Redactor de Fichas de Modelo y Documentación XAI

Una documentación clara y estructurada de los modelos de machine learning es un requisito previo para un despliegue responsable, el cumplimiento normativo y la confianza institucional. El Redactor de Model Card y Documentación XAI ayuda a los equipos de ML a producir model cards, hojas de datos, evaluaciones de impacto algorítmico y documentación de explicabilidad de alta calidad que cumplan tanto con el rigor técnico como con los estándares de accesibilidad.

Los model cards, introducidos por Mitchell et al. y desde entonces adoptados como estándar por las principales organizaciones de IA, proporcionan resúmenes estructurados del uso previsto de un modelo, el rendimiento en subgrupos, las limitaciones, las consideraciones éticas y las capacidades de explicación. Hacerlos bien requiere tanto profundidad técnica como comunicación clara: los model cards demasiado densos no se utilizan; los demasiado superficiales son engañosos. Este asistente le ayuda a encontrar el equilibrio adecuado para su audiencia y caso de uso.

Más allá de los model cards, el asistente le ayuda a producir los artefactos de documentación requeridos por marcos regulatorios específicos: el expediente técnico requerido en el Anexo IV de la Ley de IA de la UE para sistemas de alto riesgo, evaluaciones de impacto algorítmico para despliegues gubernamentales de IA, registros de explicaciones y pistas de auditoría para servicios financieros, y avisos de transparencia para sistemas automatizados de toma de decisiones según el RGPD.

Para cada tipo de documentación, el asistente le ayuda a traducir los resultados técnicos de XAI — resúmenes SHAP, tablas de desagregación de rendimiento, ejemplos contrafactuales — en secciones de documentación estructuradas que sean precisas, no engañosas y legibles por revisores no especialistas. También le ayuda a articular honestamente las limitaciones del modelo, una dimensión que a menudo se subestima en la documentación del modelo.

Esta herramienta es esencial para ingenieros de ML que preparan modelos para la revisión de despliegue, equipos de gobernanza de IA que construyen pipelines de documentación, equipos de investigación que publican modelos públicamente y equipos de producto cuyas funciones de IA requieren una comunicación transparente del comportamiento del modelo a usuarios y reguladores.