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Incidentes de IA en espanol

Corpus editorial de incidentes de IA traducidos y clasificados con taxonomia cerrada por LaAutopsIA (ApisDom Intelligence Group). Fuente principal: AI Incident Database (CC-BY-SA-4.0).

Cifras del snapshot actual

• 17 incidentes publicados en este snapshot.
• Mes archivado: 2026-07.
• Ultima edicion: 2026-08-01T09:15:40.878Z.
• Frecuencia: sincronizacion mensual.

Para que sirve este dataset

Corpus editorial mensual con incidentes reales de IA documentados publicamente, en espanol. Casos de uso:

• Reguladores y politicas publicas (AESIA, BSC, EU AI Act): catalogo estructurado de casos reales para disenar marcos normativos con evidencia, no especulacion.
• Compliance y gestion de riesgo: aseguradoras y consultoras evaluando exposicion a fallos IA, clasificados por sector afectado, modalidad, tipo de dano y estado de mitigacion.
• Investigacion academica sobre seguridad y etica de IA: corpus en espanol con taxonomia cerrada y enlace al reporte original.
• Periodismo tecnico: casos verificados con sourceUrl directo a la noticia original, sin intermediarios.
• Formacion profesional: material curado para cursos de IA responsable con casos reales clasificados.
• Cruce con benchmarks: el campo aiSystem comparte taxonomia con el dataset de benchmarks, permite asociar fallos reales con metricas de fiabilidad del modelo.

Snapshots disponibles

Mes	JSON	CSV	DOI Zenodo
2026-07	json	csv	10.5281/zenodo.21737605
2026-06	json	csv	10.5281/zenodo.21737605
2026-05	json	csv	10.5281/zenodo.21737605

La columna DOI Zenodo apunta al DOI vigente del snapshot agregador.

Que contiene cada snapshot

Cada mes se publican dos ficheros con el mismo contenido:

• incidentes-ia-YYYY-MM.json: envoltura { meta, data }, donde data.rows es la lista de PublicFlatIncident (21 campos publicos estables).
• incidentes-ia-YYYY-MM.csv: filas planas, 21 columnas estables (RFC 4180 con BOM UTF-8, encapsulado total entre comillas dobles).

El README.md se sobrescribe cada mes con las cifras del snapshot vigente.

Estructura del dataset (21 columnas estables del CSV)

• Identidad: id, slug.
• Texto en espanol: title, description, fullText (Markdown sin imagenes, regla 5).
• Fechas: date (incidente original), publishedAt (ultima edicion).
• Clasificacion editorial: category (7 valores), severity (1/2/3).
• Geolocalizacion: country (ISO 3166-1 alpha-2), countryName.
• Procedencia: sourceUrl, source (aiid o manual), sourceName (manual).
• Taxonomia IA (opcionales): aiSystem, aiCompany, aiModality, failureType, harmType, affectedSector, mitigationStatus.

Regla del dataset (cero invento): si un campo opcional no tiene valor, celda CSV vacia ("") y clave JSON omitida.

Taxonomia cerrada

Los campos categoricos del dataset solo toman valores de listas cerradas declaradas en codigo. No hay valores libres.

• Categorias editoriales (category): te-discrimina, te-espia, se-lo-inventa, te-engana, te-manipula, te-sustituye, falla.
• Severidad (severity): 1 (informativa), 2 (relevante), 3 (critica).
• Origen (source): aiid o manual.

Reglas de evolucion: se pueden anadir entradas en el futuro sin romper datos guardados; nunca se renombran ni eliminan mientras existan documentos que las usen.

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

Recoleccion diaria automatizada desde AI Incident Database (https://incidentdatabase.ai) via su API publica REST. Filtros aplicados: incidentes con titulo, descripcion y fuente publica verificable. El equipo editorial puede tambien curar manualmente incidentes adicionales con fuente publica verificable, relevantes para el mercado hispanohablante. Cada incidente se almacena en Firestore con aiidId (positivo) o manualNumber (con prefijo negativo en el id publico).

Who are the source language producers?

Los textos originales provienen de prensa, blogs tecnicos, papers academicos, declaraciones oficiales y reportes regulatorios que AIID indexa con autorizacion. La traduccion al espanol la genera modelo IA con revision editorial puntual. Los textos pueden citar nombres y datos publicos tal como aparecen en la fuente original (FAIR R1.2 provenance, EDPB Guidelines 1/2026 sobre reuso para investigacion cientifica y publicacion de informacion de figuras publicas en su capacidad publica).

Fuentes oficiales

Fuente	URL	Contenido aportado	Licencia
AI Incident Database (AIID)	https://incidentdatabase.ai	Reportes de incidentes IA documentados publicamente	CC-BY-SA-4.0
Manual editorial LaAutopsIA	https://laautopsia.com	Incidentes curados editorialmente por el observatorio	CC-BY-SA-4.0

Annotations

Annotation process

Cada incidente AIID se traduce al espanol con modelo IA (titulo, descripcion, fullText). Las imagenes Markdown del fullText se eliminan preservando solo texto (regla del dataset: las imagenes originales pueden tener copyright propio distinto del dataset). La asignacion de category (7 valores cerrados), severity (1/2/3), aiSystem, aiCompany, aiModality, failureType, harmType, affectedSector y mitigationStatus es 100% humana por el equipo editorial del observatorio, basada en lectura completa del reporte original. No hay anotacion automatizada por modelo en campos taxonomicos.

Who are the annotators?

Equipo editorial interno de ApisDom Intelligence Group / LaAutopsIA. No hay anotacion crowdsourced ni plataforma externa de etiquetado. Toda anotacion lleva timestamp y autor en auditoria editorial INTERNA (campos approvedBy y approvedAt NO salen al output publico por regla de allowlist).

Data Splits

Sin splits. Cada snapshot mensual es el conjunto completo de incidentes con date dentro del mes natural en UTC (YYYY-MM-01T00:00:00Z hasta YYYY-(MM+1)-01T00:00:00Z exclusivo). No hay particiones train/test/val: es dataset editorial de referencia, no de entrenamiento.

Como usar

CSV con la libreria datasets:

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("apisdom/incidentes-ia-espanol", data_files="incidentes-ia-2026-07.csv")

JSON crudo via HTTP:

import json, urllib.request
url = "https://huggingface.co/datasets/apisdom/incidentes-ia-espanol/resolve/main/incidentes-ia-2026-07.json"
with urllib.request.urlopen(url) as r:
    snap = json.load(r)
print(snap["meta"], len(snap["data"]["rows"]))

Considerations for Using the Data

Discussion of Biases

• Sesgo de seleccion: cobertura limitada a incidentes reportados en AI Incident Database o curados manualmente por el equipo editorial. Incidentes en regiones, sectores o empresas menos cubiertos por la prensa anglosajona pueden estar infrarrepresentados.
• Sesgo de idioma: aunque el dataset esta en espanol, las fuentes originales son mayoritariamente en ingles; los matices traducidos pueden diferir del original.
• Sesgo editorial: el equipo elige severidad y categoria editorialmente; la clasificacion refleja juicio humano, no medicion automatica.

Other Known Limitations

• No exhaustivo: no recoge todos los incidentes IA del mes, solo los publicados en las fuentes activas.
• Datos faltantes: campos opcionales sin valor en la fuente original se omiten (regla del dataset).
• Taxonomia evolutiva: nuevas categorias pueden anadirse en versiones futuras; las existentes no se renombran ni eliminan.

Recommended and Non-Recommended Uses

• Recomendado: investigacion academica sobre incidentes IA, periodismo tecnico, divulgacion sobre seguridad de IA, analisis de tendencias por categoria/pais/sector.
• NO recomendado: training de modelos generativos (es dataset editorial, no de entrenamiento). NO recomendado para toma de decisiones automatizada en contextos legales o regulatorios sin revision humana.

Personal and Sensitive Information

Los textos pueden contener nombres de personas mencionadas en la noticia publica original. El dataset no anade informacion personal sobre el operador ni sobre terceros.

Como citar

@dataset{laautopsia_incidentes_2026_07,
  author       = {Salvador Valdivieso, Juan Luis},
  title        = {Incidentes IA en espanol - Snapshot 2026-07},
  year         = {2026},
  publisher    = {Zenodo},
  organization = {ApisDom Intelligence Group, laautopsia.com},
  version      = {2026-07},
  doi          = {10.5281/zenodo.21737605},
  url          = {https://huggingface.co/datasets/apisdom/incidentes-ia-espanol}
}

Cada snapshot mensual emite un DOI nuevo permanente.

Dataset Curators

Mantenido por ApisDom Intelligence Group (apisdom.com) a traves del observatorio La AutopsIA (https://laautopsia.com). El equipo editorial traduce los incidentes AIID al espanol, aplica la taxonomia cerrada (7 categorias, severidad 1/2/3, taxonomia IA cerrada) y valida cada clasificacion antes de publicar.

Contributions

Las contribuciones se gestionan a traves del panel de discusiones del dataset en Hugging Face o por email a dataset@apisdom.com. Las aportaciones aceptadas se publican en el siguiente snapshot mensual con atribucion al autor. Tipos bienvenidos: nuevos incidentes manuales documentados con fuente publica, correcciones de traduccion o de taxonomia, reportes de errores.

Mantenimiento y contacto

• Frecuencia: snapshot mensual, dia 3 a las 09:00 UTC.
• Mantenedor: ApisDom Intelligence Group - apisdom.com.
• Observatorio: laautopsia.com.
• Contacto del dataset: dataset@apisdom.com.
• Contacto editorial: noticias-autopsia@apisdom.com.
• Fuente primaria: AI Incident Database - incidentdatabase.ai.

Licencia

Este dataset se publica bajo CC BY-SA 4.0. Las fuentes originales (AI Incident Database) usan la misma licencia, garantizando compatibilidad de redistribucion.