MMIA: Un framework para IA ética más allá del checklist de cumplimiento
La mayoría de empresas abordan la "ética en IA" como compliance: un comité de ética, un documento de políticas, y listo. El problema es que un PDF no previene sesgos algorítmicos.
¿Qué es MMIA?
MMIA (Metodología Majestic para Inteligencia Artificial) es nuestro framework de 4 pilares para construir IA responsable by design, no como parche posterior:
1. Trazabilidad extremo a extremo
Cada transformación de datos se documenta automáticamente. Si un modelo discrimina, podemos rastrear exactamente en qué etapa del pipeline se introdujo el sesgo.
Ejemplo: En un proyecto de crédito, detectamos que el modelo penalizaba códigos postales de zonas marginadas. Trazabilidad nos permitió identificar que el sesgo venía de datos históricos, no del algoritmo. Solución: re-entrenamiento con datos balanceados + auditoría trimestral.
2. Transparencia algorítmica
Nada de "la IA decidió así". Cada predicción viene con explicación en lenguaje humano. Usamos SHAP values, LIME, y visualizaciones custom.
3. Límites técnicos, no solo políticas
Ejemplo: En Psicología IA, el sistema técnicamente no puede hacer diagnósticos. El código fuerza que siempre haya supervisión humana. No es una recomendación, es una restricción de arquitectura.
4. Auditoría continua
Los modelos derivan. Un modelo justo hoy puede ser discriminatorio en 6 meses si los datos cambian. MMIA incluye pipelines de re-validación automática.
Casos aplicados
- Psicología IA: Triado con transparencia. Pacientes ven por qué fueron priorizados.
- Rutas Seguras: Algoritmo de rutas que no puede usar datos raciales, aunque estén disponibles.
- SUPERA: Transfer learning con documentación completa de compatibilidad entre ciudades.
El futuro: SENTIA
Estamos desarrollando SENTIA (Sentience & Ethics in AI), un toolkit open-source para auditoría automatizada de modelos. Release en Q2 2026.
La ética en IA no es un extra. Es ingeniería.