Dentro del campo de la inteligencia artificial (IA) existen una gran variedad de tecnologías. Una de ellas es el Machine Learning (ML), también conocido como Aprendizaje automático.
Esta rama de la IA permite que los sistemas, a través de algoritmos, sean capaces de aprender y mejorar su rendimiento, elaborando predicciones a través de patrones detectados en los datos que consumen.
Con el objetivo de garantizar calidad y confiabilidad en el área de la Inteligencia Artificial, se ha creado un marco para la descripción de sistemas de IA que utilizan el Aprendizaje automático (Machine Learning o ML): la Norma ISO/IEC 23053:2022. Marco para Sistemas de Inteligencia Artificial (IA) que utilizan el Aprendizaje Automático (ML).
¿Qué es el estándar ISO/IEC 23053:2022?
La ISO/IEC 23053:2022 es un estándar que ayuda a las empresas a utilizar eficazmente la inteligencia artificial y el aprendizaje automático de forma organizada.
Éste describe cómo se pueden desarrollar, gestionar y mejorar los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Contiene principios, reglas y pautas para lograr objetivos, responsabilidades y consideraciones éticas en inteligencia artificial.
El marco también describe los componentes del sistema y sus funciones en el ecosistema de inteligencia artificial.
Además, proporciona la base para otros estándares dirigidos a aspectos específicos de los sistemas ML y sus componentes.
¿A quién aplica la ISO/IEC 23053:2022?
La ISO/IEC 23053:2022 es aplicable a todos los tipos y tamaños de organizaciones, incluidas:
- Empresas públicas y privadas
- Entidades gubernamentales
- Organizaciones sin fines de lucro, que implementan o utilizan sistemas de IA.
Ventajas de la implementación (ISO 23053:2022)
- Mejora la eficiencia, confiabilidad y seguridad de los sistemas de inteligencia artificial utilizando tecnología de aprendizaje automático (ML).
- Promueve la comunicación, colaboración e intercambio de conocimientos entre los distintos actores del ecosistema de IA.
- Facilita la compatibilidad, integración y coherencia entre diferentes sistemas de IA.
- Proporciona un marco de referencia para el desarrollo, aplicación, evaluación y mejora de sistemas de IA.
- Garantiza el cumplimiento de estándares y prácticas internacionales en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
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