Plataforma de auditoría de sesgos y fairness para sistemas de IA.
Raksha detecta y mitiga sesgos algorítmicos en modelos de machine learning mediante análisis exhaustivo de datasets, predicciones y métricas de equidad. Identifica discriminación por género, edad, raza, origen y otros atributos protegidos antes de que impacten decisiones críticas.
Modelos de IA discriminatorios generan pérdidas financieras, daño reputacional y riesgo legal creciente.
EU AI Act, legislación anti-discriminación y regulaciones sectoriales exigen auditorías de fairness obligatorias.
Decisiones sesgadas en contratación, crédito, salud y justicia afectan vidas reales y perpetúan desigualdades sistémicas.
Sesgos emergen de datos históricos, features correlacionadas y efectos de segundo orden imposibles de detectar manualmente.
Pipeline automatizado de detección y mitigación de sesgos
Cobertura completa de discriminación algorítmica
Identifica discriminación por género en contratación, promociones, scoring crediticio y sistemas de recomendación.
Detecta discriminación basada en raza, origen étnico o nacionalidad en decisiones de riesgo, evaluación y clasificación.
Analiza discriminación etaria en procesos de selección, seguros, acceso a servicios y tratamiento diferencial por generación.
Evalúa equidad en sistemas que impactan personas con discapacidades físicas, cognitivas o sensoriales.
Identifica discriminación basada en ubicación, código postal o región que perpetúa desigualdades territoriales.
Detecta efectos combinados de múltiples atributos protegidos que amplifican discriminación en subgrupos específicos.
Evaluación cuantitativa según estándares académicos y regulatorios
Visualización interactiva de métricas clave y análisis comparativo entre grupos
Mide si todos los grupos reciben outcomes positivos a tasas similares, independiente de mérito individual.
Verifica que tasas de falsos positivos y falsos negativos sean equivalentes entre grupos protegidos.
Calcula ratio de selección entre grupos. Valores bajo 0.8 indican discriminación según regulación laboral.
Evalúa si probabilidades predichas reflejan outcomes reales de forma consistente entre demografías.
Verifica que valores predictivos positivos sean uniformes, garantizando fairness en decisiones basadas en scores.
Analiza si cambiar solo atributos protegidos mantendría la misma predicción, detectando causalidad de sesgo.
Dominios donde sesgos algorítmicos tienen impacto crítico
Auditoría de sistemas de screening de CVs, evaluación de candidatos y algoritmos de promoción interna.
Scoring crediticio, aprobación de préstamos, detección de fraude y evaluación de riesgo sin discriminación.
Diagnóstico asistido, asignación de recursos, triaje automatizado y algoritmos de recomendación clínica equitativos.
Risk assessment de reincidencia, asignación de libertad condicional y sistemas predictivos de criminalidad.
Beta abierta con auditorías sin costo para equipos de ML y compliance
Alineado con regulación y mejores prácticas de responsible AI
Compliance con requisitos de fairness para sistemas de alto riesgo según regulación europea de IA.
Evaluación de riesgos de sesgo según AI Risk Management Framework del NIST.
Estándares de diseño ético y evaluación de valores en sistemas autónomos inteligentes.
Cumplimiento de legislación laboral, crediticia y de servicios según jurisdicción aplicable.