Per què TRAILAB
TRAILAB és una nova institució independent construïda sobre fonaments de recerca consolidats. La trajectòria que la sustenta va començar amb la incertesa, va avançar cap a decisions d'alt risc, sistemes crítics, causalitat, explicabilitat, dret, normes, ètica i agència humana, i finalment va requerir una llar duradora on aquestes interfícies es poguessin investigar conjuntament.
El recorregut que va fer necessari TRAILAB
La pregunta tècnica central era com els sistemes d'IA poden representar la incertesa: límits de l'àmbit, llacunes epistèmiques i variabilitat aleatòria, motivada inicialment per decisions financeres i bancàries en què l'automatització sense dubte era perillosa.
El mateix problema de decisió va aparèixer en la conducció autònoma, l'aviació, l'automatització industrial, la detecció de notícies falses i els projectes públics: evidència incompleta, condicions operatives canviants i responsabilitat humana.
La incertesa no era suficient. El treball es va ampliar cap a la causalitat, els contrafactuals i l'explicabilitat: què va causar una predicció, què canviaria amb una intervenció i si les explicacions són fidels, estables i no contradictòries.
La IA fiable va entrar en entorns regulats. Les obligacions de la Llei d'IA, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, les normes harmonitzades CEN-CENELEC i els marcs de garantia sectorial es van haver de traduir en mètodes operatius.
La confiança tècnica i jurídica encara deixava qüestions de legitimitat, equitat, cura, autoria, responsabilitat, reputació i propòsit humà. L'ètica i la filosofia van passar a formar part del mètode, no d'una reflexió posterior.
A mesura que la IA adquiria efectes infraestructurals sobre el judici, la IA fiable s'havia de complementar amb IA reflexiva: un objectiu de recerca per preservar i reforçar la capacitat humana. TRAILAB esdevé l'espai independent, multidisciplinari i multiinstitucional per a aquesta feina.
TRAILAB no és un altre especialista afegit a un projecte. Està construït al voltant de les interfícies entre l'evidència tècnica, les obligacions jurídiques, la governança institucional, les qüestions ètiques i l'agència humana.
La independència és valuosa per a les entitats col·laboradores i finançadores perquè protegeix la credibilitat dels mètodes, l'evidència i les conclusions.
L'impacte es produeix quan la recerca se sotmet a proves d'estrès en sistemes reals, es tradueix en normes i es fa reutilitzable mitjançant projectes, formació i evidència d'interès públic.
La IA reflexiva pregunta com la dependència de la IA canvia les capacitats humanes que fan possibles el judici, la creativitat i la responsabilitat.
El nostre enfocament de l'impacte
TRAILAB està dissenyat perquè la recerca, la validació en el món real i la transferència institucional es reforcin mútuament. Els casos aplicats revelen noves preguntes de recerca; els mètodes se sotmeten a proves d'estrès a la pràctica; les polítiques públiques i les normes tradueixen l'evidència en capacitat reutilitzable.
Brando, A., Torres, D., Rodríguez-Serrano, J. A., Vitrià, J.
Brando, A., Serra, I., Mezzetti, E., Abella, J., Cazorla, F. J.
Alcon, M., Brando, A., Mezzetti, E., Abella, J., Cazorla, F. J.
Abella Ferrer, J., Pérez, J., Englund, C., Zonooz, B., Giordana, G., et al. (incl. Brando, A.)
Garriga, T., Sanz, G., de Cambra, E. S., Brando, A.
Lowe, R., Ulan, M., Bui, T. H., Adell, A., Labaien, J., Brando, A.
Rodrigo-Albert, D., Eguíluz, J. A., Hidalgo, J., Vargas, V., Mir, M., Brando, A.
La Comissió presenta la Llei d'IA com un marc jurídic basat en el risc i d'aplicació esglaonada: pràctiques prohibides i alfabetització en IA des del febrer de 2025, governança de la IA de propòsit general des de l'agost de 2025 i obligacions d'alt risc ara seqüenciades cap al desembre de 2027 i l'agost de 2028 dins del paquet de simplificació.
La Comissió descriu com les normes harmonitzades tradueixen els requisits de la Llei d'IA al llenguatge tècnic per a la gestió de riscos, la governança de dades, el registre, la transparència, la supervisió humana, la precisió, la robustesa, la ciberseguretat, la gestió de la qualitat i l'avaluació de la conformitat.
Publicacions i qüestions obertes sobre incertesa, causalitat, explicabilitat, seguretat, regulació, ètica i IA reflexiva.
Casos d'ús en finances, banca, aviació, sistemes autònoms, automatització, recerca farmacèutica, salut, educació i infraestructures d'interès públic.
Mètodes sensibles a la regulació, traducció de normes, capacitat de polítiques públiques, adopció per pimes, orientació per al sector públic i aprenentatge institucional sensible als drets.
Enfocament de doble cicle de TRAILAB
Recerca ↔ Aplicació ↔ Impactee
Recerca ↔ Transferència sistèmica ↔ Impactee
Per què ara - Europa
Europa està passant de l'elaboració de normes d'IA a l'adopció a gran escala en sectors estratègics, alhora que continua posant l'accent en una IA fiable i centrada en les persones, les capacitats i la capacitat institucional. TRAILAB treballa a la interfície entre capacitat, adopció, confiança, drets i agència humana.
