En el auge imparable de la Inteligencia Artificial, las organizaciones se enfrentan a una pregunta urgente: ¿cómo asegurar que los modelos de IA se diseñan, despliegan y utilizan de forma ética, trazable y conforme a la regulación? La respuesta no está solo en las herramientas de MLOps, sino en contar con un marco sólido de gobernanza que integre personas, procesos y tecnología.
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El cumplimiento de normativas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, representa un desafío clave para las organizaciones modernas. Estas regulaciones exigen, entre otros requisitos, mantener actualizados los registros de actividades de tratamiento de datos, garantizar su trazabilidad, realizar evaluaciones de impacto y demostrar conformidad con la normativa. La complejidad de esta tarea aumenta considerablemente si no se dispone de herramientas adecuadas.
La democratización gobernada de los datos es un objetivo perseguido por muchas organizaciones, pero conseguirlo depende de muchos factores.
DAMA establece una recopilación de buenas prácticas para la gestión de datos, donde destaca dos conceptos: el Gobierno del Dato y la Gestión de Datos. Sin embargo, se deben diferenciar estos dos conceptos porque suponen una separación en las funciones entre supervisión y ejecución.
Los metadatos son datos que describen diversas facetas de los activos de datos, proporcionando el contexto necesario para usar e interpretar estos datos y mejorando nuestra comprensión de los mismos a lo largo de todo su ciclo de vida.
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