Respuesta directa
Cada decisión humana relevante se vincula con una versión inmutable de la recomendación exacta de IA que se revisó. Clasifique la decisión como ACCEPT, MODIFY, REJECT u OVERRIDE y registre el código de motivo, la explicación humana, las pruebas favorables y contradictorias, la regla aplicada, la autoridad de la persona, el alcance, el momento y la acción siguiente. Una modificación no debe borrar la recomendación anterior. Vincule la decisión final y el resultado posterior con el registro de justificación mediante relaciones separadas.
En lenguaje claro
Imagine a un profesor que cambia una nota sugerida por una IA. Escribir solo «nota modificada» no basta. Deben verse la nota anterior, la nueva, la respuesta que provocó el cambio y la regla aplicada.
Por qué importa
Una intervención humana sin justificación puede corregir un error o crear otro. Si se borra la recomendación anterior, resulta imposible ver quién cambió qué y quién responde del resultado.
No confundir
- La aceptación adopta la recomendación sin un cambio relevante.
- La modificación corrige o limita parte de la recomendación mediante una decisión humana.
- El rechazo significa que la recomendación no se aplica.
- La anulación significa que una decisión humana autorizada desplaza una decisión o resultado automatizado anterior.
- Un código de motivo facilita la clasificación; el texto libre aporta el contexto concreto.
Qué hacer
- Congele la recomendación de IA revisada con su identidad, modelo, versión, instrucción, datos y momento.
- Clasifique explícitamente la decisión humana como ACCEPT, MODIFY, REJECT u OVERRIDE.
- Registre tanto un código de motivo como una explicación humana breve y específica.
- Vincule con la decisión las pruebas favorables y contradictorias, la regla aplicada y la incertidumbre.
- Conserve la identidad, función, autoridad y cualquier interés o conflicto relevante de quien decide.
- Sin borrar la recomendación anterior, relacione los campos modificados, la decisión final y la acción ejecutada.
- Añada a la misma cadena de decisión el resultado posterior y cualquier nueva revisión.
Cómo auditarlo
- ¿Pueden revisarse más adelante la recomendación exacta de IA y su versión?
- ¿Se clasificó el tipo de decisión humana de forma correcta y coherente?
- ¿Explica la justificación el cambio concreto o es solo una etiqueta general?
- ¿Pueden verse juntas las pruebas favorables y contradictorias?
- ¿Se registraron la función, la autoridad y el posible conflicto de intereses de quien decide?
- ¿Se borró la recomendación anterior o una prueba desfavorable?
- ¿Coinciden la decisión razonada, la acción ejecutada y el resultado real?
Límite
Un registro de justificación no tiene que revelar cada pensamiento interno ni cada hecho protegido. La privacidad, la seguridad y el privilegio jurídico pueden limitar la divulgación, pero el motivo relevante necesario para auditar e impugnar eficazmente no puede quedar totalmente oculto.
Recuérdalo en una frase
Si la decisión cambió, debe poder rastrearse qué cambió, por qué y bajo qué autoridad.
Fuentes de este registro
- S26NIST SP 800-53 Rev. 5, *Security and Privacy Controls*Estándar
- S35W3C, *PROV-O: The PROV Ontology*Estándar
- S36W3C, *Trace Context*Estándar
- S37OpenTelemetry, *General Trace Semantic Conventions*Documentación de estándar y proyecto
- S44NIST, *AI Risk Management Framework Playbook* y AI RMF CoreGuía voluntaria de aplicación
- S50NIST AI 100-1, *Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)*Marco institucional voluntario orientado a estándares

