Auditamos tu modelo de IA de forma externa y reproducible — robustez, calibración, sesgo y drift — y devolvemos un Model Trust Score 0–100 con veredicto. Evidencia técnica de apoyo a tu conformidad, lista para tu equipo de riesgo, tu auditor o el regulador.
Auditoría desde 1.490 € · entregable en días, no trimestres · sin «contáctanos para precio»
Validación técnica independiente · informe reproducible · datos bajo NDA y anonimizados · el motor de evaluación es confidencial (solo se muestran resultados y veredicto) · no es certificación legal ni garantía de conformidad
Las obligaciones de los sistemas de IA de ALTO RIESGO del EU AI Act aplican desde el 2 de agosto de 2026. Robustez, gestión del sesgo y validación técnica del modelo forman parte de la evidencia exigible. Llega con tu modelo ya validado.
Una batería de pruebas estadísticas estándar de machine learning, aplicada de forma independiente sobre tu modelo o tus predicciones. Cada dimensión se puntúa y se consolida en un único veredicto.
Comportamiento del modelo ante perturbaciones, ruido y variaciones en los datos de entrada. Sensibilidad y consistencia de las predicciones.
¿Las probabilidades que da el modelo reflejan la realidad? Curvas de calibración, error de calibración esperado y fiabilidad de la confianza.
Disparidad de resultados entre subgrupos relevantes mediante métricas de equidad estándar. Detección de trato desigual no justificado.
Deriva de datos y de concepto en el tiempo. Señales tempranas de que el rendimiento del modelo está cayendo respecto a su validación inicial.
Cuánto depende el resultado de pocas variables, registros o segmentos. Fragilidad ante cambios en la composición de los datos.
Diferencia entre rendimiento aparente y rendimiento generalizable. ¿El modelo aprendió la señal o memorizó el conjunto de entrenamiento?
Consolidamos todas las dimensiones en una puntuación única, acompañada de un veredicto claro — READY, REVISAR o NO CONFORME — y el detalle de los riesgos detectados. El motor de evaluación es confidencial; tú recibes los resultados, las métricas estándar y el veredicto.
Cómo se ve la salida sobre tres casos. Fíjate en cómo discrimina: aprueba lo que es robusto y justo, y suspende lo que arrastra sesgo o no generaliza.
Calibración sólida y sesgo dentro de umbral → apto para producción con evidencia.
Disparidad de resultados entre grupos por encima del umbral → revisar el sesgo antes de desplegar.
Fuerte sobreajuste y calibración inestable → no apto para producción.
Tarjetas ilustrativas, no clientes reales. Con tu modelo o tus predicciones (anonimizados) se realiza la auditoría real. El motor de evaluación es confidencial: solo se muestran resultados, métricas estándar y veredicto.
La mayoría del mercado vende software para que te auto-evalúes. CoreSyn emite un veredicto de un tercero independiente — con métricas estándar, precio público y entrega en días.
No construimos tu modelo: lo auditamos. Recibes un Model Trust Score 0–100 y un informe reproducible, listo para tu auditor o el regulador.
Te dan herramientas y plantillas para documentar tu propio cumplimiento. Útil — pero el dictamen sigue siendo tuyo, no de un tercero.
| Capacidad | CoreSyn | Plataformas GRC | Herramientas DIY | Due diligence a medida |
|---|---|---|---|---|
| Veredicto de un tercero independiente | Sí | Auto-evaluación | No | Sí |
| Precio público | Desde 1.490 € | A consultar | Licencia | A consultar |
| Entregable en días | Sí | Implantación | Sí | Semanas |
| Métricas científicas estándar | Sí | Parcial | Parcial | Sí |
| Sin integrar tu infraestructura ML | Sí | Suele requerirla | Sí | Sí |
| Informe reproducible | Sí | Variable | No | Variable |
Comparativa orientativa por categoría de solución (no contra empresas concretas); refleja el modelo típico de cada una. CoreSyn ofrece validación técnica independiente de apoyo: no es certificación legal ni organismo notificado.
Para equipos que despliegan modelos en decisiones sensibles — y para las firmas que les ayudan a cumplir.
De tu modelo a un veredicto defendible, en tres pasos.
El modelo o sus predicciones, junto a los datos necesarios — todo anonimizado y bajo NDA. Nada de PII en claro.
Ejecutamos la batería de pruebas: robustez, calibración, sesgo, drift, dependencia de datos y sobreajuste.
Recibes un informe reproducible con el Model Trust Score 0–100, el veredicto y los riesgos priorizados, presentable a auditor o regulador.
Empieza con una auditoría puntual; escala a monitorización continua o a un plan multi-modelo cuando lo necesites.
¿No sabes qué necesitas? Escríbenos y lo vemos juntos.
No. CoreSyn Model Audit es una validación técnica independiente. No somos un organismo notificado, no emitimos certificaciones legales y no garantizamos la conformidad con el EU AI Act ni con ninguna otra norma. Lo que entregamos es evidencia técnica de apoyo a tu proceso de conformidad: análisis de robustez, calibración, sesgo, drift y validación del modelo, en un informe reproducible. La decisión y la conformidad legal siguen siendo responsabilidad de tu organización y de tus asesores.
Trabajamos siempre bajo NDA y con datos anonimizados. Nos basta con el modelo o sus predicciones y los datos estrictamente necesarios, sin PII en claro. El motor de evaluación es confidencial: tú recibes los resultados, las métricas estándar de ML y el veredicto.
Sí. El informe está construido para que un auditor o un regulador pueda seguir el razonamiento: qué se evaluó, con qué métricas estándar y cómo se llegó al Model Trust Score y al veredicto. Reproducible sobre los datos suministrados.
El EU AI Act exige, para los sistemas de alto riesgo, evidencia sobre la robustez, la gestión del sesgo y la validación técnica del modelo. Nosotros cubrimos esa parte técnica: robustez, calibración, sesgo/equidad, drift y validación, con un informe defendible. No cubrimos la documentación legal, la evaluación de conformidad formal ni el resto de obligaciones del reglamento — eso corresponde a tu equipo legal y de compliance, a quienes nuestro informe sirve de apoyo.
Solicita una auditoría o pide un informe de muestra. Te respondemos con los siguientes pasos y el formato de datos que necesitamos (anonimizado).