Evaluación de impacto algorítmico

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Análisis

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A. Identificación

Nombre del proyecto/sistema de IA *

Propietario del proceso (área y responsable)

Fase del ciclo de vida

Ámbito de despliegue

Interacción directa con personas

B. Propósito y alcance

Finalidad principal y decisiones que apoya/toma

Caso(s) de uso

Atención al cliente

RRHH

Marketing

Riesgo/finanzas

Salud

Seguridad/Fraude

Servicios públicos

Legal/Compliance

Operaciones/Logística

Otros

Poblaciones afectadas/beneficiarias

Empleados

Clientes/usuarios

Público en general

Proveedores

Otros

Se prevén efectos significativos (legales/económicos/sociales) sobre individuos

C. Datos

¿Se tratan datos personales?

Minimización: ¿los datos son adecuados, pertinentes y no excesivos?

¿Seudonimización/anonimización aplicadas?

¿Se combinan fuentes múltiples o se hace enriquecimiento de datos?

D. Legitimación y derechos

Base jurídica o legitimación del tratamiento

Información y transparencia a los interesados (aviso de IA)

Mecanismos para ejercer derechos (acceso, rectificación, oposición, supresión)

Decisiones automatizadas con efectos legales/similares

E. Modelo y calidad

Tipo de sistema

Objetivos de desempeño definidos

Conjuntos de entrenamiento/validación documentados (procedencia/calidad)

Evaluaciones de sesgo/desbalance y métricas por subpoblación

Explicabilidad: ¿qué mecanismos existen?

Explicación local por decisión

Explicación global del modelo

Visualizaciones

No aplica

Otros

Pruebas de robustez/ataques adversariales

F. Supervisión y gobernanza

Nivel de autonomía en el ciclo de decisión

Supervisión humana significativa (criterios, umbrales, overrides)

Responsables designados (roles y firma de responsabilidad)

Registro/bitácora de decisiones y cambios de modelo

G. Seguridad

Controles de seguridad aplicados

Cifrado

Control de acceso

Segregación de ambientes

Registro/auditoría

Hardening

Otros

Gestión de vulnerabilidades y respuesta a incidentes

Riesgos de fuga/inyección (prompt injection, extracción de datos, memorización)

H. Terceros

¿Participan terceros (proveedores, APIs, modelos fundacionales)?

I. Monitoreo y reporting

KPIs y umbrales de desempeño definidos (drift, error, latencia)

Frecuencia de revisión

Reportes a comité/alta dirección

Registro de incidentes y canal de reclamaciones de usuarios

J. Transparencia

¿Se documenta y publica un registro de transparencia del sistema?

Contenido del registro de transparencia

Propósito

Datos usados

Lógica general

Riesgos/mitigaciones

Contacto responsable

No aplica

Otros

K. Impacto

Nivel de impacto estimado del sistema

Motivos del impacto (seleccione)

Datos sensibles/biométricos

Menores/grupos vulnerables

Decisiones con efectos legales

Escala (volumen/frecuencia)

Entorno sensible (salud/finanzas/empleo/público)

Otros

Acciones de mitigación requeridas

EIPD/DPIA completa

Pruebas de sesgo reforzadas

Aumentar supervisión humana

Mejorar explicabilidad

Fortalecer seguridad/response

Revisar contratos

Otros

L. Evidencias

Documentación disponible

Políticas

Model/Dataset cards

Arquitectura

Manual de usuario

Resultados de pruebas (sesgo/robustez)

Plan de incidentes

Contratos/DPA

Otros

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