02478nam a2200313 4500 00008300 ES-MaONT 20250409113809.0 250409s2025 be ||||st|||m000 0 eng d ES-MaONT 6214 Schnurr, Daniel Effective Implementation of Requirements for High-Risk AI Systems Under the AI Act : Transparency and Appropriate Accuracy / Daniel Schnurr Bruselas, Bélgica : Centre on Regulation in Europe (CERRE) /2025 50 páginas ; 1 documento PDF isbdcontent texto (visual) isbdmedia electrónico rdacarrier recurso en línea Effective Implementation of Requirements for High-Risk AI Systems Under the AI Act: Transparency and Appropiate Accuracy examina cómo aplicar de forma práctica los requisitos legales que establece el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) a los sistemas considerados de alto riesgo. El objetivo es garantizar su seguridad, transparencia y supervisión, sin frenar la innovación ni aumentar de forma desproporcionada las cargas para los desarrolladores. El informe identifica los principales desafíos a la hora de operacionalizar estos requisitos: desde la gestión del riesgo y la calidad de los datos, hasta la trazabilidad del comportamiento algorítmico y la intervención humana. En el texto proponen enfoques técnicos y organizativos para facilitar su cumplimiento, como el uso de auditorías internas, metodologías de documentación estructurada o la estandarización de guías sectoriales adaptadas a cada ámbito. El documento concluye que el éxito del AI Act dependerá de una gobernanza técnica clara, de la cooperación entre actores públicos y privados, y de un enfoque progresivo que combine control, flexibilidad e innovación responsable. Se recomienda la creación de herramientas prácticas, mecanismos de retroalimentación y formación especializada. 4348 Inteligencia Artificial Sistemas de alto riesgo 8837 8836 Cumplimiento Auditoría 8838 Trazabilidad 8839 Evaluación técnica 8840 8682 Transparencia https://cerre.eu/wp-content/uploads/2025/02/Effective-Implementation-of-Requirements-for-High-Risk-AI-Systems-Under-the-AI-Act_FINAL-1.pdf 0 Acceso a la publicación z INF 8300 8300 0 0 0 3 1 9240 01 01 online 2025-04-09 0 1000020178458 2025-04-09 00:00:00 2025-04-09 INF