El problema

Se habla mucho de riesgos hipotéticos de la IA y muy poco, con datos, de cómo fallan los sistemas que ya están desplegados. La información existe, pero está dispersa en titulares, informes regulatorios y notas de prensa, sin taxonomía común ni forma de compararla. Un titular no es un dato. Para que sirva a una decisión hace falta una clasificación explícita, una escala de severidad definida antes de aplicarla, y trazabilidad a la fuente original.

Cómo funciona

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Dataset con contrato

23 incidentes documentados entre 2015 y 2025, en 18 organizaciones públicas y privadas, con 13 columnas y un contrato de datos que se valida en cada carga.

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Taxonomía de fallo

Cada incidente se clasifica por modo de fallo — sesgo, seguridad, alucinación, contención — y por severidad en una escala de 1 a 5 con rúbrica escrita.

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Dashboard

Cuatro vistas (panorama, caso en profundidad, dataset y metodología) con filtros por tipo de fallo, periodo, severidad y dominio de aplicación.

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Caso en profundidad

Análisis de causa raíz de la cadena de suministro de modelos entre OpenAI y Hugging Face (2023-2024): cuatro incidentes con una causa común y siete controles que los habrían evitado.

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Metodología expuesta

La rúbrica, los criterios y las limitaciones del dataset están publicados en el propio dashboard, antes de que nadie cite una cifra.

La decisión que más importa

Publicar las limitaciones dentro del producto, no en un anexo. La pestaña de metodología explica qué mide el dataset y qué no, y está al mismo nivel que los gráficos. La razón es práctica: en cuanto un panel muestra porcentajes, la gente los cita. Si las salvedades no viajan con la cifra, se pierden en el primer reenvío.

Qué no hace

23 incidentes no son una muestra estadísticamente representativa del fallo en IA, y el dataset lo dice de forma explícita. Sirve para reconocer patrones y modos de fallo, no para estimar frecuencias base ni comparar tasas entre sectores.

Lo que aprendí

Que la diferencia entre un agregador de titulares y una herramienta de análisis está casi entera en el trabajo aburrido: definir la taxonomía antes de clasificar, escribir la rúbrica antes de puntuar, y declarar los límites antes de que alguien los descubra.