Auditoría de modelos predictivos
Evaluamos la precisión, estabilidad y generalización de tus modelos. Probamos escenarios adversos que rara vez aparecen en los datos de test habituales. Te indicamos exactamente dónde falla el modelo y por qué.
Cómo trabajamos
Cuatro fases claras. Sin jerga innecesaria, sin sorpresas en la factura.
1
Diagnóstico técnico
Revisamos la arquitectura de tu modelo, los datos de entrenamiento y las métricas que usas para evaluar su rendimiento. Este paso dura entre dos y cinco días laborables, según la complejidad del sistema. Al terminar, recibes un informe con los puntos críticos identificados.
2
Análisis de sesgos y equidad
Aplicamos pruebas estadísticas sobre subgrupos demográficos y categorías sensibles. No nos limitamos a calcular disparidad: investigamos las causas raíz en los datos y en la lógica del modelo. Si hay sesgo, lo documentamos con evidencia reproducible.
3
Validación regulatoria
Comparamos tu sistema con los requisitos del Reglamento Europeo de IA (AI Act), la normativa sectorial aplicable y estándares como ISO/IEC 42001. Preparamos la documentación que necesitas para cumplir con las obligaciones de transparencia y gestión de riesgos.
4
Plan de mejora continua
Entregamos recomendaciones priorizadas por impacto y coste. Definimos indicadores de seguimiento y, si lo necesitas, acompañamos a tu equipo durante la implementación con sesiones quincenales de revisión técnica.
Servicios especializados
Cada servicio se adapta al tipo de modelo, sector y nivel de madurez de tu organización.
Monitorización en producción
Configuramos alertas automáticas para detectar drift en los datos de entrada y degradación del rendimiento. Nuestro panel de control muestra métricas en tiempo real y genera informes semanales sin intervención manual.
Cumplimiento del AI Act europeo
Clasificamos tu sistema según el nivel de riesgo que establece la regulación. Preparamos el expediente técnico, la evaluación de conformidad y la documentación de uso previsto que exige la norma para sistemas de alto riesgo.
Evaluación ética y de equidad
Analizamos si tu modelo trata de forma justa a todos los grupos de usuarios. Usamos métricas como paridad demográfica, igualdad de oportunidades y calibración por subgrupo. El informe incluye recomendaciones concretas para reducir disparidades.
Formación para equipos técnicos
Talleres prácticos de entre 8 y 16 horas para que tus ingenieros aprendan a auditar sus propios modelos. Cubrimos técnicas de explicabilidad (SHAP, LIME), detección de drift y documentación según Model Cards y Datasheets for Datasets.
Casos reales
Proyectos recientes donde nuestro trabajo cambió el resultado.
Sector sanitario
Un hospital en el País Vasco usaba un modelo de triaje que priorizaba pacientes de forma desigual según código postal. Identificamos la variable proxy y propusimos un esquema de ponderación que redujo la disparidad un 68% sin perder precisión clínica.
Banca y crédito
Una entidad financiera necesitaba demostrar ante el supervisor que su modelo de scoring crediticio cumplía con los requisitos de explicabilidad del AI Act. Generamos la documentación técnica completa en 18 días hábiles.
Logística industrial
El modelo de previsión de demanda de un operador logístico acumulaba un error del 23% en productos de temporada. Tras nuestra auditoría, el equipo interno reentrenó el modelo con las correcciones sugeridas y bajó el error al 9%.
Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan antes de firmar.
Acceso al código del modelo o a su API de inferencia, una muestra representativa de datos de entrenamiento y los resultados de las métricas que ya estéis midiendo. Si no tenéis métricas definidas, las proponemos nosotros en la fase de diagnóstico.
Un proyecto típico de auditoría dura entre tres y seis semanas. El diagnóstico inicial se entrega en los primeros cinco días. Los proyectos de cumplimiento regulatorio pueden extenderse a ocho semanas si el sistema se clasifica como alto riesgo según el AI Act.
No. Tenemos clientes desde startups con un solo modelo en producción hasta corporaciones con decenas de sistemas. El alcance y el precio se ajustan al tamaño real del proyecto.
Documentamos cada hallazgo con su nivel de severidad, evidencia técnica y una propuesta de corrección. Si el problema requiere parar el modelo, lo comunicamos de inmediato con un protocolo de escalado que definimos al inicio del proyecto.
Siempre. Antes de recibir cualquier dato o código, firmamos un NDA bilateral. Todos los entornos de trabajo están aislados y se eliminan al finalizar el proyecto, salvo que el cliente solicite retención temporal para seguimiento.
Hablemos de tu proyecto
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Travesía Cristóbal Rodríguez Espinal 33, 48001 Bilbao, Basque Country, Spain