 🔄 | Fiabilidad: ¿El resultado es consistente bajo el mismo método? ¿Está documentado el método de cálculo? ¿Hay control de versiones del código de medición? |
| 📋 | Trazabilidad del dato · ¿Se puede seguir el camino desde el dato origen hasta la métrica reportada? ¿Hay logs, custodios documentados? |
| 📅 | Qué verificar · ¿Existe un calendario de mediciones? ¿Se cumplen las fechas planificadas? ¿Hay registros de ejecución? |
| ⚠️ | Brechas: Si los intervalos no se cumplen, el auditor evalúa impacto: ¿qué decisión se retrasó? ¿qué riesgo aumentó? ¿es un hecho aislado o sistémico? |
| 📋 | Qué verificar · ¿Existe un programa de auditoría interna? ¿Se auditan los procesos críticos? ¿Los auditores son independientes? ¿Los hallazgos se cierran? |
| ⚠️ | Error típico: Auditorías internas que solo verifican documentos, no la operación real. O auditores que auditan su propio trabajo. |
| 📥 | Entradas obligatorias · Resultados de medición, resultados de auditorías, no conformidades y acciones correctivas, cambios en contexto, desempeño de proveedores, estado de riesgos. |
| 📤 | Salidas esperadas: Decisiones sobre mejora continua, cambios en el SGIA, asignación de recursos, acciones para abordar riesgos. |
| 📋 | Evidencias · Acta de la reunión, análisis presentados, decisiones documentadas, seguimiento de acciones. |
| 🔗 | Fuentes a integrar · Métricas (9.1), resultados de auditorías internas (9.2), no conformidades y acciones correctivas (10.2), revisión por dirección (9.3), incidentes y quejas. |
| 📊 | Tendencias: El auditor analiza si hay mejora sostenida o deterioro. Una foto no muestra aprendizaje; una tendencia sí. |
| ✅ | Conclusión global · Eficaz, parcialmente eficaz o ineficaz. Debe estar trazada a evidencias específicas y justificada. |
| 1 | La organización debe medir eficacia de controles, cumplimiento de objetivos y métricas específicas de IA (sesgo, deriva, precisión, explicabilidad). |
| 2 | El auditor valida que los métodos de medición sean válidos, fiables y trazables (C5). |
| 3 | Los intervalos de medición deben cumplirse. Las brechas sistemáticas son hallazgo (C6). |
| 4 | Las auditorías internas (9.2) y la revisión por dirección (9.3) son controles de alto nivel que el auditor debe verificar. |
| 5 | El juicio de eficacia global (C7) integra métricas, auditorías, NC y revisión por dirección. Una conclusión debe estar justificada. |
Este módulo debe utilizarse dentro de auditoría del sistema de gestión de IA, riesgos, impactos, ciclo de vida y supervisión. Su valor no está en repetir definiciones, sino en decidir qué debe ocurrir, quién participa y cómo se demuestra.
Para trabajar «Evaluación del Desempeño del SGIA», comienza delimitando finalidad, origen de datos, versión, pruebas, supervisión y cambio. Después conecta el requisito o principio con los procesos, sistemas, terceros y decisiones que realmente existen en la organización.
Los actores habituales serán Equipo auditor, Dirección, responsables de IA, Datos, Producto, Riesgos, Legal y Seguridad. No todos ejecutan el control, pero cada uno puede aportar una parte del contexto, la evidencia o la decisión.
La documentación no debería ser una colección de archivos aislados. Debe permitir seguir una relación lógica entre criterio, decisión, actividad y resultado.
Cada evidencia necesita contexto: sistema o proceso al que pertenece, periodo cubierto, fuente, responsable y estado. Sin esos datos, una captura o un documento pueden ser auténticos pero insuficientes.
Escenario: un sistema de IA cambia de modelo y datos, pero la organización mantiene la evaluación y documentación de la versión anterior. El objetivo no es memorizar una respuesta, sino reconstruir qué debería verificarse y con qué evidencia.
Define el alcance y concreta finalidad, origen de datos, versión, pruebas, supervisión y cambio.
Contrasta entrevistas con documentos, registros y observación de la operación.
Separa hechos, criterio aplicable, impacto y acción necesaria.
El modelo mantiene precisión media, pero falla de forma desproporcionada en un grupo minoritario.
Métricas segmentadas, drift y feedback.
¿Qué oculta la precisión media?
Respuesta orientativa: Rendimientos desiguales entre grupos.
el grupo minoritario representa solo el 2 % de casos?
Revisa cómo cambian alcance, riesgo, responsabilidad, evidencia y decisión.
Piensa en criterio, población, muestra y corroboración. La pregunta no es si te convence, sino si puede reconstruirse.
Esto no desbloquea el módulo siguiente ni modifica tu progreso. Es una autocomprobación antes de pulsar Continuar.
Monitoreo, medición, análisis y evaluación
Qué métricas de IA debe auditar el evaluador
Validación de métodos y datos