Usually we find abundant theoretical material about the description, modeling, development and implementation of certain models or objectives. Less frequent, however, is to find practical models on how to carry out these theoretical models. Therefore, in our opinion, this chapter may be one of the most operational and documentary determinants in the field of artificial intelligence at the time of its theoretical and practical implementation.

Among its contents is an educational and illustrative extract of the study: Understanding artificial intelligence ethics and safety: A guide for the responsible design and implementation of AI systems in the public sector. Its usefulness in our opinion is unquestionable as a guiding axis (1st section). Tools for the explainability, equity and traceability of AI systems are also included to make their real development more affordable (2nd section). And finally, the conclusions and recommendations or guided guidelines for obtaining initial prototypes subject to sufficiently guarantor prescriptions to think that the new future developments of AI are reliable for the use and well-being of the human being (3rd section).

[Español]

Habitualmente encontramos abundante material teórico sobre la descripción, modelación, desarrollo e implementación de determinados modelos u objetivos. Menos frecuente es, sin embargo, encontrar a su vez los modelos prácticos sobre cómo llevar a cabo estos modelos teóricos. Por lo que, a juicio nuestro, este capítulo quizá sea uno de los más determinantes operacionalmente y documentalmente en el campo de la inteligencia artificial a la hora de su implementación teorico-práctica.

Entre sus contenidos se encuentra un extracto con carácter educativo e ilustrativo del estudio: Comprender la ética y la seguridad de la inteligencia artificial: una guía para el diseño responsable y la implementación de sistemas de inteligencia artificial en el sector público. Su utilidad en nuestra opinión resulta incuestionable como eje directriz (1ª sección). También se incluyen herramientas para la explicabilidad, equidad y trazabilidad de los sistemas IA para hacer más asequible su desarrollo real (2ª sección). Y por último las conclusiones y recomendaciones o pautas guiadas para obtener prototipos iniciales sujetos a prescripciones suficientemente garantes como para pensar que los nuevos desarrollos futuros de IA son fiables para el uso y bienestar del ser humano (3ª sección).