IA IA en EvidenciaModelos, fuentes y control metodologico
Capa 3

Condiciones de evidencia y control

Esta capa ordena evidencia faltante, fuente primaria requerida, limite de uso y puntos que requieren revision humana asistida por IA antes de emplear una respuesta.

Regla de objetividad

IA en Evidencia evalua respuestas de modelos con criterios observables: fuente, periodo, norma, organismo competente, abstencion, confabulacion, omision y revision humana.

Salida util

Una lista de afirmaciones verificables, puntos sin evidencia suficiente y controles necesarios antes de usar la respuesta.

Limite honesto

Cuando no hay fuente integrada o el claim es interpretativo, queda marcado como revision humana asistida por IA; no se fuerza una conclusion.

Probar con un tema

La mesa general aplica comparacion de modelos, contraste de fuentes y condiciones de control con criterios observables y trazables.

Criterios de lectura


Alcance de la herramienta

Ordena evidencia, no reemplaza auditoria

IA en Evidencia ayuda a comparar respuestas, separar lo verificable de lo orientativo y explicitar criterios de evidencia y control. No evalua posiciones partidarias, gobiernos ni preferencias ideologicas; deja claro que esta probado, que falta verificar y que evidencia conviene exigir.

Procesando analisis

Estamos consultando modelos y preparando el reporte. Esto puede tardar unos segundos.

Consultando modelos configurados Ordenando respuestas y riesgos Preparando contraste con fuentes
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