Iniciativa fAIr LAC -- Introducción -- Retos del ciclo de vida del ML -- Conceptualización y diseño -- Fuente y manejo de datos -- Desarrollo de modelos -- Uso y monitoreo -- Rendición de cuentas -- Cuadernillos de trabajo -- Herramientas -- Referencias

A pesar de que existe un número importante de principios que buscan una IA ética, solo proporcionan una orientación de alto nivel sobre lo que debe o no hacerse en su desarrollo y existe muy poca claridad sobre cuáles son las mejores prácticas para ponerlas en funcionamiento. El objetivo de este manual es proveer recomendaciones y buenas prácticas técnicas con el fin de evitar resultados contrarios (muchas veces inesperados) a los objetivos de los tomadores de decisiones. Esos fines son variados: pueden referirse a consecuencias no deseables desde el punto de vista de los tomadores de decisiones, desaprovechamiento de recursos debido a focalizaciones inadecuadas o cualquier otro objetivo que el tomador de decisiones esté buscando lograr. Este manual está pensado para equipos técnicos trabajando en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para políticas públicas.