Gobernanza
La estructura sin ánimo de lucro de TRAILAB favorece la investigación a largo plazo, la colaboración interinstitucional y la reinversión en capacidad científica. Su gobernanza está diseñada para proteger la independencia científica: las entidades colaboradoras y financiadoras apoyan programas, pero no determinan las conclusiones de investigación.
Base estatutaria
Promover, desarrollar y coordinar investigación interdisciplinar en IA confiable y reflexiva: sistemas fiables, explicables, auditables y seguros, alineados con la agencia humana, la responsabilidad, los derechos fundamentales y el interés público.
Investigación básica y aplicada, metodologías, validación, evaluación, informes, trabajo de políticas públicas, formación, consorcios, contratos, acuerdos, servicios y transferencia de conocimiento vinculados a los fines de la asociación.
Se protege la independencia científica, ética y política. La financiación, el patrocinio, la colaboración o los contratos no deben condicionar los resultados de la investigación, las conclusiones técnicas ni las posiciones éticas.
Los recursos pueden proceder de fondos de investigación, acuerdos de colaboración, servicios, formación, informes y patrocinio. El trabajo aplicado apoya la misión al crear evidencia, métodos y capacidad reutilizable.
Las personas miembros, colaboradoras, financiadoras, clientes, asesoras y entidades socias de proyectos no pertenecen a la misma categoría ni reciben automáticamente derechos de gobernanza.
La contabilidad a nivel de proyecto, la ética, los conflictos, la confidencialidad y las normas de publicación forman parte de la infraestructura de gobernanza.
Traducción jurídica y de normas
La clasificación de riesgos, las prácticas prohibidas, la alfabetización en IA, la gobernanza de los modelos de IA de propósito general y las obligaciones de alto riesgo se tratan como restricciones de diseño que deben convertirse en evidencia, documentación y supervisión.
Las normas CEN-CENELEC y ETSI traducen los requisitos legales en especificaciones técnicas para la gestión de riesgos, la gobernanza de datos, el registro, la transparencia, la supervisión humana, la solidez, la ciberseguridad, la gestión de la calidad y la evaluación de la conformidad.
Los sistemas de gestión de IA proporcionan una estructura organizativa para el desarrollo, la provisión y el uso responsables de sistemas de IA.
La gestión de riesgos específica de la IA favorece la identificación, el análisis, la evaluación, el tratamiento y el seguimiento de los riesgos de IA a lo largo del ciclo de vida.
Los ámbitos de la automoción, la aviación, la automatización industrial, la medicina y otros sectores regulados requieren garantías específicas del ámbito, no una gobernanza genérica de la IA.
El cumplimiento legal es incompleto si los efectos sobre los derechos, la posibilidad de impugnación, la reparación y la supervisión humana no se vinculan a decisiones reales.
Las conclusiones de investigación y la evidencia pública no deben estar controladas por financiadores, clientes o entidades socias de proyectos.
Los proyectos deben crear capacidad científica, técnica, jurídica, educativa o institucional reutilizable más allá de una entrega puntual.
No deben confundirse las personas miembros, financiadoras, clientes, colaboradoras, entidades socias de proyectos y asesoras.
La gobernanza no es solo cumplimiento. Debe preservar la responsabilidad, la posibilidad de impugnación, la creatividad y el compromiso humano explícito.
Lo que pueda ser público debe documentarse; lo que sea confidencial debe protegerse sin convertir las afirmaciones en marketing.
Toda actividad económica es instrumental para la misión sin ánimo de lucro y no puede privatizar la finalidad del laboratorio.
