Auditorías de software científico: tecnología clave en investigación 🚀
Las auditorías de código científico verifican fórmulas, flujo de datos y modelos (incluyendo IA) para asegurar resultados reproducibles y seguros. 🔬🧪✅
- 🔢 Verificación de fórmulas, constantes y unidades
- 📊 Validación de datos y reproducibilidad de entrenamientos ML
- 🛠️ Análisis estático, pruebas y optimización de rendimiento
- 🔒 Seguridad y trazabilidad para cumplimiento y confianza
Algunas formas de validar que una IA no induce sesgos
- Auditoría de datos: revisar representatividad y distribuciones por grupos sensibles.
- Revisión del etiquetado: comprobar consistencia y diversidad de etiquetadores.
- Evaluación por subgrupos: medir rendimiento separado por sexo, edad, raza, etc.
- Métricas de equidad: calcular parity, equalized odds, predictive parity, etc.
- Pruebas contrafactuales: cambiar atributos sensibles y observar efectos en la salida.
- Explicabilidad: usar SHAP/LIME para identificar contribuciones de features.
- Pruebas adversariales / stress tests: inputs límite y casos raros.
- Preprocesamiento: re-muestreo, reweighting o balanceo de clases.
- Ajustes postprocesamiento: calibración o corrección por grupo.
- Modelos fairness-aware: usar algoritmos que incorporen restricciones de equidad.
- Revisión por expertos y auditoría externa: juicio humano y validación domain-driven.
- Monitoreo en producción: detectar drift y sesgos emergentes con alertas.
Explicación en pocas palabras#
Es como revisar paso a paso una receta de laboratorio: se confirma que las medidas, los ingredientes (datos) y los pasos (algoritmos) sean correctos para que el experimento sea confiable; si hay IA, también se comprueba que los datos no induzcan sesgos. 👩🔬🔍
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