Deriva del Modelo: donde el rendimiento documentado deja de coincidir con la realidad operativa

Definición

Definición técnica

La deriva del modelo hace referencia a la degradación gradual del rendimiento de un modelo de IA a lo largo del tiempo, a medida que las propiedades estadísticas de los datos del mundo real que encuentra en producción divergen de los datos de entrenamiento.

Por qué importa operativamente

La deriva del modelo importa porque es invisible sin monitoreo activo. Una organización puede desplegar un sistema de IA validado y certificado y experimentar un fallo de gobernanza progresivo sin ninguna alerta visible.

Marco regulatorio / Regulatory Framework

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Un modelo que era conforme en el momento del despliegue puede derivar hacia el incumplimiento sin ninguna alerta visible. La Auditoría de Modelos de IA de Zertia evalúa si tus mecanismos de monitoreo de deriva son adecuados para el nivel de riesgo de tus sistemas.