SUPERVISIÓN Y GESTIÓN RESPONSABLE DE LA IA EN EQUIPOS

Aplicar criterios de supervisión y gestión responsable del uso de inteligencia artificial en equipos profesionales, validando sus resultados, detectando sesgos y riesgos, y estableciendo pautas para prevenir usos indebidos o no controlados.

1. Supervisión humana y validación de resultados

1.1. Supervisión de salidas generadas por IA
1.2. Validación de exactitud, fuentes y contexto
1.3. Revisión de sesgos e impacto
1.4. Sesgo de automatización y exceso de confianza
1.5. Decisiones de aceptación, corrección, rechazo o escalado
1.6. Evidencias mínimas de validación

2. Sesgos, equidad y cautelas con personas
2.1. Sesgos en datos, instrucciones y criterios
2.2. Riesgos de inequidad y discriminación indirecta
2.3. IA aplicada a selección y gestión de personas
2.4. Variables sensibles y variables indirectas
2.5. Accesibilidad y ajustes razonables
2.6. Transparencia y revisión humana reforzada

3. Análisis y documentos ejecutivos con asistentes de IA
3.1. Resúmenes, informes y documentos para dirección
3.2. Análisis comparativos y síntesis de documentación
3.3. Riesgos de datos incorrectos y fuentes no verificadas
3.4. Verificación de cifras, citas y conclusiones
3.5. Adaptación al destinatario
3.6. Revisión antes de enviar, publicar o presentar

4. Gestión del riesgo de IA en el equipo
4.1. Uso individual y uso supervisado
4.2. Herramientas no autorizadas y shadow AI
4.3. Riesgos de privacidad, seguridad y confidencialidad
4.4. Normas básicas de equipo
4.5. Canales de consulta y escalado
4.6. Registro de usos relevantes
4.7. Detección de incidentes y mejora continua