Cuando el error no es humano: ¿por qué exigimos a la IA lo que no nos exigimos a nosotros?
Explorar por qué juzgamos los errores de la inteligencia artificial con un estándar más severo que los errores humanos, y cómo esta asimetría afecta a la confianza, la adopción y el desarrollo responsable de la tecnología. Invitar a revisar nuestras expectativas sobre la IA, desplazándolas de la exigencia de infalibilidad hacia la comprensión de la falibilidad, la transparencia y el aprendizaje compartido.
