{"id":1714,"date":"2024-04-09T02:00:00","date_gmt":"2024-04-09T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/vaultinum.com\/blog\/glosario-de-la-ley-relativa-a-la-ia-terminos-esenciales-y-definiciones\/"},"modified":"2025-09-22T16:40:05","modified_gmt":"2025-09-22T14:40:05","slug":"glosario-de-la-ley-relativa-a-la-ia-terminos-esenciales-y-definiciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vaultinum.com\/es\/blog\/glosario-de-la-ley-relativa-a-la-ia-terminos-esenciales-y-definiciones","title":{"rendered":"Glosario de la Ley relativa a la IA: T\u00e9rminos esenciales y definiciones"},"content":{"rendered":"
\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absistema de IA\u00bb?<\/h2>\n

Un sistema de IA es un sistema basado en m\u00e1quinas que est\u00e1 dise\u00f1ado para funcionar con diversos niveles de autonom\u00eda y que puede mostrar capacidad de adaptaci\u00f3n tras su despliegue, y que, para objetivos expl\u00edcitos o impl\u00edcitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, c\u00f3mo generar salidas tales como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos f\u00edsicos o virtuales.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abOficina de Inteligencia Artificial\u00bb?<\/h2>\n

\u00abOficina de Inteligencia Artificial\u00bb: la funci\u00f3n de la Comisi\u00f3n de contribuir a la aplicaci\u00f3n, el seguimiento y la supervisi\u00f3n de los sistemas de IA, los modelos de IA de prop\u00f3sito general y la gesti\u00f3n de la IA. Se entender\u00e1 que las menciones en la Ley relativa a la IA de la Oficina de Inteligencia Artificial se refieren a la Comisi\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abalfabetizaci\u00f3n en IA\u00bb?<\/h2>\n

La \u00abalfabetizaci\u00f3n en IA\u00bb se refiere a las capacidades, conocimientos y comprensi\u00f3n que permiten a los proveedores, usuarios y personas afectadas, teniendo en cuenta sus respectivos derechos y obligaciones en el contexto de la Ley de IA, hacer un despliegue informado de los sistemas de IA, as\u00ed como concienciarse sobre las oportunidades y riesgos de la IA y los posibles da\u00f1os que puede causar.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abespacio aislado de regulaci\u00f3n de la IA\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00abespacio aislado de regulaci\u00f3n de la IA\u00bb es un marco concreto y controlado establecido por una autoridad competente que ofrece a los proveedores o posibles proveedores de sistemas de IA la posibilidad de desarrollar, entrenar, validar y probar, en su caso en condiciones del mundo real, un sistema de IA innovador, con arreglo a un plan de espacio aislado durante un tiempo limitado bajo supervisi\u00f3n reguladora;\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abplan de espacio aislado\u00bb?<\/h2>\n

\u00abPlan de espacio aislado\u00bb significa un documento acordado entre el proveedor participante y la autoridad competente en el que se describen los objetivos, las condiciones, el calendario, la metodolog\u00eda y los requisitos de las actividades realizadas dentro del espacio aislado.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abrepresentante autorizado\u00bb?<\/h2>\n

\u00abRepresentante autorizado\u00bb significa una persona f\u00edsica o jur\u00eddica situada o establecida en la Uni\u00f3n que ha recibido y aceptado un mandato escrito de un proveedor de un sistema de IA o de un modelo de IA de prop\u00f3sito general para, respectivamente, ejecutar y llevar a cabo en su nombre las obligaciones y procedimientos establecidos por la Ley de IA.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una \u00abherramienta b\u00e1sica de IA\u00bb?<\/h2>\n

Una herramienta b\u00e1sica de IA es un sistema de inteligencia artificial basado en reglas, compuesto por un conjunto de reglas codificadas por el ser humano que dan lugar a resultados predefinidos.\u202fEstos sistemas son adecuados para proyectos y aplicaciones que requieren peque\u00f1as cantidades de datos y reglas sencillas y directas.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absistema de categorizaci\u00f3n biom\u00e9trica\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00absistema de categorizaci\u00f3n biom\u00e9trica\u00bb es un sistema de IA destinado a asignar personas f\u00edsicas a categor\u00edas espec\u00edficas sobre la base de sus datos biom\u00e9tricos, a menos que sea auxiliar de otro servicio comercial y estrictamente necesario por razones t\u00e9cnicas objetivas.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos biom\u00e9tricos\u00bb?<\/h2>\n

Los \u00abdatos biom\u00e9tricos\u00bb son los datos personales resultantes de un tratamiento t\u00e9cnico espec\u00edfico relativo a las caracter\u00edsticas f\u00edsicas, fisiol\u00f3gicas o de comportamiento de una persona f\u00edsica, como las im\u00e1genes faciales o los datos dactilosc\u00f3picos.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abidentificaci\u00f3n biom\u00e9trica\u00bb?<\/h2>\n

La \u00abidentificaci\u00f3n biom\u00e9trica\u00bb es el reconocimiento automatizado de rasgos humanos f\u00edsicos, fisiol\u00f3gicos, conductuales o psicol\u00f3gicos con el fin de establecer la identidad de una persona f\u00edsica mediante la comparaci\u00f3n de datos biom\u00e9tricos de dicha persona con datos biom\u00e9tricos de individuos almacenados en una base de datos.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abverificaci\u00f3n biom\u00e9trica\u00bb?<\/h2>\n

La \u00abverificaci\u00f3n biom\u00e9trica\u00bb es la verificaci\u00f3n automatizada de la identidad de personas f\u00edsicas mediante la comparaci\u00f3n de sus datos biom\u00e9tricos con datos biom\u00e9tricos facilitados previamente (verificaci\u00f3n uno a uno, incluida la autenticaci\u00f3n).\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00absistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia\u00bb es un sistema de IA destinado a identificar a personas f\u00edsicas, sin su participaci\u00f3n activa, normalmente a distancia, mediante la comparaci\u00f3n de los datos biom\u00e9tricos de una persona con los datos biom\u00e9tricos contenidos en una base de datos de referencia.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se entiende por \u00absistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia en tiempo real\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00absistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia en tiempo real\u00bb se entiende un sistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia en el que la captura de los datos biom\u00e9tricos, la comparaci\u00f3n y la identificaci\u00f3n se producen sin demora significativa. Esto comprende no solo la identificaci\u00f3n instant\u00e1nea, sino tambi\u00e9n demoras breves limitadas para evitar la elusi\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia posterior\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00absistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia posterior\u00bb es un sistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia distinto de un sistema de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica a distancia en tiempo real.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abmarcado CE de conformidad\u00bb?<\/h2>\n

\u00abMarcado CE de conformidad\u00bb (marcado CE) significa un marcado por el que un proveedor indica que un sistema de IA es conforme a los requisitos establecidos en el cap\u00edtulo III, secci\u00f3n 2, y en otra legislaci\u00f3n de armonizaci\u00f3n de la Uni\u00f3n aplicable que armonice las condiciones de la comercializaci\u00f3n de los productos (\u00ablegislaci\u00f3n de armonizaci\u00f3n de la Uni\u00f3n\u00bb) y que disponga su colocaci\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abespecificaci\u00f3n com\u00fan\u00bb?<\/h2>\n

\u00abEspecificaci\u00f3n com\u00fan\u00bb significa un conjunto de especificaciones t\u00e9cnicas, tal como se definen en el art\u00edculo 2, punto 4, del Reglamento (UE) n\u00ba 1025\/2012, que proporciona medios para cumplir determinados requisitos establecidos en virtud de la Ley relativa a la IA.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una \u00abevaluaci\u00f3n de la conformidad\u00bb?<\/h2>\n

\u00abEvaluaci\u00f3n de la conformidad\u00bb es el proceso de demostrar si se han cumplido los requisitos establecidos en el cap\u00edtulo III, secci\u00f3n 2 de la Ley de IA relativos a un sistema de IA de alto riesgo.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00aborganismo de evaluaci\u00f3n de la conformidad\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00aborganismo de evaluaci\u00f3n de la conformidad\u00bb es un organismo que realiza actividades de evaluaci\u00f3n de la conformidad por terceros, incluidos los ensayos, la certificaci\u00f3n y la inspecci\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abgesti\u00f3n del contexto\u00bb?<\/h2>\n

La gesti\u00f3n del contexto implica integrar los cambios en el contexto para permitir que el modelo de IA mantenga los niveles de rendimiento en un mundo real en evoluci\u00f3n.\u202fPor otro lado, el almacenamiento en cach\u00e9 implica la reutilizaci\u00f3n de los datos almacenados para minimizar el uso de recursos.\u202fAmbos son elementos importantes para la mejora continua de los modelos de IA.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son las \u00abinfraestructuras cr\u00edticas\u00bb?<\/h2>\n

\u202fUna \u00abinfraestructura cr\u00edtica\u00bb es un bien, una instalaci\u00f3n, un equipo, una red o un sistema, o una parte del mismo, que sea necesario para la prestaci\u00f3n de un servicio esencial en el sentido del art\u00edculo 2, punto 4, de la Directiva (UE) 2022\/2557.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el \u00abaumento de datos\u00bb?<\/h2>\n

El aumento de datos es una t\u00e9cnica utilizada para ampliar y diversificar artificialmente los conjuntos de datos de formaci\u00f3n. Esto ayuda a mejorar la calidad y cantidad de los datos disponibles sin consumir recursos. Esto es esencial en DL, donde unos datos limitados podr\u00edan conllevar un sobreajuste.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abvisualizaci\u00f3n de datos\u00bb?<\/h2>\n

La visualizaci\u00f3n de datos es importante en t\u00e9rminos de transparencia, ya que tiende un puente entre la toma de decisiones de la IA y los usuarios. Convierte los complejos resultados de la IA en formatos intuitivos y visuales, haciendo accesibles y comprensibles los patrones abstractos y a menudo intrincados de los algoritmos de IA.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es \u00abdeep fake\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00abdeep fake\u00bb es un contenido de imagen, audio o v\u00eddeo generado o manipulado por IA que se asemeja a personas, objetos, lugares, entidades o acontecimientos existentes y que a una persona le parecer\u00eda falsamente aut\u00e9ntico o veraz.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el \u00abaprendizaje profundo\u00bb?<\/h2>\n

El aprendizaje profundo es un tipo de IA y ML que utiliza redes multicapa para construir modelos inspirados en el cerebro humano.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abimplantador\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00abimplantador\u00bb es una persona f\u00edsica o jur\u00eddica, autoridad p\u00fablica, agencia u otro organismo que utilice un sistema de IA bajo su autoridad, excepto cuando el sistema de IA se utilice en el curso de una actividad personal no profesional.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abperturbador\u00bb en el contexto de los modelos de IA?<\/h2>\n

En el contexto de la perturbaci\u00f3n econ\u00f3mica, se refiere al proceso de poner en riesgo los modelos de negocio y las industrias tradicionales, lo que puede modificar sectores enteros o causar una importante perturbaci\u00f3n econ\u00f3mica.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abdistribuidor\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00abdistribuidor\u00bb es una persona f\u00edsica o jur\u00eddica de la cadena de suministro, distinta del proveedor o del importador, que comercializa un sistema de IA en el mercado de la Uni\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abproveedor intermedio\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00abproveedor intermedio\u00bb es un proveedor de un sistema de IA, incluido un sistema de IA de prop\u00f3sito general, que integra un modelo de IA, con independencia de que el modelo de IA sea proporcionado por ellos mismos e integrado verticalmente o proporcionado por otra entidad sobre la base de relaciones contractuales.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absistema de reconocimiento de emociones\u00bb?<\/h2>\n

\u202fUn \u00absistema de reconocimiento de emociones\u00bb es un sistema de IA destinado a identificar o deducir emociones o intenciones de personas f\u00edsicas a partir de sus datos biom\u00e9tricos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se entiende por \u00abhabilitador\u00bb en el contexto de los modelos de IA?<\/h2>\n

En el sentido social y econ\u00f3mico, se entiende que mejora la productividad y, en particular, aumentando las capacidades humanas (ayudando a realizar tareas con mayor rapidez, eficacia y precisi\u00f3n, ayudando a analizar enormes cantidades de datos con mayor rapidez para tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y mejor informadas), resuelve problemas sociales como los relacionados con el cambio clim\u00e1tico, el crecimiento demogr\u00e1fico o los problemas de salud, y fomenta la innovaci\u00f3n ayudando a generar nueva tecnolog\u00eda.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se entiende por \u00abexperimentos\u00bb?<\/h2>\n

Los experimentos pueden implicar diversas pruebas, y su seguimiento es importante desde el punto de vista de la eficiencia y la productividad. Los experimentos suelen incluir el uso de datos de entrenamiento y de prueba, modelos con distintos hiperpar\u00e1metros, ejecuci\u00f3n de c\u00f3digos diferentes, ejecuci\u00f3n del mismo c\u00f3digo pero en distintas configuraciones de entorno, etc.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abIA explicable (XAI)\u00bb?<\/h2>\n

La IA explicable (XAI) engloba t\u00e9cnicas y procesos dise\u00f1ados para que las decisiones y resultados de los modelos de IA sean comprensibles y transparentes para los usuarios humanos. El objetivo de estos m\u00e9todos es fomentar la confianza y la claridad en las aplicaciones de IA aclarando c\u00f3mo obtienen sus predicciones los modelos, facilitando tanto la confianza de los usuarios como el cumplimiento normativo.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abbucle de retroalimentaci\u00f3n\u00bb?<\/h2>\n

Un bucle de retroalimentaci\u00f3n es esencial para que el modelo de IA confirme o invalide sus decisiones. Permite ajustar los par\u00e1metros para mejorar el rendimiento.\u202fUn bucle de retroalimentaci\u00f3n beneficioso suele implicar la introducci\u00f3n en el sistema de informaci\u00f3n externa imparcial.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una \u00aboperaci\u00f3n en coma flotante\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00aboperaci\u00f3n en coma flotante\u00bb se entiende cualquier operaci\u00f3n matem\u00e1tica o asignaci\u00f3n que implique n\u00fameros en coma flotante, que son un subconjunto de los n\u00fameros reales t\u00edpicamente representados en los ordenadores por un n\u00famero entero de precisi\u00f3n fija escalado por un exponente entero de base fija.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abmodelo de IA de prop\u00f3sito general\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abmodelo de IA de prop\u00f3sito general\u00bb se entender\u00e1 un modelo de IA, incluso cuando dicho modelo de IA se entrene con una gran cantidad de datos utilizando la autosupervisi\u00f3n a escala, que muestre una generalidad significativa y sea capaz de realizar de forma competente una amplia gama de tareas distintas, independientemente de la forma en que se comercialice el modelo, y que pueda integrarse en una variedad de sistemas o aplicaciones posteriores. Esto no incluye los modelos de IA que se utilicen para actividades de investigaci\u00f3n, desarrollo o creaci\u00f3n de prototipos antes de su comercializaci\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absistema de IA de prop\u00f3sito general\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00absistema de IA de prop\u00f3sito general\u00bb se entiende un sistema de IA que se basa en un modelo de IA de prop\u00f3sito general y que tiene capacidad para servir a diversos fines, tanto para su uso directo como para su integraci\u00f3n en otros sistemas de IA.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abIA generativa\u00bb?<\/h2>\n

La IA generativa utiliza el ML y la DL (a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas como las redes generativas adversarias (GAN) y los autocodificadores variacionales (VAE)) para generar contenidos nuevos y \u00fanicos, como im\u00e1genes, v\u00eddeos o incluso texto.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abnorma armonizada\u00bb?<\/h2>\n

\u202f\u00bbNorma armonizada\u00bb: una norma europea tal como se define en el art\u00edculo 2, apartado 1, letra c), del Reglamento (UE) n\u00ba 1025\/2012.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son las \u00abcapacidades de alto impacto\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abcapacidades de alto impacto\u00bb en los modelos de IA de prop\u00f3sito general se entienden las capacidades que igualan o superan las capacidades registradas en los modelos de IA de prop\u00f3sito general m\u00e1s avanzados.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abimportador\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00abimportador\u00bb es una persona f\u00edsica o jur\u00eddica situada o establecida en la Uni\u00f3n que comercializa un sistema de IA que lleva el nombre o la marca comercial de una persona f\u00edsica o jur\u00eddica establecida en un tercer pa\u00eds.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el \u00abconsentimiento informado\u00bb?<\/h2>\n

El \u00abconsentimiento informado\u00bb es la manifestaci\u00f3n libre, espec\u00edfica, inequ\u00edvoca y voluntaria de un sujeto de su voluntad de participar en un ensayo concreto en condiciones reales, tras haber sido informado de todos los aspectos del ensayo que son relevantes para la decisi\u00f3n del sujeto de participar.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos de entrada\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abdatos de entrada\u00bb se entiende los datos proporcionados a un sistema de IA o adquiridos directamente por \u00e9ste, a partir de los cuales el sistema produce un resultado.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abinstrucciones de uso\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abinstrucciones de uso\u00bb se entiende la informaci\u00f3n facilitada por el proveedor para informar al usuario, en particular, sobre la finalidad prevista y el uso adecuado de un sistema de IA.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abfinalidad prevista\u00bb?<\/h2>\n

La \u00abfinalidad prevista\u00bb es el uso al que el proveedor destina un sistema de IA, incluidos el contexto y las condiciones de uso espec\u00edficos, tal como se especifica en la informaci\u00f3n facilitada por el proveedor en las instrucciones de uso, el material promocional o de venta y las declaraciones, as\u00ed como en la documentaci\u00f3n t\u00e9cnica.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una \u00abinvarianza\u00bb?<\/h2>\n

Una invarianza es una propiedad por la que una salida permanece invariable independientemente de las transformaciones aplicadas a la entrada. Por ejemplo, en el tratamiento de im\u00e1genes, esto podr\u00eda significar que el contenido de una imagen sigue siendo relevante y reconocible independientemente de si la imagen se ampl\u00eda o gira. Identificar estas invarianzas es crucial para garantizar que los modelos de IA sigan siendo s\u00f3lidos y precisos a pesar de las diversas modificaciones de las entradas.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se entiende por \u00abautoridad policial\u00bb?\u202f<\/h2>\n

\u00abAutoridad policial\u00bb significa:<\/p>\n

(a) cualquier autoridad p\u00fablica competente en materia de prevenci\u00f3n, investigaci\u00f3n, detecci\u00f3n o enjuiciamiento de infracciones penales o de ejecuci\u00f3n de sanciones penales, incluida la salvaguardia y prevenci\u00f3n de amenazas para la seguridad p\u00fablica; o\u202f<\/p>\n

(b) cualquier otro organismo o entidad al que la legislaci\u00f3n de un Estado miembro encomiende el ejercicio de la autoridad p\u00fablica y de los poderes p\u00fablicos con fines de prevenci\u00f3n, investigaci\u00f3n, detecci\u00f3n o enjuiciamiento de infracciones penales o de ejecuci\u00f3n de sanciones penales, incluidas la salvaguardia y la prevenci\u00f3n de amenazas para la seguridad p\u00fablica.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se entiende por \u00abaplicaci\u00f3n de la ley\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abaplicaci\u00f3n de la ley\u00bb se entienden las actividades llevadas a cabo por las autoridades policiales o judiciales o en su nombre para la prevenci\u00f3n, investigaci\u00f3n, detecci\u00f3n o enjuiciamiento de delitos o la ejecuci\u00f3n de sanciones penales, incluida la protecci\u00f3n contra las amenazas a la seguridad p\u00fablica y su prevenci\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb (ML)?<\/h2>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es un tipo de IA que utiliza algoritmos para aprender y mejorar a partir de datos de entrenamiento.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abcomercializaci\u00f3n\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abcomercializaci\u00f3n\u00bb se entiende el suministro de un sistema de IA o de un modelo de IA de prop\u00f3sito general para su distribuci\u00f3n o uso en el mercado de la Uni\u00f3n en el transcurso de una actividad comercial, ya sea a cambio de una remuneraci\u00f3n o de forma gratuita.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abautoridad de vigilancia del mercado\u00bb?<\/h2>\n

\u00abAutoridad de vigilancia del mercado\u00bb es la autoridad nacional que lleva a cabo las actividades y adopta las medidas de conformidad con el Reglamento (UE) 2019\/1020.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son las \u00abMLOps\u00bb?<\/h2>\n

Las MLOps son buenas pr\u00e1cticas destinadas a automatizar y normalizar los procesos a lo largo del ciclo de vida del ML, desde la recopilaci\u00f3n de datos hasta la fase posterior al despliegue.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abautoridad notificante\u00bb?<\/h2>\n

\u00abAutoridad notificante\u00bb es la autoridad nacional responsable de establecer y aplicar los procedimientos necesarios para la evaluaci\u00f3n, designaci\u00f3n y notificaci\u00f3n de los organismos de evaluaci\u00f3n de la conformidad y de su supervisi\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00aborganismo notificado\u00bb?<\/h2>\n

\u00abOrganismo notificado\u00bb es un organismo de evaluaci\u00f3n de la conformidad notificado con arreglo al presente Reglamento y a otra legislaci\u00f3n pertinente de armonizaci\u00f3n de la Uni\u00f3n.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abautoridad nacional competente\u00bb?\u202f<\/h2>\n

\u00abAutoridad nacional competente\u00bb es cualquiera de las siguientes: la autoridad notificante o la autoridad de vigilancia del mercado. Por lo que respecta a los sistemas de IA puestos en servicio o utilizados por instituciones, agencias, oficinas y organismos de la Uni\u00f3n, las referencias a las autoridades nacionales competentes o a las autoridades de vigilancia del mercado en la Ley de IA se entender\u00e1n como referencias al Supervisor Europeo de Protecci\u00f3n de Datos.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abrendimiento de un sistema de IA\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abrendimiento de un sistema de IA\u00bb se entiende la capacidad de un sistema de IA para lograr su finalidad prevista.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos personales\u00bb?<\/h2>\n

\u00abDatos personales\u00bb son los datos personales definidos en el art\u00edculo 4, punto 1, del Reglamento (UE) 2016\/679.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos no personales\u00bb?<\/h2>\n

Los \u00abdatos no personales\u00bb son los datos distintos de los datos personales definidos en el art\u00edculo 4, punto 1, del Reglamento (UE) 2016\/679.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abelaboraci\u00f3n de perfiles\u00bb?<\/h2>\n

La \u00abelaboraci\u00f3n de perfiles\u00bb es cualquier forma de tratamiento automatizado de datos personales tal como se define en el art\u00edculo 4, punto 4, del Reglamento (UE) 2016\/679; o en el caso de las autoridades policiales, en el art\u00edculo 3, punto 4, de la Directiva (UE) 2016\/680 o, en el caso de las instituciones, \u00f3rganos u organismos de la Uni\u00f3n, en el art\u00edculo 3, punto 5, del Reglamento (UE) 2018\/1725.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abcomercializaci\u00f3n\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abcomercializaci\u00f3n\u00bb se entender\u00e1 la primera puesta a disposici\u00f3n en el mercado de la Uni\u00f3n de un sistema de IA o de un modelo de IA de prop\u00f3sito general.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absistema de seguimiento poscomercializaci\u00f3n\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00absistema de seguimiento poscomercializaci\u00f3n\u00bb se entiende todas las actividades llevadas a cabo por los proveedores de sistemas de IA para recopilar y revisar la experiencia adquirida con el uso de los sistemas de IA que comercializan o ponen en servicio, con el fin de identificar cualquier necesidad de aplicar inmediatamente las medidas correctoras o preventivas necesarias.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abpredicci\u00f3n\u00bb en el contexto del ML?<\/h2>\n

La predicci\u00f3n en ML se refiere generalmente a la capacidad de hacer predicciones sobre posibles resultados bas\u00e1ndose en datos hist\u00f3ricos. Un modelo de IA es un programa o algoritmo que se basa en datos de entrenamiento para reconocer patrones y hacer predicciones o tomar decisiones.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abproveedor\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abproveedor\u00bb se entender\u00e1 una persona f\u00edsica o jur\u00eddica, autoridad p\u00fablica, agencia u otro organismo que desarrolle un sistema de IA o un modelo de IA de prop\u00f3sito general o que haga desarrollar un sistema de IA o un modelo de IA de prop\u00f3sito general y lo comercialice o ponga en servicio el sistema de IA bajo su propio nombre o marca, ya sea a cambio de una remuneraci\u00f3n o de forma gratuita.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abespacio de acceso p\u00fablico\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00abespacio de acceso p\u00fablico\u00bb es cualquier lugar f\u00edsico de propiedad p\u00fablica o privada accesible a un n\u00famero indeterminado de personas f\u00edsicas, con independencia de que puedan aplicarse determinadas condiciones de acceso y de las posibles restricciones de capacidad.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abpuesta en servicio\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abpuesta en servicio\u00bb se entiende el suministro de un sistema de IA para su primer uso directamente al usuario o para uso propio en la Uni\u00f3n para los fines previstos.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00aboperador\u00bb?<\/h2>\n

Un \u00aboperador\u00bb es un proveedor, fabricante de productos, implantador, representante autorizado, importador o distribuidor.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abplan de ensayos en condiciones reales\u00bb?\u202f<\/h2>\n

Un \u00abplan de ensayos en condiciones reales\u00bb es un documento que describe los objetivos, la metodolog\u00eda, el \u00e1mbito geogr\u00e1fico, poblacional y temporal, el seguimiento, la organizaci\u00f3n y la realizaci\u00f3n de los ensayos en condiciones reales.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abuso indebido razonablemente previsible\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abuso indebido razonablemente previsible\u00bb se entender\u00e1 el uso de un sistema de IA de un modo no conforme con su finalidad prevista, pero que puede resultar de un comportamiento humano razonablemente previsible o de la interacci\u00f3n con otros sistemas, incluidos otros sistemas de IA.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abretirada de un sistema de IA\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abretirada de un sistema de IA\u00bb se entender\u00e1 cualquier medida destinada a lograr la devoluci\u00f3n al proveedor o la puesta fuera de servicio o la inutilizaci\u00f3n del uso de un sistema de IA puesto a disposici\u00f3n de los implantadores.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la \u00abreproducibilidad\u00bb?<\/h2>\n

En el \u00e1mbito de la IA, en particular el aprendizaje autom\u00e1tico, la reproducibilidad se refiere a la medida en que se pueden obtener resultados id\u00e9nticos o similares volviendo a ejecutar el algoritmo en conjuntos de datos espec\u00edficos dentro de un proyecto determinado. Dependiendo del modelo y de sus objetivos, la reproducibilidad puede hacer hincapi\u00e9 en los resultados, los an\u00e1lisis o las inferencias, centr\u00e1ndose en extraer conclusiones coherentes.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abriesgo\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abriesgo\u00bb se entiende la combinaci\u00f3n de la probabilidad de que se produzca un da\u00f1o y la gravedad de ese da\u00f1o.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abcomponente de seguridad de un producto o sistema\u00bb?<\/h2>\n

\u00abComponente de seguridad de un producto o sistema\u00bb significa un componente de un producto o de un sistema de IA que cumple una funci\u00f3n de seguridad para dicho producto o sistema de IA, o cuyo fallo o mal funcionamiento pone en peligro la salud y la seguridad de las personas o los bienes.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son las \u00abcategor\u00edas especiales de datos personales\u00bb?<\/h2>\n

\u00abCategor\u00edas especiales de datos personales\u00bb son las categor\u00edas de datos personales a que se refieren el art\u00edculo 9, apartado 1, del Reglamento (UE) 2016\/679, el art\u00edculo 10 de la Directiva (UE) 2016\/680 y el art\u00edculo 10, apartado 1, del Reglamento (UE) 2018\/1725.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos operativos sensibles\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abdatos operativos sensibles\u00bb se entender\u00e1 los datos operativos relacionados con actividades de prevenci\u00f3n, detecci\u00f3n, investigaci\u00f3n o enjuiciamiento de delitos, cuya divulgaci\u00f3n podr\u00eda poner en peligro la integridad de los procedimientos penales.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00abincidente grave\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abincidente grave\u00bb se entender\u00e1 un incidente o un mal funcionamiento de un sistema de IA que provoque directa o indirectamente cualquiera de las siguientes situaciones:\u202f<\/p>\n

(a) la muerte de una persona o un da\u00f1o grave para la salud de una persona;\u202f<\/p>\n

(b) una perturbaci\u00f3n grave e irreversible de la gesti\u00f3n o el funcionamiento de infraestructuras cr\u00edticas;\u202f<\/p>\n

(ba) el incumplimiento de las obligaciones derivadas del Derecho de la Uni\u00f3n destinadas a proteger los derechos fundamentales;\u202f<\/p>\n

(bb) da\u00f1os graves a la propiedad o al medio ambiente.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un \u00absujeto\u00bb?<\/h2>\n

A efectos de los ensayos en condiciones reales, un \u00absujeto\u00bb es una persona f\u00edsica que participa en los ensayos en condiciones reales.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una \u00abmodificaci\u00f3n sustancial\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abmodificaci\u00f3n sustancial\u00bb se entender\u00e1 un cambio en un sistema de IA tras su comercializaci\u00f3n o puesta en servicio que no est\u00e9 previsto o planificado en la evaluaci\u00f3n inicial de la conformidad efectuada por el proveedor y como resultado del cual se vea afectada la conformidad del sistema de IA con los requisitos establecidos en la secci\u00f3n 2 del cap\u00edtulo III o se produzca una modificaci\u00f3n de la finalidad prevista para la que se ha evaluado el sistema de IA.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el \u00abriesgo sist\u00e9mico a escala de la Uni\u00f3n\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abriesgo sist\u00e9mico a escala de la Uni\u00f3n\u00bb se entiende un riesgo espec\u00edfico de las capacidades de alto impacto de los modelos de IA de prop\u00f3sito general, que tiene un impacto significativo en el mercado de la Uni\u00f3n debido a su alcance, o debido a efectos negativos reales o razonablemente previsibles sobre la salud p\u00fablica, la seguridad, la seguridad p\u00fablica, los derechos fundamentales o la sociedad en su conjunto, que pueden propagarse a escala a trav\u00e9s de la cadena de valor.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos de ensayo\u00bb?<\/h2>\n

Los \u00abdatos de ensayo\u00bb son los datos utilizados para proporcionar una evaluaci\u00f3n independiente del sistema de IA con el fin de confirmar el rendimiento esperado de dicho sistema antes de su comercializaci\u00f3n o puesta en servicio.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abensayos en condiciones reales\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abensayo en condiciones reales\u00bb se entender\u00e1 el ensayo temporal de un sistema de IA para su finalidad prevista en condiciones reales fuera de un laboratorio o de un entorno simulado de otro modo, con vistas a recopilar datos fiables y s\u00f3lidos y a evaluar y verificar la conformidad del sistema de IA con los requisitos de la Ley de IA, y no se considera comercializaci\u00f3n o puesta en servicio del sistema de IA en el sentido de la Ley de IA, siempre que se cumplan todas las condiciones establecidas en los art\u00edculos 53 o 54a.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos de entrenamiento\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abdatos de entrenamiento\u00bb se entienden los datos utilizados para entrenar un sistema de IA mediante el ajuste de sus par\u00e1metros aprendibles.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los \u00abdatos de validaci\u00f3n\u00bb?<\/h2>\n

Por \u00abdatos de validaci\u00f3n\u00bb se entienden los datos utilizados para proporcionar una evaluaci\u00f3n del sistema de IA entrenado y para ajustar sus par\u00e1metros no aprendibles y su proceso de aprendizaje con el fin, entre otras cosas, de evitar la adaptaci\u00f3n insuficiente o excesiva; mientras que el conjunto de datos de validaci\u00f3n es un conjunto de datos separado o parte del conjunto de datos de entrenamiento, ya sea como una divisi\u00f3n fija o variable.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una \u00abinfracci\u00f3n generalizada\u00bb?\u202f<\/h2>\n

Por \u00abinfracci\u00f3n generalizada\u00bb se entiende cualquier acci\u00f3n u omisi\u00f3n contraria al Derecho de la Uni\u00f3n que proteja los intereses de las personas, que:\u202f<\/p>\n

(a) haya perjudicado o pueda perjudicar los intereses colectivos de particulares residentes en al menos dos Estados miembros distintos del Estado miembro en el que:\u202f<\/p>\n

(i) el acto u omisi\u00f3n se origin\u00f3 o tuvo lugar;\u202f<\/p>\n

(ii) el prestador de que se trate o, en su caso, su representante autorizado est\u00e9 situado o establecido\u202f<\/p>\n

(iii) se establece qui\u00e9n es el autor de la infracci\u00f3n, cuando la infracci\u00f3n es cometida por el autor de la infracci\u00f3n;\u202f<\/p>\n

(b) haya causado, cause o pueda causar un perjuicio a los intereses colectivos de los particulares y presente caracter\u00edsticas comunes, como la misma pr\u00e1ctica il\u00edcita o el mismo inter\u00e9s vulnerado, y se produzca de forma concurrente, cometida por el mismo operador, en al menos tres Estados miembros.\u202f<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa \u00abretirada de un sistema de IA\u00bb?\u202f<\/h2>\n

Por \u00abretirada de un sistema de IA\u00bb se entender\u00e1 cualquier medida destinada a impedir que un sistema de IA de la cadena de suministro se comercialice.\u202f<\/p>\n<\/div>\n

\n

\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n\n

Referencias:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1 https:\/\/data.consilium.europa.eu\/doc\/document\/ST-5662-2024-INIT\/en\/pdf<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nuestro amplio glosario le guiar\u00e1 a trav\u00e9s del lenguaje de la Inteligencia Artificial (IA). Esta colecci\u00f3n se ha recopilado meticulosamente a partir de t\u00e9rminos que figuran en la Ley de Inteligencia Artificial de la UE[1], junto con vocabulario adicional esencial para comprender la IA. Vaultinum, como proveedor l\u00edder de servicios de evaluaci\u00f3n de IA, comprende la importancia de la claridad y la comprensi\u00f3n a la hora de navegar por este campo en evoluci\u00f3n. Con la intenci\u00f3n de ayudar a profesionales, aficionados y partes interesadas por igual, hemos elaborado este glosario para ofrecer definiciones y explicaciones concisas de los t\u00e9rminos clave recogidos en la Ley relativa a la IA. Tanto si es usted un experto como si acaba de iniciar su andadura en el \u00e1mbito de la regulaci\u00f3n de la IA, este recurso le servir\u00e1 como valioso punto de referencia. Le invitamos a explorar estos t\u00e9rminos a su conveniencia de cara a dotarse de los conocimientos necesarios para participar eficazmente en los debates en torno a la \u00e9tica, la gesti\u00f3n y el cumplimiento en materia de IA.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7634,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","footnotes":""},"categories":[247],"tags":[],"ppma_author":[300],"class_list":["post-1714","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-es","author-kristin-a"],"acf":[],"yoast_head":"\nGlosario de t\u00e9rminos relacionados con la Ley de Inteligencia Artificial de la UE<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descifrar la gesti\u00f3n de la IA: descubra nuestra Gu\u00eda sobre los t\u00e9rminos esenciales 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