Guia practica
Guia de uso
Una guia simple para saber donde tocar, que cargar, que devuelve cada eje, como descargar un informe util y como seguir alertas en el tiempo.
Empeza por Analizar tema. Despues elegi si queres comparar modelos, evaluar impacto social, mirar el caso desde una condiciones de control o crear una alerta.
Lectura recomendada para primera vez.
Como se usa
Una sola entrada, tres capas de lectura, reportes guardados y alertas para seguir temas sensibles.
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.
Ventana V6
Serie publica desde el 21/08/2026
La app muestra solamente llamadas nuevas desde el 21/08/2026. Lo anterior queda fuera de la medicion publica y se conserva como archivo metodologico; la lectura visible se apoya en el set estable de cinco modelos, fuentes candidatas, clasificacion de sin dato y revision humana asistida por IA focalizada.
fuentes candidatas
sin_dato clasificado
Intervencion humana
archivo metodologico
condiciones de evidencia
Donde hago cada cosa
La herramienta tiene pocas pantallas importantes. Esta es la forma mas simple de ubicarse.
Entrada principal
Analizar tema
Es el lugar de trabajo. Escribis el tema, elegis criterio de control si hace falta y ejecutas el analisis.
AbrirConsultas guardadas
Historial
Reune los analisis realizados, con PDF, JSON, respuestas crudas, claims y tipo de reporte.
AbrirEvolucion
Alertas
Permiten medir un mismo tema varias veces para observar si los modelos incorporan fuentes, corrigen errores o mantienen omisiones.
AbrirCapa 1
Comparar modelos
Comparacion lado a lado de ChatGPT, Claude, Gemini, Llama/Ollama y DeepSeek ante la misma consigna.
Abrir capaCapa 2
Verificar con fuentes publicas
Contraste de claims contra fuentes oficiales y separacion entre dato verificable y lectura orientativa.
Abrir capaCapa 3
Evaluar evidencia y control
Riesgos sociales, laborales y territoriales con condiciones de control declarada.
Abrir capaQue es, en palabras simples
IA en Evidencia ayuda a mirar inteligencia artificial con criterio publico. No monitorea medios ni reemplaza a una auditoria experta: compara modelos, verifica lo comprobable y ordena preguntas de impacto social.
Que le proponemos al usuario
Cargar un tema y recibir una lectura organizada: que respondio cada modelo, que claims hizo, que parte puede verificarse y que evidencia falta pedir si el tema involucra politicas publicas.
Que no prometemos
No todo queda automaticamente verificado. El sistema distingue entre informacion verificada contra fuente y lectura orientativa para no vender como certeza lo que todavia requiere evidencia.
Recorrido visual
Este es el circuito mental de la herramienta.
El mapa general
La herramienta queda centrada en tres acciones sobre el mismo tema: comparar, verificar y evaluar.
Capa 1
Comparar modelos
Sirve para ver como responden ChatGPT, Claude, Gemini, Llama/Ollama y DeepSeek, donde coinciden y donde omiten o contradicen.
Capa 2
Verificar fuentes
Sirve para contrastar claims con datos, normas y fuentes publicas cuando hay evidencia comparable.
Capa 3
Evidencia y control
Sirve para ver que cambia cuando se analiza una IA desde derechos, utilidad, equidad verificable, cuidado, deberes, bien comun o autonomia.
Tres capas defendibles
IA en Evidencia se concentra en tres preguntas utiles sobre el mismo tema: que dicen los modelos, que se puede verificar y que condiciones de uso aparecen.
| Capa | Objeto de analisis | Pregunta | Salida |
|---|---|---|---|
| 1. Comparar | Respuesta | Que dicen ChatGPT, Claude, Gemini, Llama/Ollama y DeepSeek sobre el mismo tema? | Respuestas lado a lado, omisiones, contradicciones y cautela. |
| 2. Verificar | Claim | Que parte puede contrastarse con fuentes publicas? | Fuente sugerida, veredicto, dato oficial y trazabilidad cuando existe. |
| 3. Evaluar | Uso | Que condiciones de uso sin evidencia suficiente aparecen? | Preguntas de control, criterios de trazabilidad y evidencia faltante. |
La tercera capa no decide una postura politica: explicita evidencia disponible, limites y condiciones de control antes de usar una respuesta.
Capa 1: Comparar respuestas
Usala para ver como contestan ChatGPT, Claude, Gemini, Llama/Ollama y DeepSeek ante la misma pregunta.
Que cargarUna pregunta, concepto o tema argentino.
Que mirarDiferencias entre modelos, omisiones, contradicciones y tono de certeza.
Salida utilRespuestas lado a lado y lectura sintcontrol de IA en Evidencia.
Capa 2: Verificar con fuentes publicas
Usala para ver que parte de una respuesta puede comprobarse con fuentes oficiales y que queda como orientativo.
Que mirarClaims, fechas, cifras, leyes, indicadores y fuentes sugeridas.
Que fuentesINDEC, BCRA, InfoLEG, Boletin Oficial, AAIP, Georef, SRT, ANSES, ARCA/AFIP, OIT, IGN y Secretaria de Trabajo segun tema.
Salida utilVerificado, refutado, sin dato clasificado, orientativo o pendiente de Revision humana.
Capa 3: Impacto y condiciones de control
Usala cuando queres discutir una tecnologia o respuesta de IA desde un marco declarado, no desde una idea vaga de control.
Que cargarUna politica, sistema, anuncio o respuesta que quieras evaluar.
Que elegirUn criterio de control para obligar a los modelos a responder desde ese criterio.
Salida utilComparacion de respuestas y tensiones controls que cada modelo reconoce u omite.
Entrada rapida
Si no sabes por donde empezar, usa un caso fuerte. Cada tarjeta dispara el analisis directamente.
Tema de agenda
Cual fue la inflacion mensual de Argentina en mayo de 2024?
Capa 2 fuerte: comparacion y verificacion INDEC.
Cargar temaCaso fuerte
Que establece la Ley de Educacion Sexual Integral en Argentina?
Capa 2 fuerte: norma verificable contra InfoLEG.
Cargar temaCaso fuerte
Que establece la Ley de Contrato de Trabajo en Argentina?
Capa 2 fuerte: normativa laboral verificable contra InfoLEG.
Cargar temaTema de agenda
IA en recursos humanos, seleccion de personal y control algoritmico laboral
Tres capas: modelos, fuentes laborales e impacto en derechos.
Cargar temaTema de agenda
IA para asignacion de subsidios
Tres capas: respuestas, evidencia, sesgos, explicabilidad y reclamos.
Cargar temaCaso fuerte
Uber, Rappi y trabajadores de plataformas en Argentina
Tres capas: informalidad, registracion, derechos y equidad verificable.
Cargar temaTema de agenda
IA en recursos humanos y gestion de personas en el trabajo
Tres capas: seleccion, evaluacion, monitoreo, sesgos y participacion laboral.
Cargar temaCapa 3
Gestion algoritmica laboral desde evidencia verificable
Comparacion con criterio de control precargado.
Analizar este temaRegla de lectura
No todas las salidas valen lo mismo. La Capa 1 compara respuestas, la Capa 2 diferencia claims verificados de lecturas orientativas y la Capa 3 ordena riesgos, evidencia faltante y criterio de evidencia y control.
Abrir analizador general
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.