Comprueba a partir de qué datos se obtuvo la respuesta. ¿Cuáles estaban disponibles y cuáles faltaban? ¿Qué parte es una interpretación y cuál es solo una propuesta? Después, confirma que el plan guardado solo cambia tras una acción clara por tu parte.
Una interfaz transparente no convierte el consejo en correcto. Sí puede ayudarte a detectar contradicciones y a rechazar un cambio propuesto.
Revisa tres capas por separado
Estas capas forman el modelo conceptual de la revisión. La aplicación debería mostrarlas claramente separadas.
La comprobación de cinco preguntas
Úsala antes de suscribirte o para volver a evaluar una aplicación tras una actualización importante.
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¿Puedes consultar los datos utilizados?
Busca el periodo, los resúmenes de entrenamiento, los objetivos, la parte del plan que se tuvo en cuenta y la demás información usada para responder.
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¿Se marcan los datos ausentes o desactualizados?
La falta de sueño registrado, una sesión sin sincronizar o un historial corto no deberían convertirse sin aviso en cero, normal o una estimación plausible.
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¿La respuesta separa hechos, interpretación y propuesta?
La aplicación debería indicar qué se midió, qué se dedujo y qué otras explicaciones siguen siendo posibles.
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¿Ves el cambio exacto antes de guardarlo?
La fecha, la sesión, el tipo y la magnitud del cambio deberían quedar visibles. Aceptar una explicación general no equivale a controlar un calendario.
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¿Puedes revisar después el plan guardado?
Vuelve a abrirlo y comprueba que no ha cambiado o que solo contiene la modificación que aplicaste de forma explícita.
Prueba la aplicación sin cambiar tu plan de entrenamiento real
Usa un contexto existente o uno pensado claramente para hacer pruebas. Estás comprobando la interfaz, no la calidad de la sesión propuesta.
Abre el contexto visible
Anota los tipos de datos, el periodo y la parte del plan utilizados para la solicitud.
Busca una carencia que ya conozcas
Elige un día o una sesión con un valor ausente y comprueba si la aplicación mantiene visible esa carencia.
Pide un cambio pequeño
Comprueba que aparezca una modificación concreta como propuesta mientras el plan guardado sigue intacto.
Detén la prueba antes de aplicarlo
Descarta la propuesta o sal sin confirmarla. Vuelve a abrir el plan y verifica que no haya cambiado.
Cinco señales de alerta
Resumen los principales límites. Varias a la vez hacen que una recomendación resulte difícil de revisar.
- La aplicación afirma conocer por completo tu estado actual.
- Las mediciones ausentes aparecen como cero, normales o estimadas sin una etiqueta clara.
- La explicación parece precisa, pero no indica los datos utilizados ni la incertidumbre.
- La propuesta y el plan guardado no aparecen claramente separados.
- Las fechas o las sesiones cambian sin una acción visible y explícita por tu parte.
Qué respalda realmente la investigación
El perfil del NIST para la IA generativa aborda la documentación de los límites de conocimiento del sistema y de las fuentes de datos, la supervisión humana y la comparación de los resultados con hechos conocidos. Es un marco general de riesgos, no una prueba de interfaz lista para usar en una aplicación de fitness de consumo.
Buçinca y sus colaboradores estudiaron a 199 personas en una tarea de decisión relacionada con alimentos, no con la preparación para esquiar ni con una aplicación de fitness. Las intervenciones en la interfaz redujeron la dependencia excesiva de las recomendaciones de la IA, pero no la eliminaron. Las más eficaces también podían recibir peores valoraciones de usabilidad o confianza y considerarse más difíciles.
Las cinco preguntas son una adaptación editorial de esos principios generales a una aplicación de fitness. El NIST no ha probado ni certificado SlopeReady, ni valida esta lista o la exactitud de las recomendaciones de la aplicación.
Un proceso completamente visible también puede producir un consejo erróneo o inadecuado. Esta comprobación mejora tu control sobre los datos y los cambios del plan, pero no demuestra la calidad de la recomendación.
Fuentes: NIST AI 600-1, Buçinca et al. (2021).
Qué puedes revisar en SlopeReady
La vista «Qué se envió» muestra el contexto que SlopeReady transmite para esa solicitud a la IA, incluidos los valores disponibles de readiness y confianza, las entradas ausentes, los resúmenes recientes, el objetivo y la parte del plan que se tuvo en cuenta. No revela el razonamiento interno del modelo. Los datos ausentes siguen ausentes.
Una propuesta de la IA aparece separada del plan guardado. Puedes revisar el cambio concreto y aplicarlo o descartarlo. Sin una acción explícita para aplicarlo, el plan permanece intacto.
Con tu permiso, SlopeReady lee los datos disponibles de Apple Health con acceso de solo lectura. No registra entrenamientos, frecuencia cardiaca en directo, una ruta GPS ni un descenso de esquí. El contexto visible puede estar incompleto o desactualizado, y las respuestas de la IA pueden seguir siendo incompletas o erróneas.
Fuentes: privacidad de SlopeReady, ficha de datos de SlopeReady, cómo funciona SlopeReady, condiciones de SlopeReady.