Auditoría de modelos ML

Evaluación técnica y de riesgo para modelos de machine learning en producción y preproducción.

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Servicio en Perú — Soporte local y entregables con trazabilidad.

Resumen del servicio

Revisamos arquitectura, calidad de datos, métricas de rendimiento, estabilidad, seguridad y controles de monitoreo para modelos ML, proponiendo acciones priorizadas.

  • Evaluación técnica completa
  • Detección de sesgos y drift
  • Recomendaciones operativas y de gobernanza
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Resumen auditoría

Proceso de auditoría

1. Recolección

Inventario de modelos, fuentes de datos y pipelines.

Recolección de datos

2. Análisis

Validación de métricas, pruebas de robustez y detección de sesgos.

Análisis

3. Reporte

Informe con hallazgos, plan de mitigación y checklist operativo.

Áreas de evaluación (detallado)

Revisión de integridad, esquemas, muestreo y bias por subpoblaciones. Checklist de trazabilidad y lineage.

Evaluación de métricas en train/validation/production, curvas ROC/PR, calibración y estabilidad temporal.

Revisión de endpoints, control de acceso, logs y prácticas de CI/CD para modelos. Recomendaciones para auditoría continua.

Ejemplos de hallazgos

Sesgo por subgrupo

Identificamos variaciones de rendimiento entre segmentos de clientes; se priorizó reentrenamiento y re-balanceo de muestras.

Drift de datos

Se detectó desviación en variables clave tras cambio en la fuente; se definió umbral de alerta y retraining automático.

Recomendaciones y priorización

Acciones sugeridas clasificadas por impacto y esfuerzo.

Acción Impacto Esfuerzo
Implementar monitoreo de drift Alto Medio
Reentrenamiento con datos balanceados Alto Alto
Controles de acceso y logs Medio Bajo
Solicitar propuesta

Equipo auditor

Especialista ML

María Torres — Lead en auditorías ML. Experiencia en validación de modelos, gobernanza de datos y despliegues seguros.

Entregables: informe técnico, matriz de riesgos, plan de mitigación y workshop de transferencia.

Recursos y entregables

Checklist detallado

Documento con pruebas y métricas a ejecutar para cada modelo.

Plantillas de reporte

Formato listo para auditorías periódicas y compliance interno.

Plan de monitoreo

Esquema para alertas, métricas y umbrales operativos.