Detección de sesgo con p-valor
No te decimos que hay sesgo: te lo demostramos, con un p-valor.
Marco / norma: ISO/IEC 38507 §6.4 · EU AI Act Art. 15 · ISO/IEC 42001 A.6.2.6
Decir "creemos que no hay sesgo" no sobrevive a la primera pregunta de un experto. Linedat no afirma la ausencia de sesgo: la mide con un test estadístico y te da un p-valor.
El monitor analiza la aceptación humana del contenido generado por IA por grupo (tipo de acción, proveedor, tipo de entidad), detectando disparidad entre grupos y deriva respecto a una línea base.
Un z-test, no una intuición
El análisis usa un z-test de dos proporciones con una ventana reciente contra un baseline rolling de 30 días por grupo, y tres compuertas (significancia p<0.05, tamaño de efecto y N mínimo) antes de emitir una señal. Detecta deriva, no solo nivel. Cuando se cruza el umbral, se genera una alerta de deriva y se persiste un snapshot como evidencia.
Snapshots para ver la tendencia
Cada análisis persiste un snapshot, de modo que puedes ver la evolución de la fairness en el tiempo, no solo la foto de hoy. Es evidencia trazable para la revisión por la dirección y para una auditoría de IA.
Los límites (lo que no afirmamos)
Es un proxy estadístico riguroso de la aceptación humana sobre categorías de USO de IA, NO fairness sobre grupos protegidos de personas — eso es trabajo de la FRIA (AI Act Art. 10), y lo separamos a propósito. El monitor genera alertas y persiste snapshots; la apertura automática de un incidente ante deriva es un follow-up y no está activa hoy. Grupos con muestra por debajo del mínimo no producen alerta (comportamiento conservador).
Cómo te ayuda Linedat
Linedat convierte el sesgo en una señal estadística con p-valor e intervalos de confianza — la diferencia entre "no vimos sesgo" y "lo medimos y lo demostramos".
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