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AI doesn't bear the blameLa IA no carga con la culpa · V8 Master Engine

35 slides · 20 min · 2026-08-1935 láminas · 20 min · 2026-08-19 language
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AI doesn't bear the blameMade for Ailec León, by Hanademi
  1. AI ethics does not judge the machine; it assigns duties to those who build and use it.
  2. A 33.9-point error gap shows why average accuracy is not enough.
  3. Accountability requires measuring by group, preserving evidence, reporting limits, and allowing challenges.
La IA no carga con la culpaMade for Ailec León, by Hanademi
  1. La ética de la IA no juzga a la máquina, asigna deberes a quienes la construyen y utilizan.
  2. Una brecha de error de 33,9 puntos demuestra por qué la precisión promedio no basta.
  3. La responsabilidad exige medir por grupo, guardar pruebas, informar límites y permitir impugnaciones.
In 2026, only 18% of 135 countries required publicdisclosure of government algorithmsMade for Ailec León, by HanademiSources: arxiv.org; Digital Education Council; digitaleducationcouncil.com; Scientific Reports; nature.com;Proceedings of Machine Learning ResearchUnitPercent within each study or country sampleCountries with an AI policy initiative, 202693%Student AI use across 16 countries86%Fabricated GPT-3.5 references55%Clinical hallucinations after mitigation44%Errors for dark-skinned women34.7%Countries requiring public algorithm disclosure18%Percent within each study or country sample
AI adoption and policy activity are widespread, while measured errors remain substantial and disclosure requirements are rare.
En 2026, solo el 18 % de 135 países exigíadivulgar los algoritmos gubernamentalesMade for Ailec León, by HanademiFuentes: arxiv.org; Digital Education Council; digitaleducationcouncil.com; Scientific Reports; nature.com;Proceedings of Machine Learning ResearchUnidadPorcentaje dentro de cada estudio o muestra de paísesPaíses con iniciativa de política de IA, 202693 %Uso estudiantil de IA en 16 países86 %Referencias inventadas por GPT-3.555 %Alucinaciones clínicas tras mitigación44 %Errores en mujeres de piel oscura34,7 %Países que exigen divulgar algoritmos públicos18 %Porcentaje dentro de cada estudio o muestra de países
La adopción de la IA y la actividad normativa están extendidas, mientras los errores medidos siguen siendo considerables y las exigencias de transparencia son escasas.
Terms to read the evidenceMade for Ailec León, by HanademiFalse positiveThe system accuses or identifies someone by mistake.HallucinationAn invented answer that can seem true.BiometricsIdentification through physical features like the face.NISTU.S. institute that publishes technical frameworks for risk management.TWhTerawatt-hour, a unit used for large electricity consumption.
These terms let you read the rest of the evidence without unnecessary jargon. A false positive can become an accusation. A hallucination can become a false clinical recommendation. Biometrics and electricity consumption show that risks also leave the screen.
Términos para leer la evidenciaMade for Ailec León, by HanademiFalso positivoEl sistema acusa o identifica a alguien por error.AlucinaciónUna respuesta inventada que puede parecer verdadera.BiometríaIdentificación mediante rasgos físicos como el rostro.NISTInstituto estadounidense que publica marcos técnicos de gestión de riesgos.TWhTeravatio-hora, unidad usada para grandes consumos de electricidad.
Estos términos permiten leer el resto de la evidencia sin jerga innecesaria. Un falso positivo puede convertirse en una acusación. Una alucinación puede convertirse en una recomendación clínica falsa. La biometría y el consumo eléctrico muestran que los riesgos también salen de la pantalla.
A commercial gender classifier erred in0.8% and 34.7% of testsGender classification errors by skin tone and gender, percentage points, 2018 Gender Shades study.Made for Ailec León, by HanademiSources: Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification.Proceedings of Machine Learning Research, 81, 1-15.Unit% error34.7%Dark-skinned women12%Dark-skinned men7.1%Light-skinned women0.8%Light-skinned men
This is the ethical problem in a single image. A system can look accurate on average and fail very differently depending on the person. Error rises from 0.8% to 34.7%. That's why approving a model without testing it by group transfers risk to those least able to avoid it.
Un clasificador comercial de género erró en0,8% y 34,7% de las pruebasErrores de clasificación de género por tono de piel y género, puntos porcentuales, estudio Gender Shades de2018.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification.Proceedings of Machine Learning Research, 81, 1-15.Unidad% de error34,7 %Mujeres de piel oscura12 %Hombres de piel oscura7,1 %Mujeres de piel clara0,8 %Hombres de piel clara
Este es el problema ético en una sola imagen. Un sistema puede parecer preciso en promedio y fallar de forma muy distinta según la persona. El error sube de 0,8% a 34,7%. Por eso, aprobar un modelo sin probarlo por grupo traslada el riesgo a quienes menos pueden evitarlo.
Rite Aid used facial recognition for 8 yearsand received a 5-year banDuration of alleged use between 2012 and 2020 and duration of the ban included in the agreement announcedby the FTC in 2023.Made for Ailec León, by HanademiSources: Federal Trade Commission. (2023). Rite Aid banned from using AI facial recognition after FTC says retailer deployed technologywithout reasonable safeguards.UnityearsAlleged use8Ban51.6x
The FTC alleged that Rite Aid used facial recognition for 8 years to identify suspected shoplifters. The case did not end with a voluntary recommendation. The agreement announced included a 5-year ban. When a system affects people, accountability can outlast its deployment.
Rite Aid usó reconocimiento facial 8 años yrecibió una prohibición de 5Duración del uso alegado entre 2012 y 2020 y duración de la prohibición incluida en el acuerdo anunciadopor la FTC en 2023.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Federal Trade Commission. (2023). Rite Aid banned from using AI facial recognition after FTC says retailer deployed technology withoutreasonable safeguards.UnidadañosUso alegado8Prohibición51,6x
La FTC alegó que Rite Aid utilizó reconocimiento facial durante 8 años para identificar a presuntos ladrones. El caso no terminó con una recomendación voluntaria. El acuerdo anunciado incluyó una prohibición de 5 años. Cuando un sistema afecta a personas, la responsabilidad puede sobrevivir mucho más que su despliegue.
Surveillance enters ordinary retailShoppers walk through a Rite Aid store beneath a security camera.Sources: reuters.com.
The Rite Aid case turns an abstract model failure into a store-level consequence for customers.
La vigilancia entra en el comercio cotidianoClientes recorren una tienda Rite Aid bajo una cámara de seguridad.Fuentes: reuters.com.
El caso de Rite Aid convierte un fallo abstracto del modelo en una consecuencia para los clientes dentro de la tienda.
According to the FTC, a false alertcould result in arrest.These are allegations from the FTC's complaint, not an independent judicial finding oneach incident.Sources: ftc.gov.
The error did not remain within the software. The FTC's complaint alleges that alerts led to surveillance, public accusations, searches, entry bans, arrests, and police calls. It also alleged special damages for Black, Asian, Latino, and women consumers. Ethical harm emerged when a score became human action.
Sources
Según la FTC, una alerta falsa podíaterminar en detención.Estas son alegaciones de la demanda de la FTC, no una conclusión judicial independientesobre cada incidente.Fuentes: ftc.gov.
El error no permanecía dentro del software. La demanda de la FTC afirma que las alertas llevaron a vigilancia, acusaciones públicas, registros, prohibiciones de entrada, detenciones y llamadas policiales. También alegó daños especiales para consumidores negros, asiáticos, latinos y mujeres. El daño ético apareció cuando una puntuación se convirtió en acción humana.
Fuentes
NIST found facial recognition falsely matched somegroups up to 100 times more oftenDifferences observed in many facial recognition algorithms for Asian and Black faces versus Caucasianfaces, NIST 2019.Made for Ailec León, by HanademiSources: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects. NISTIR 8280.UnitxLow gap observed10Frequent gap50High gap observed100
NIST did not find a small statistical deviation. In many algorithms, false positives were 10 to 100x higher for certain groups. That difference changes who is arrested, rejected, or investigated. An ethical assessment must separate outcomes by population and context.
NIST halló que el reconocimiento facial confundíaalgunos grupos hasta 100 veces másDiferencias observadas en muchos algoritmos de reconocimiento facial para rostros asiáticos yafroamericanos frente a caucásicos, NIST 2019.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects. NISTIR 8280.UnidadvecesBrecha baja observada10Brecha frecuente50Brecha alta observada100
NIST no encontró una pequeña desviación estadística. En muchos algoritmos, los falsos positivos fueron entre 10 y 100 veces mayores para ciertos grupos. Esa diferencia cambia quién es detenido, rechazado o investigado. Una evaluación ética debe separar resultados por población y contexto.
Privacy also protects what the model infers.Legal evidence broadens focus from visible collection toward links and inferencesproduced through processing.Sources: edpb.europa.eu.; aepd.es.
Protecting only delivered data leaves half the problem open. European guidelines note that information can be linked to a person through its content, purpose, or effect. AEPD also penalized mandatory facial biometrics without valid alternatives in remote exams. Responsibility starts before inference and continues after it.
La privacidad también protege loque el modelo deduce.La evidencia jurídica amplía la atención desde la recolección visible hacia los vínculos einferencias producidos mediante procesamiento.Fuentes: edpb.europa.eu.; aepd.es.
Proteger solo los datos entregados deja abierta la mitad del problema. Las directrices europeas señalan que una información puede relacionarse con una persona por su contenido, finalidad o efecto. La AEPD también sancionó biometría facial obligatoria sin alternativas válidas en exámenes remotos. La responsabilidad empieza antes de inferir y continúa después de hacerlo.
Digital decisions feel ordinaryA woman uses a phone beside icons representing shopping, computing, and analysis.Sources: AI in Customer Experience: What 700 Buyers Told Us in 2026. invoca.com.
A familiar phone interaction shows why protections must cover analysis around ordinary consumer activity.
Las decisiones digitales parecen cotidianasUna mujer usa un teléfono junto a iconos que representan compras, computación y análisis.Fuentes: AI in Customer Experience: What 700 Buyers Told Us in 2026. invoca.com.
Una interacción habitual con el teléfono muestra por qué la protección debe abarcar el análisis de la actividad cotidiana del consumidor.
A criminal risk score’s fairness depends onwhich errors matter mostFalse positive and false negative rates published by ProPublica, along with Northpointe's calibration defense.Made for Ailec León, by HanademiSources: Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.; Dieterich, W., Mendoza, C., & Brennan, T.(2016). COMPAS Risk Scales: Demonstrating accuracy equity and predictive parity.; doi.org.Unit% of cases20%40%60%80%100%44.9%False positive, Black23.5%False positive, white28%False negative, Black47.7%False negative, whiteFour-fifths rule
ProPublica found false positives of 44.9% for Black defendants and 23.5% for white. Northpointe responded that people with the same score had similar recidivism across groups. Both arguments examine different properties. The ethical choice is to declare which harm is prioritized before approving the system.
La equidad de una puntuación de riesgopenal depende del error priorizadoTasas de falsos positivos y falsos negativos publicadas por ProPublica, junto con la defensa de calibraciónde Northpointe.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.; Dieterich, W., Mendoza, C., & Brennan, T.(2016). COMPAS Risk Scales: Demonstrating accuracy equity and predictive parity.; doi.org.Unidad% de casos20 %40 %60 %80 %100 %44,9 %Falso positivo, negros23,5 %Falso positivo, blancos28 %Falso negativo, negros47,7 %Falso negativo, blancosRegla de cuatro quintos
ProPublica encontró falsos positivos de 44,9% para acusados negros y 23,5% para blancos. Northpointe respondió que personas con la misma puntuación tenían reincidencia parecida entre grupos. Ambos argumentos miran propiedades distintas. La decisión ética consiste en declarar qué daño se prioriza antes de aprobar el sistema.
COMPAS had 0.49 false alarms per missedcase for White defendants, 1.60 for BlackMade for Ailec León, by HanademiSources: Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.; Dieterich, W.,Mendoza, C., & Brennan, T. (2016). COMPAS Risk Scales: Demonstrating accuracy equity and predictive parity.;COMPAS Risk Scales: Demonstrating Accuracy Equity and Predictive Parity.Unitfalse-positive rate divided by false-negative rateFalse positives ÷ false negativesWhite defendants0.49xEqual error rates1.00xBlack defendants1.60x
The same calibrated scoring system can produce opposite error profiles. Black defendants faced more false positives than false negatives, while White defendants faced more false negatives than false positives.
COMPAS tuvo 0,49 falsas alarmas por caso omitidoen acusados blancos y 1,60 en negrosMade for Ailec León, by HanademiFuentes: Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.; Dieterich, W.,Mendoza, C., & Brennan, T. (2016). COMPAS Risk Scales: Demonstrating accuracy equity and predictive parity.;COMPAS Risk Scales: Demonstrating Accuracy Equity and Predictive Parity.Unidadtasa de falsos positivos dividida por tasa de falsos negativosFalsos positivos ÷ falsos negativosAcusados blancos0.49xTasas de error iguales1.00xAcusados negros1.60x
El mismo sistema de puntuación calibrado puede producir perfiles de error opuestos. Los acusados negros afrontaron más falsos positivos que falsos negativos, mientras que los acusados blancos afrontaron más falsos negativos que falsos positivos.
Across different tests, AI clinical answerscontained errors 19.7% to 50% of the timeSelected results from clinical studies with different tasks, models, and definitions; do not constitute a directclassification.Made for Ailec León, by HanademiSources: nature.com.; ojs.aaai.org.; arxiv.org.The 50% and 15% values are lower bounds of published ranges.Unit%50%Adversarial patches29.1%Clinical benchmark19.7%Medical questions15%FinQA, lower bound
Rates vary with the model, the task, and how the error is triggered. Even so, no result presented allows us to treat generation as an autonomous clinical source. One medical study reported 19.7% hallucinations while 98.8% of responses received maximum plausibility. Looking correct and being correct are separate controls.
En distintas pruebas, las respuestas clínicas de IAtuvieron errores entre 19,7% y 50%Resultados seleccionados de estudios clínicos con tareas, modelos y definiciones diferentes; no constituyenuna clasificación directa.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: nature.com.; ojs.aaai.org.; arxiv.org.Los valores de 50% y 15% son límites inferiores de rangos publicados.Unidad%50 %Viñetas adversariales29,1 %Benchmark clínico19,7 %Preguntas médicas15 %FinQA, límite inferior
Las tasas cambian con el modelo, la tarea y la forma de provocar el error. Aun así, ningún resultado presentado permite tratar la generación como una fuente clínica autónoma. Una prueba médica reportó 19,7% de alucinaciones mientras 98,8% de las respuestas recibió plausibilidad máxima. Parecer correcto y ser correcto son controles distintos.
A safety prompt cut fabricated content in challengingclinical answers from 66% to 44%Made for Ailec León, by HanademiSources: nature.com.Unitpercent of adversarial clinical answers hallucinatingBaseline range across six models50%82%Mean rate after mitigation versus baseline44%66%Reduction22 pp
The intervention produced a statistically significant improvement, but the residual rate remained close to one hallucination in every two adversarial clinical answers.
Una instrucción de seguridad redujo del 66% al 44%las respuestas clínicas difíciles con contenidoinventadoMade for Ailec León, by HanademiFuentes: nature.com.Unidadporcentaje de respuestas clínicas adversariales con alucinacionesRango inicial entre seis modelos50%82%Tasa media tras la mitigación frente al nivel inicial44%66%Reducción22 pp
La intervención produjo una mejora estadísticamente significativa, pero la tasa residual permaneció cerca de una alucinación por cada dos respuestas clínicas adversariales.
One prompt cut clinical answers with made-up claimsfrom 66% to 44% in challenge testsAverage rate of adversarial clinical hallucinations across models before and after a mitigation prompt, 2025clinical study.Made for Ailec León, by HanademiSources: nature.com.Unit% of responsesWithout mitigation66%With mitigation44%1.5x
Mitigation worked, but it did not turn the system into a safe source. The average rate dropped 22 points, from 66% to 44%. That result changes the product question. It is not enough to ask whether a safeguard exists; you must measure how much risk remains after.
En pruebas difíciles, una instrucción redujo lasrespuestas clínicas con afirmaciones inventadas del66% al 44%Tasa media de alucinaciones adversariales entre modelos antes y después de un prompt de mitigación,estudio clínico de 2025.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: nature.com.Unidad% de respuestasSin mitigación66 %Con mitigación44 %1,5x
La mitigación funcionó, pero no convirtió el sistema en una fuente segura. La tasa media bajó 22 puntos, de 66% a 44%. Ese resultado cambia la pregunta de producto. No basta con preguntar si existe una salvaguarda, hay que medir cuánto riesgo queda después.
GPT-3.5 fabricated 55% of references andGPT-4 about 18%.Bibliographic references fabricated when requesting citations, Scientific Reports study from 2023.Made for Ailec León, by HanademiSources: Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. ScientificReports, 13, 14045.; Autio, C., et al. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial IntelligenceProfile. NIST AI 600-1.Unit% of referencesGPT-3.555%GPT-418%
GPT-4 improved substantially over GPT-3.5 on this task. However, about 18% of fabricated references is still too much for a research chain without human review. NIST includes confabulation within 12 categories of generative risk. Hallucinations must be managed throughout the lifecycle.
GPT-3.5 fabricó 55% de las referencias yGPT-4 cerca de 18%Referencias bibliográficas fabricadas al solicitar citas, estudio de Scientific Reports de 2023.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. ScientificReports, 13, 14045.; Autio, C., et al. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial IntelligenceProfile. NIST AI 600-1.Unidad% de referenciasGPT-3.555 %GPT-418 %
GPT-4 mejoró mucho frente a GPT-3.5 en esta tarea. Sin embargo, cerca de 18% de referencias fabricadas sigue siendo demasiado para una cadena de investigación sin revisión humana. NIST incluye la confabulación dentro de 12 categorías de riesgo generativo. Las alucinaciones deben gestionarse durante todo el ciclo de vida.
ILO estimated highest AI exposure at 4.7%of women’s jobs, 2.4% of men’sShare of global employment in the highest exposure category to generative AI, ILO 2025 estimate.Made for Ailec León, by HanademiSources: ilo.org.; International Labour Organization. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of OccupationalExposure.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unit% of employment4.7%Women3.3%Global total2.4%Men
Generative AI does not distribute workplace pressure uniformly. The ILO estimates 4.7% of female employment in the peak category, versus 2.4% of male employment. Global total is 3.3%. Responsibility includes anticipating who needs transition, training, and protection first.
La OIT estimó máxima exposición a IA en 4,7% delempleo femenino y 2,4% del masculinoProporción del empleo mundial en la categoría de mayor exposición a IA generativa, estimación de la OITde 2025.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: ilo.org.; International Labour Organization. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidad% del empleo4,7 %Mujeres3,3 %Total mundial2,4 %Hombres
La IA generativa no distribuye su presión laboral de manera uniforme. La OIT estima 4,7% del empleo femenino en la categoría máxima, frente a 2,4% del masculino. El total mundial es 3,3%. La responsabilidad incluye anticipar quién necesita transición, capacitación y protección primero.
Only 13.2% of jobs exposed to AI were inthe highest-exposure groupMade for Ailec León, by HanademiSources: Gmyrek, P., Berg, J., Bescond, D., et al. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined Global Index ofOccupational Exposure. ILO.; International Labour Organization. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined GlobalIndex of Occupational Exposure.Unitpercent of global employment, except the derived shareGlobal jobs with any exposure25%Highest tier as a share of exposed jobs13.2%Women's jobs in the highest tier4.7%All jobs in the highest tier3.3%Men's jobs in the highest tier2.4%
Most exposure lies below the highest tier, supporting transformation rather than wholesale replacement. Within the highest tier, women's exposure is nearly twice men's, at 4.7% versus 2.4%.
Solo el 13,2% de empleos expuestos a IAestaba en el grupo de máxima exposiciónMade for Ailec León, by HanademiFuentes: Gmyrek, P., Berg, J., Bescond, D., et al. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined Global Index ofOccupational Exposure. ILO.; International Labour Organization. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined GlobalIndex of Occupational Exposure.Unidadporcentaje del empleo mundial, salvo la proporción derivadaEmpleos mundiales con alguna exposición25%Nivel máximo como proporción de empleos expuestos13,2%Empleos femeninos en el nivel máximo4,7%Todos los empleos en el nivel máximo3,3%Empleos masculinos en el nivel máximo2,4%
La mayor parte de la exposición queda por debajo del nivel máximo, lo que respalda la transformación más que la sustitución total. Dentro del nivel máximo, la exposición de las mujeres casi duplica la de los hombres, con 4,7% frente a 2,4%.
IEA projects data centers will use over945 TWh of electricity in 2030Estimated global electricity consumption for data centers, 415 TWh in 2024 and over 945 TWh projectedfor 2030.Made for Ailec León, by HanademiSources: International Energy Agency. (2025). Energy and AI. IEA.UnitTWh20244152030945
Responsibility does not end at the response a user receives. The IEA estimates 415 TWh in 2024 and over 945 TWh in 2030. Renewables would cover roughly half the growth, not all of it. Efficiency, location, and energy source are design decisions.
La AIE proyecta que los centros de datosusarán más de 945 TWh en 2030Consumo eléctrico mundial estimado para centros de datos, 415 TWh en 2024 y más de 945 TWhproyectados para 2030.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: International Energy Agency. (2025). Energy and AI. IEA.UnidadTWh20244152030945
La responsabilidad no termina en la respuesta que recibe el usuario. La IEA estima 415 TWh en 2024 y más de 945 TWh en 2030. Las renovables cubrirían cerca de la mitad del crecimiento, no todo. Eficiencia, ubicación y fuente energética son decisiones de diseño.
Data centers are projected to add at least265 TWh of nonrenewable demand by 2030Made for Ailec León, by HanademiSources: International Energy Agency. (2025). Energy and AI. IEA.; The deepening ties between energy and AI -Spotlight - IEA.Unitterawatt-hours of annual electricity demand2024 demand415 TWhRenewable growth≈265 TWhNonrenewable growth≈265 TWh2030 projected demand>945 TWh
Renewables absorb only about half of the projected increase. The remaining growth alone is equivalent to nearly two thirds of the sector's entire 2024 electricity demand.
Los centros de datos añadirían al menos 265 TWh dedemanda eléctrica no renovable para 2030Made for Ailec León, by HanademiFuentes: International Energy Agency. (2025). Energy and AI. IEA.; The deepening ties between energy and AI -Spotlight - IEA.Unidadteravatios-hora de demanda eléctrica anualDemanda de 2024415 TWhAumento renovable≈265 TWhAumento no renovable≈265 TWhDemanda proyectada para 2030>945 TWh
Las renovables absorben solo cerca de la mitad del aumento proyectado. El crecimiento restante equivale por sí solo a casi dos tercios de toda la demanda eléctrica del sector en 2024.
Available evidence could not establish 2critical public comparisons.Available evidence could not establish: the global share with peak exposure to generativeAI compared between women and men through eligible evidence. Available evidencecould not establish: projected global electricity consumption for data centers in 2030versus 2024 through eligible evidence.
The database contains supporting figures for employment and electricity. However, no source was enabled to satisfy these 2 exact critical obligations. The conclusion must preserve that limit rather than convert adjacent evidence into a definitive answer.
La evidencia disponible no pudo establecer2 comparaciones públicas críticas.La evidencia disponible no pudo establecer: la proporción mundial con máxima exposicióna IA generativa comparada entre mujeres y hombres mediante evidencia elegible. Laevidencia disponible no pudo establecer: el consumo eléctrico mundial proyectado decentros de datos en 2030 frente a 2024 mediante evidencia elegible.
El banco contiene cifras de apoyo para empleo y electricidad. Sin embargo, ninguna fuente quedó habilitada para satisfacer estas 2 obligaciones críticas exactas. La conclusión debe conservar ese límite en lugar de convertir evidencia adyacente en una respuesta definitiva.
Three providers held about 67% of the globalcloud services marketApproximate share of global cloud infrastructure market at the close of 2024.Made for Ailec León, by HanademiSources: Synergy Research Group. (2025). Cloud market share data, fourth quarter 2024.Unit% of marketAWS31%Microsoft Azure25%Google Cloud11%
Advanced models depend on infrastructure that few companies can offer at scale. AWS, Azure, and Google Cloud combined held approximately 67% of the market. That concentration affects costs, access, and inspection capacity. Governance needs to look also at the providers that sustain the system.
Tres proveedores concentraban cerca del 67% delmercado mundial de servicios en la nubeParticipación aproximada del mercado mundial de infraestructura en la nube al cierre de 2024.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Synergy Research Group. (2025). Cloud market share data, fourth quarter 2024.Unidad% del mercadoAWS31 %Microsoft Azure25 %Google Cloud11 %
Los modelos avanzados dependen de infraestructura que pocas empresas pueden ofrecer a gran escala. AWS, Azure y Google Cloud sumaban aproximadamente 67% del mercado. Esa concentración afecta costos, acceso y capacidad de inspección. La gobernanza necesita mirar también a los proveedores que sostienen el sistema.
In a controlled test, GPT-4 was judgedhuman in 54% of conversationsPercentage of conversations judged as human in a controlled 2024 test.Made for Ailec León, by HanademiSources: Jones, C. R., & Bergen, B. K. (2024). People cannot distinguish GPT-4 from a human in a Turing test. arXiv.; NIST. (2024).Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative AI Profile.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unit% judged human67%Person54%GPT-422%ELIZA
GPT-4 came much closer to passing as human than ELIZA in this test. That does not prove consciousness or understanding. It shows that conversational appearance can mask the nature of the speaker. Clear disclosure especially protects vulnerable users.
En una prueba controlada, GPT-4 fue juzgado humanoen el 54% de las conversacionesPorcentaje de conversaciones juzgadas como humanas en una prueba controlada de 2024.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Jones, C. R., & Bergen, B. K. (2024). People cannot distinguish GPT-4 from a human in a Turing test. arXiv.; NIST. (2024).Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative AI Profile.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidad% juzgado humano67 %Persona54 %GPT-422 %ELIZA
GPT-4 quedó mucho más cerca de las personas que ELIZA en esta prueba. Eso no demuestra conciencia ni comprensión. Demuestra que la apariencia conversacional puede ocultar la naturaleza del interlocutor. La divulgación clara protege especialmente a usuarios vulnerables.
Humanlike service needs disclosureThree headset-wearing agents work at computer stations in a customer-service center.Sources: Hey, that’s AI! Most consumers can differentiate chatbots from human customer service advisors. yougov.com.
Customer-service settings make the disclosure duty concrete when a system can be mistaken for a person.
El servicio de apariencia humanaexige transparenciaTres agentes con auriculares trabajan en puestos informáticos de un centro de atención al cliente.Fuentes: Hey, that’s AI! Most consumers can differentiate chatbots from human customer service advisors. yougov.com.
Los entornos de atención al cliente concretan el deber de informar cuando un sistema puede confundirse con una persona.
Without a comparable count, a promisedaudit cannot be verified.Available evidence could not establish the number of systems deployed by a company thatpassed independent algorithmic audits for bias and privacy.Sources: NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.
Organizations publish principles, tools, and processes, but a basic measure is missing. There is no standardized public registry of enterprise systems that have passed independent audits for bias and privacy. That absence does not equal 0 audits. It means compliance cannot be compared from outside.
Sin un conteo comparable, una auditoríaprometida no puede verificarse.La evidencia disponible no pudo establecer el número de sistemas desplegados por unaempresa que superaron auditorías algorítmicas independientes de sesgo y privacidad.Fuentes: NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.
Las organizaciones publican principios, herramientas y procesos, pero falta una medida básica. No hay un registro público estandarizado de sistemas empresariales que hayan superado auditorías independientes de sesgo y privacidad. Esa ausencia no equivale a 0 auditorías. Significa que el cumplimiento no puede compararse desde fuera.
86% of students used AI and 24% used itdailySurvey of 3,839 students across 16 countries, self-reported AI use in studies during 2024.Made for Ailec León, by HanademiSources: Digital Education Council. (2024). Global AI Student Survey 2024.; UNESCO. (2023). UNESCO survey: Less than 10% of schoolsand universities have formal guidance on AI.Unit% of studentsUsed AIDaily use3.6×86%24%
Student adoption was already widespread: 86% reported using AI and 24% did so daily. In 2023, a UNESCO survey found formal guidance in fewer than 10% of schools and universities. The gap is not solved by blanket bans. Rules for use, verification, and attribution are needed.
86% de estudiantes usaba IA y 24% la usabacada díaEncuesta de 3.839 estudiantes en 16 países, uso declarado de IA en los estudios durante 2024.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Digital Education Council. (2024). Global AI Student Survey 2024.; UNESCO. (2023). UNESCO survey: Less than 10% ofschools and universities have formal guidance on AI.Unidad% de estudiantesUsaba IAUso diario3,6×86 %24 %
La adopción estudiantil ya era amplia: 86% declaró usar IA y 24% lo hacía diariamente. En 2023, una encuesta de UNESCO encontró orientación formal en menos de 10% de escuelas y universidades. El vacío no se resuelve con prohibiciones generales. Se necesitan reglas de uso, verificación y atribución.
In 2023, 86% of students used AI versusunder 10% of institutions with formal rulesMade for Ailec León, by HanademiSources: UNESCO. (2023). UNESCO survey: Less than 10% of schools and universities have formal guidance onAI.; Digital Education Council. (2024). Global AI Student Survey 2024.; Digital Education Council Global AI StudentSurvey 2024.Unitpercent of surveyed students or institutions, 2023Students using AI in their studies86%Students using AI daily24%Institutions with formal AI guidance<10%
Adoption preceded governance: daily student use alone was more than twice the upper bound for schools and universities with formal guidance.
En 2023, 86% de estudiantes usó IA frente amenos de 10% de instituciones con reglasMade for Ailec León, by HanademiFuentes: UNESCO. (2023). UNESCO survey: Less than 10% of schools and universities have formal guidance onAI.; Digital Education Council. (2024). Global AI Student Survey 2024.; Digital Education Council Global AI StudentSurvey 2024.Unidadporcentaje de estudiantes o instituciones encuestados, 2023Estudiantes que usan IA en sus estudios86%Estudiantes que usan IA a diario24%Instituciones con orientación formal sobre IA<10%
La adopción precedió a la gobernanza: solo el uso diario entre estudiantes superó en más del doble el límite máximo de escuelas y universidades con orientación formal.
Only 51% of evaluated countries reported anational AI strategyStatus of national AI strategies among countries evaluated using UNESCO readiness methodology.Made for Ailec León, by HanademiSources: UNESCO. (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial.; unesco.org.;corteconstitucional.gov.co.Unit% of evaluated countriesWith national strategy51%Request new strategy44%Request formalize it11%Request update it9%
The 193 member states adopted UNESCO's ethical recommendation in 2021. Yet among evaluated countries, only 51% reported a national strategy. Ecuador still showed absent sector-specific regulation and weak incorporation of principles. Colombia shows the other move: its Constitutional Court mandated effective human scrutiny in AI-driven judicial decisions.
Solo 51% de los países evaluados reportóuna estrategia nacional de IASituación de estrategias nacionales entre países evaluados mediante la metodología de preparación deUNESCO.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: UNESCO. (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial.; unesco.org.; corteconstitucional.gov.co.Unidad% de países evaluadosCon estrategia nacional51 %Piden nueva estrategia44 %Piden formalizarla11 %Piden actualizarla9 %
Los 193 Estados miembros adoptaron la recomendación ética de UNESCO en 2021. Sin embargo, entre los países evaluados, solo 51% reportó una estrategia nacional. Ecuador todavía mostraba regulación específica ausente y débil incorporación de principios. Colombia ofrece el otro movimiento: su Corte exigió escrutinio humano efectivo en decisiones judiciales con IA.
126 of 135 countries have policy, but only18% require transparency.The 18% refers to public disclosure of government algorithms, not all corporatetransparency.Sources: arxiv.org.
Adopting a policy is now common. Exposing government algorithms to public scrutiny is not yet. The Global Responsible AI Index found initiatives in 126 of 135 countries, but disclosure requirements in only 18%. The distance between commitment and control is the space where accountability can disappear.
Sources
126 de 135 países tienen política, perosolo 18% exige transparencia.El 18% se refiere a divulgación pública de algoritmos gubernamentales, no a todatransparencia empresarial.Fuentes: arxiv.org.
Adoptar una política ya es común. Exponer los algoritmos gubernamentales al escrutinio público todavía no lo es. El Índice Global de IA Responsable encontró iniciativas en 126 de 135 países, pero requisitos de divulgación en solo 18%. La distancia entre compromiso y control es el espacio donde la responsabilidad puede desaparecer.
Fuentes
Chile had executed 78% of its177 AI initiatives.The percentage and total of initiatives come from official tracking of Chile's AI ActionPlan.Sources: minciencia.gob.cl.
Chile converted its policy into 177 initiatives distributed across 14 ministries. By April 2025, 78% was implemented or finalized. Governance becomes verifiable when it assigns owners, work, and tracking. An ethical principle without execution is still a promise.
Chile había ejecutado 78% de sus 177iniciativas de IA.El porcentaje y el total de iniciativas proceden del seguimiento oficial del Plan de Acciónde IA de Chile.Fuentes: minciencia.gob.cl.
Chile convirtió su política en 177 iniciativas repartidas entre 14 ministerios. Para abril de 2025, 78% estaba implementado o finalizado. La gobernanza se vuelve verificable cuando asigna responsables, trabajo y seguimiento. Un principio ético sin ejecución todavía es una promesa.
The EU can fine up to 7% of global sales forprohibited practicesMaximum fines as a percentage of global turnover by type of AI Regulation violation.Made for Ailec León, by HanademiSources: Unión Europea. (2024). Reglamento (UE) 2024/1689, artículos 19 y 99.; lamoncloa.gob.es.Unit% of global turnover7%Prohibited practices3%Other violations1%Misinformation
The European Regulation converts some duties into enforceable obligations. Prohibited practices can face fines of up to 7% of global sales. High-risk systems must also retain automated records for at least 6 months. Spain proposed the same ceiling of 35 million euros or 7% for prohibited systems.
La UE puede cobrar hasta 7% de ventasmundiales por prácticas prohibidasMultas máximas como porcentaje de la facturación mundial según el tipo de infracción del Reglamento de IA.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: Unión Europea. (2024). Reglamento (UE) 2024/1689, artículos 19 y 99.; lamoncloa.gob.es.Unidad% de facturación mundial7 %Prácticas prohibidas3 %Otras infracciones1 %Información incorrecta
El Reglamento europeo convierte algunos deberes en obligaciones exigibles. Las prácticas prohibidas pueden recibir multas de hasta 7% de las ventas mundiales. Los sistemas de alto riesgo también deben conservar registros automáticos durante al menos 6 meses. España propuso el mismo techo de 35 millones de euros o 7% para sistemas prohibidos.
Two Spanish biometric privacy cases led tofines of EUR 96,000 and EUR 10 millionFine amounts for mandatory facial recognition at Sidecu and for biometric treatment at airport operatorAena. Log scale: every gridline is ×10.Made for Ailec León, by HanademiSources: efe.com.; eldiario.es.UnitEUREUR10KEUR100KEUR1MEUR10MEUR100M1.01.52.02.53.0Sidecu inicialSidecu pagadaAenaAena received a fine of EUR10,043,002.
The Spanish authority sanctioned 2 distinct uses of facial recognition. Sidecu ended up paying EUR 96,000 after an initial fine of EUR 160,000. Aena received a fine of EUR 10,043,002 and temporary suspension of biometric processing. The cost appears when convenience substitutes for consent, necessity, and alternatives.
Dos casos españoles de privacidad biométricaresultaron en multas de EUR 96.000 y EUR 10millonesImportes de sanciones por reconocimiento facial obligatorio en Sidecu y por tratamiento biométricoaeroportuario en Aena. Escala logarítmica: cada línea es ×10.Made for Ailec León, by HanademiFuentes: efe.com.; eldiario.es.UnidadEUREUR10KEUR100KEUR1 MEUR10 MEUR100 M1,01,52,02,53,0Sidecu inicialSidecu pagadaAenaAena recibió una multa de€10.043.002.
La autoridad española sancionó 2 usos distintos de reconocimiento facial. Sidecu terminó pagando €96.000 tras una sanción inicial de €160.000. Aena recibió una multa de €10.043.002 y una suspensión temporal del tratamiento biométrico. El costo aparece cuando la conveniencia sustituye consentimiento, necesidad y alternativas.
Airport governance affects real travelersTravelers wait with luggage in front of flight information boards at an Aena airport.Sources: efe.com.
Airport crowds show who bears the consequences when biometric systems lack a lawful basis or alternatives.
La gobernanza aeroportuaria afecta aviajeros realesViajeros esperan con equipaje frente a paneles de información de vuelos en un aeropuerto de Aena.Fuentes: efe.com.
Las multitudes en los aeropuertos muestran quién asume las consecuencias cuando los sistemas biométricos carecen de base legal o alternativas.
At 73% detection, screening would miss US$0.80billion of US$2.95 billion in impersonation scamsMade for Ailec León, by HanademiSources: Federal Trade Commission. (2025). Consumer Sentinel Network Data Book 2024.; FTC Highlights Actionsto Protect Consumers from ....; Müller, N. M., et al. (2022). Does audio deepfake detection generalize? Interspeech2022.Unit2024 US dollars, counterfactualReported impostor-scam loss pool$2.95bnDetected in the counterfactual$2.15bnMissed in the counterfactual$0.80bn
This is a scale counterfactual, not an estimate of AI-enabled losses because the FTC total includes scams that did not use AI. Even under the laboratory detection rate, more than one quarter of the loss pool remains unscreened.
Con 73% de detección, el filtro omitiría US$0,80 milmillones de US$2,95 mil millones en suplantacionesMade for Ailec León, by HanademiFuentes: Federal Trade Commission. (2025). Consumer Sentinel Network Data Book 2024.; FTC HighlightsActions to Protect Consumers from ....; Müller, N. M., et al. (2022). Does audio deepfake detection generalize?Interspeech 2022.Unidaddólares estadounidenses de 2024, contrafactualPérdidas denunciadas por estafas de impostores$2,95 mil millonesDetectadas en el contrafactual$2,15 mil millonesNo detectadas en el contrafactual$0,80 mil millones
Este es un contrafactual de escala, no una estimación de pérdidas facilitadas por IA, porque el total de la FTC incluye estafas que no usaron IA. Incluso con la tasa de detección del laboratorio, más de una cuarta parte de las pérdidas quedaría sin detectar.
Accountability remains humanA hand records information on documents attached to a clipboard.Sources: Responsabilidad por daños de la IA : Proveedor o quien la utiliza | Navas & Cusi Abogados. navascusi.com.
Measurement, documentation, disclosure, and correction remain actions that people must authorize and record.
La rendición de cuentas sigue siendo humanaUna mano registra información en documentos sujetos a un portapapeles.Fuentes: Responsabilidad por daños de la IA : Proveedor o quien la utiliza | Navas & Cusi Abogados. navascusi.com.
Medir, documentar, informar y corregir siguen siendo acciones que las personas deben autorizar y registrar.
In summaryMade for Ailec León, by HanademiFacial bias multiplied false positives up to 100x.Mitigation still left 44% of clinical hallucinations.3 providers controlled 67% of global cloud.
Evidence converges on one simple rule. Whoever decides to build, buy, or deploy AI retains responsibility for its effects. That requires testing by group, human verification, records, transparency, and remedy. A machine produces the output, but an institution decides whether it can affect someone.
En resumenMade for Ailec León, by HanademiEl sesgo facial multiplicó falsos positivos hasta 100 veces.Mitigar todavía dejó 44% de alucinaciones clínicas.3 proveedores controlaban 67% de la nube mundial.
La evidencia converge en una regla sencilla. Quien decide construir, comprar o desplegar IA conserva la responsabilidad por sus efectos. Eso exige pruebas por grupo, verificación humana, registros, transparencia y reparación. Una máquina produce la salida, pero una institución decide si puede afectar a alguien.

The research behind this deck

Evidence shifts ethics from intentions toward verifiable controls. Bias, hallucinations, surveillance, employment, and energy show that those who design and deploy AI must measure harms, preserve evidence, allow challenges, and answer for consequences.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La evidencia desplaza la ética desde las intenciones hacia controles verificables. Sesgo, alucinaciones, vigilancia, empleo y energía muestran que quienes diseñan y despliegan IA deben medir daños, conservar pruebas, permitir impugnaciones y responder por las consecuencias.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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