TRAILAB / una mirada más cercana
TRAILAB trabaja en el punto de encuentro entre la fiabilidad técnica, la garantía jurídica y la reflexión ética, y después prueba esos métodos frente a las condiciones de organizaciones e instituciones reales.
01 / Metodología
Requieren un programa de investigación conectado. Cada método aborda un modo de fallo distinto; en conjunto ayudan a que los sistemas de IA sean más fiables, explicables, gobernables y respetuosos con la agencia.
Dar significado a la confianza mediante calibración, análisis de fiabilidad, incertidumbre aleatoria y epistémica, detección fuera de distribución, detección de anomalías y abstención segura.
Explora nuestras publicaciones sobre cuantificación de la incertidumbreIr más allá de la correlación para razonar sobre efectos, alternativas, atribución, equidad y consecuencias a nivel de decisión.
Explora nuestras publicaciones sobre causalidadDesarrollar explicaciones contrafactuales, basadas en conceptos y mecanicistas, y después comprobar su fidelidad, estabilidad y utilidad para las personas.
Explora nuestras publicaciones sobre explicabilidadConectar los derechos fundamentales, la gestión de riesgos, las normas, la rendición de cuentas, la supervisión humana y las vías de reparación con los sistemas que se están diseñando.
Explora nuestras publicaciones sobre IA regulatoriaIncorporar dignidad, responsabilidad, cuidado, vulnerabilidad, justicia epistémica, creatividad y agencia humana a las decisiones técnicas e institucionales.
Explora nuestras publicaciones sobre IA ética
Multidisciplinar por diseño
TRAILAB se organiza como un equipo multidisciplinar: el núcleo técnico desarrolla métodos fundamentales, mientras que la experiencia jurídica y filosófica crece en paralelo para que esos métodos sean éticamente responsables, estén preparados para la gobernanza y tengan en cuenta los derechos.
01
El personal investigador desarrolla métodos fundamentales y capacidades de validación técnica para una IA confiable y reflexiva.
Fiabilidad, robustez y estimación de la incertidumbre para la toma de decisiones críticas.
Inferencia causal, razonamiento contrafactual y razonamiento estructurado para un apoyo robusto a la decisión.
Nuevos métodos de explicación para la interpretabilidad, la fidelidad y la estabilidad.
02
Experiencia jurídica y de políticas públicas sobre derechos fundamentales, gobernanza de la IA, políticas de IA, regulación de IA e interfaces con el sector público.
Requisitos de gobernanza basados en derechos.
Normalización, entornos de pruebas regulatorios de IA, orientación regulatoria y alineación con el sector público.
Visibilidad institucional, alianzas internacionales y difusión.
03
Experiencia filosófica y ética especializada en ética de la IA, responsabilidad, agencia humana e IA reflexiva.
Responsabilidad y rendición de cuentas, ética del cuidado, equidad e injusticia epistémica.
Autonomía, agencia y control en sistemas de IA.
Alineación, seguridad de la IA y profundidad interpretativa.
03 / Ecosistema
Traducimos entre comunidades que poseen distintos tipos de evidencia y responsabilidad. El resultado es una metodología que puede trasladarse sin perder su rigor.
Rigor científico, profundidad metodológica y cuestiones de vanguardia. La investigación no es un ejercicio académico aislado: nos guían problemas reales, necesidades industriales, restricciones jurídicas y consecuencias sociales.
Explora nuestras publicacionesUn enfoque compartido en el despliegue, la sostenibilidad, la optimización de recursos y la escalabilidad. Las nuevas metodologías deben ayudar a las empresas a crear sistemas de IA en los que se pueda confiar y que resistan el escrutinio operativo, jurídico y reputacional.
Nos guían los principios de la gobernanza de la IA, la rendición de cuentas, el valor público y la sostenibilidad social a largo plazo. Creemos que la IA debe diseñarse para respaldar las instituciones democráticas, los marcos basados en derechos y una transformación digital responsable.
Centramos la atención en el impacto humano, la legitimidad, la creatividad y la confianza social, para apoyar sistemas de IA que trabajen con las personas sin limitar su agencia. Creemos que la IA no puede ser sostenible si debilita las estructuras sociales y culturales que hacen posible la innovación.
