Webinar: "Interpretabilidad y sesgos en IA: cómo evitar cajas negras en la toma de decisiones"

En un entorno en el que la toma de decisiones está cada vez más apoyada en datos y modelos predictivos, las herramientas de Machine Learning e Inteligencia Artificial se han convertido en un elemento central en múltiples sectores.

Sin embargo, a medida que los modelos ganan sofisticación, surge un desafío relevante: el riesgo de convertirlos en auténticas cajas negras. Cuando no comprendemos cómo un modelo genera sus predicciones, aumentan los riesgos asociados a sesgos algorítmicos, errores sistemáticos y decisiones poco robustas.

El próximo lunes 23 de marzo a las 17:00h, en este webinar, analizaremos cómo abordar de forma estructurada la interpretabilidad en IA y cómo identificar y mitigar posibles sesgos en modelos de aprendizaje automático.

Durante la sesión se abordarán los siguientes aspectos:

• El papel de la interpretabilidad en modelos de Machine Learning
• Cómo detectar y evaluar sesgos en modelos predictivos
• Enfoques prácticos para mejorar la fiabilidad y utilidad de los sistemas de IA

Un encuentro especialmente dirigido a profesionales interesados en Inteligencia Artificial, ciencia de datos, modelización predictiva y gobernanza del dato, que buscan integrar rigor técnico y criterio en la toma de decisiones basada en modelos.