Un marco de trabajo para construir sistemas de inteligencia artificial que respeten la privacidad de las personas y reduzcan el sesgo desde el diseño.
Nuestro enfoque parte de la minimización: solo se recopila la información estrictamente necesaria para la tarea. Los conjuntos de datos se someten a un proceso de anonimización y se revisan periódicamente para eliminar cualquier dato que pueda identificar a una persona. Preferimos trabajar con datos sintéticos cuando la tarea lo permite.
Una prueba de conocimiento cero permite demostrar que una afirmación es verdadera sin revelar la información que la sustenta. En nuestro trabajo, esto significa que podemos verificar que un modelo cumple ciertos criterios de equidad o que no contiene datos sensibles, sin necesidad de exponer el contenido subyacente. Es una forma de auditar sin invadir.
La mitigación del sesgo no es un paso aislado, sino un proceso continuo. Comenzamos por examinar los datos de origen para detectar desequilibrios, luego aplicamos técnicas de corrección y finalmente auditamos los resultados con métricas de equidad. Este proceso se repite en cada actualización del modelo, no solo al inicio.
Sí. Si has interactuado con alguno de nuestros sistemas y deseas que tus datos sean eliminados, puedes escribirnos a info@mizuandkasai.com. Respondemos a cada solicitud en un plazo máximo de diez días hábiles y confirmamos la eliminación una vez completada. También puedes consultar nuestra política de privacidad para conocer el detalle del proceso.
La mayoría de las soluciones de IA se evalúan por su precisión. Aquí el punto de partida es otro: qué información se expone, cómo se demuestra que un modelo es justo y qué pasa cuando los datos contienen errores.
Los datos personales se tratan con técnicas de anonimización y minimización antes de tocar cualquier modelo. La consecuencia práctica es que un incidente de seguridad no convierte el sistema completo en una fuga de información.
Las pruebas de conocimiento cero permiten auditar un modelo sin abrir sus datos de entrenamiento. Esto significa que un tercero puede confirmar que el sistema cumple ciertas reglas sin que la organización pierda el control de su información sensible.
En lugar de prometer neutralidad, cada modelo pasa por auditorías de equidad con métricas concretas sobre grupos afectados. Si un resultado desfavorece sistemáticamente a una población, se documenta y se corrige antes de la puesta en producción.
La confianza no se construye con promesas, sino con procesos que se pueden revisar. Por eso cada implementación incluye documentación de decisiones y criterios de evaluación explícitos.
Trabajamos para que la inteligencia artificial no sea una caja negra. Cada decisión de diseño parte de una pregunta concreta: qué datos se usan, quién los controla y cómo se evita que el modelo reproduzca desigualdades.
La privacidad se define desde la arquitectura, no como una promesa. Los datos personales se procesan con técnicas de anonimización y se minimiza su recolección al mínimo necesario para la tarea.
Resultado: menos exposición ante filtraciones y un control claro sobre la información que se comparte.
Las pruebas de conocimiento cero permiten demostrar que un modelo cumple ciertos criterios sin exponer los datos subyacentes. Es una vía para auditar sistemas de IA sin abrir el acceso a información confidencial.
Resultado: se puede validar la integridad de un sistema sin crear nuevos riesgos de privacidad.
Revisamos los datos de entrenamiento y los resultados del modelo para detectar patrones discriminatorios. La mitigación del sesgo no es un paso final, sino un proceso continuo que acompaña el ciclo de vida del sistema.
Resultado: decisiones más justas y una menor probabilidad de daño para grupos vulnerables.
Estos principios no son abstractos. Se traducen en prácticas concretas que puede revisar en nuestra sección de capacidades técnicas.