Si tu equipo trabaja con datos personales o conjuntos sensibles, este espacio reúne criterios para proteger la información sin frenar el desarrollo. Hablamos de pruebas de conocimiento cero, minimización de sesgos y decisiones concretas de implementación.
Este documento no pretende ser una certificación formal ni un estándar técnico auditado por terceros. Describe criterios internos de trabajo y decisiones de diseño que aplicamos al desarrollar sistemas de IA. Cuando hablamos de privacidad, nos referimos a la protección de datos personales durante el ciclo de vida del modelo, desde la recolección hasta la inferencia.
El término "minimización de sesgos" debe leerse como un proceso continuo de revisión, no como una garantía de neutralidad absoluta. Ningún modelo está libre de influencias de sus datos de entrenamiento; nuestro compromiso es documentar los límites conocidos y corregir desvíos cuando se detectan. Las menciones a Zero-Knowledge Proofs en este contexto se limitan a su uso como mecanismo de verificación sin exposición de datos subyacentes.
Tres artículos que amplían los temas tratados en esta guía, con ejemplos concretos y aplicaciones prácticas.
Un repaso por las técnicas de anonimización que se usan hoy y por qué ninguna resuelve el problema por sí sola. Incluye casos reales de filtraciones y recomendaciones para integrar la privacidad desde el diseño del sistema.
Explica los fundamentos de los ZK-proofs y su potencial para auditar modelos de IA sin exponer los datos de entrenamiento. También señala las limitaciones computacionales que todavía frenan su adopción generalizada.
Analiza casos documentados de discriminación en contratación, crédito y justicia penal, y presenta técnicas concretas de mitigación como el re-muestreo y la auditoría de equidad.