{"id":20234,"date":"2025-03-05T14:10:11","date_gmt":"2025-03-05T14:10:11","guid":{"rendered":"https:\/\/rgpd.com\/recitals-ai-act\/considerando-12\/"},"modified":"2025-03-05T14:21:58","modified_gmt":"2025-03-05T14:21:58","slug":"considerando-12","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/rgpd.com\/es\/reglamento-de-inteligencia-artificial\/preambulo\/considerando-12\/","title":{"rendered":"Considerando 12"},"content":{"rendered":"

Debe definirse con claridad el concepto de \u00absistema de\u00a0IA\u00bb en el presente Reglamento y armonizarlo estrechamente con los trabajos de las organizaciones internacionales que se ocupan de la\u00a0IA, a\u00a0fin de garantizar la seguridad jur\u00eddica y facilitar la convergencia a\u00a0escala internacional y una amplia aceptaci\u00f3n, al mismo tiempo que se prev\u00e9 la flexibilidad necesaria para dar cabida a\u00a0los r\u00e1pidos avances tecnol\u00f3gicos en este \u00e1mbito. Adem\u00e1s, la definici\u00f3n debe basarse en las principales caracter\u00edsticas de los sistemas de\u00a0IA que los distinguen de los sistemas de software<\/span> o\u00a0los planteamientos de programaci\u00f3n tradicionales y m\u00e1s sencillos, y no debe incluir los sistemas basados en las normas definidas \u00fanicamente por personas f\u00edsicas para ejecutar autom\u00e1ticamente operaciones. Una caracter\u00edstica principal de los sistemas de\u00a0IA es su capacidad de inferencia. Esta capacidad de inferencia se refiere al proceso de obtenci\u00f3n de resultados de salida, como predicciones, contenidos, recomendaciones o\u00a0decisiones, que puede influir en entornos f\u00edsicos y virtuales, y a\u00a0la capacidad de los sistemas de\u00a0IA para deducir modelos o\u00a0algoritmos, o\u00a0ambos, a\u00a0partir de informaci\u00f3n de entrada o\u00a0datos. Las t\u00e9cnicas que permiten la inferencia al construir un sistema de\u00a0IA incluyen estrategias de aprendizaje autom\u00e1tico que aprenden de los datos c\u00f3mo alcanzar determinados objetivos y estrategias basadas en la l\u00f3gica y el conocimiento que infieren a\u00a0partir de conocimientos codificados o\u00a0de una representaci\u00f3n simb\u00f3lica de la tarea que debe resolverse. La capacidad de inferencia de un sistema de\u00a0IA trasciende el tratamiento b\u00e1sico de datos, al permitir el aprendizaje, el razonamiento o\u00a0la modelizaci\u00f3n. El t\u00e9rmino \u00abbasado en una m\u00e1quina\u00bb se refiere al hecho de que los sistemas de\u00a0IA se ejecutan en m\u00e1quinas.La referencia a\u00a0objetivos expl\u00edcitos o\u00a0impl\u00edcitos subraya que los sistemas de\u00a0IA pueden funcionar con arreglo a\u00a0objetivos definidos expl\u00edcitos o\u00a0a objetivos impl\u00edcitos. Los objetivos del sistema de\u00a0IA pueden ser diferentes de la finalidad prevista del sistema de\u00a0IA en un contexto espec\u00edfico. A\u00a0los efectos del presente Reglamento, debe entenderse por entornos los contextos en los que funcionan los sistemas de\u00a0IA, mientras que los resultados de salida generados por el sistema de\u00a0IA reflejan las distintas funciones desempe\u00f1adas por los sistemas de\u00a0IA e\u00a0incluyen predicciones, contenidos, recomendaciones o\u00a0decisiones. Los sistemas de\u00a0IA est\u00e1n dise\u00f1ados para funcionar con distintos niveles de autonom\u00eda, lo que significa que pueden actuar con cierto grado de independencia con respecto a\u00a0la actuaci\u00f3n humana y tienen ciertas capacidades para funcionar sin intervenci\u00f3n humana. La capacidad de adaptaci\u00f3n que un sistema de\u00a0IA podr\u00eda mostrar tras su despliegue se refiere a\u00a0las capacidades de autoaprendizaje que permiten al sistema cambiar mientras est\u00e1 en uso. Los sistemas de\u00a0IA pueden utilizarse de manera independiente o\u00a0como componentes de un producto, con independencia de si el sistema forma parte f\u00edsicamente del producto (integrado) o\u00a0contribuye a\u00a0la funcionalidad del producto sin formar parte de \u00e9l (no integrado).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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