Confianza en la evidencia en tiempos de IA: riesgos, salvaguardas y práctica responsable
Conférence | En ligne
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Organisé par:
Kpi9
À propos de l'événement
Esta sesión abordará cómo usar inteligencia artificial en monitoreo y evaluación sin debilitar la confianza en la evidencia. Se discutirán riesgos como alucinaciones, sesgos, pérdida de contexto, falsa sensación de objetividad y uso inadecuado de herramientas sin validación suficiente. También se presentarán salvaguardas prácticas para un uso responsable, incluyendo revisión humana, transparencia, protección de datos, trazabilidad y criterios para decidir cuándo la IA aporta valor y cuándo no debería utilizarse.
Conférenciers
| Nom | Titre | Biography |
|---|---|---|
| Manolo Quispe Campos | Especialista en Monitoreo y Evaluación | Especialista en monitoreo y evaluación con experiencia en diseño de indicadores, construcción de instrumentos, análisis de datos y automatización de procesos para fortalecer la toma de decisiones basada en evidencia. |
Résumé
La IA debe actuar como asistente bajo supervisión humana: Como calculadora o software estadístico, no sustituye el juicio profesional. A mayor sensibilidad, mayor control y menor automatización.
La ética y protección de datos son innegociables: No subir datos sensibles a IA sin anonimización previa mediante códigos externos.
La trazabilidad es clave para la credibilidad de la evidencia: Una bitácora de prompts y versiones permite reconstruir el proceso y ubicar errores.
El rigor técnico y contexto territorial evitan las “alucinaciones”: La IA requiere contexto específico y reglas metodológicas claras.
Validación constante y pensamiento crítico: El tiempo ahorrado debe reinvertirse en validación técnica, contraste metodológico y crítica.
Distribución de materiales y herramientas de diagnóstico: Los organizadores enviarán por correo electrónico la grabación de la ponencia y la presentación a todos los participantes registrados. Asimismo, se ha puesto a disposición el enlace a una herramienta práctica de diagnóstico (checklist) en Excel, la cual debe ser utilizada por los equipos para evaluar si un proceso específico cumple con el propósito, la anonimización y la trazabilidad necesaria antes de emplear IA
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