AUDITORÍA FORENSE DE SESGOS EN MODELOS DE CONSUMO MASIVO: CUANTIFICACIÓN DEL RIESGO Y ESTRATEGIAS DE MITIGACIÓN PARA LA DIRECCIÓN
Sabemos que la cuantificación forense de la contaminación del *data lake* y el *Sesgo de Muestreo* que degrada el AUC de los RecSys en producción es un reto operativo constante. Este *deep dive* presenta el framework de diagnóstico para cuantificar el riesgo técnico (Degradación AUC y Pérdida de Lift) usando métricas de entropía de distribución, desarrollado y probado en Python y Bash. Deje de adivinar el impacto del sesgo algorítmico; la guía completa incluye los *scripts* exactos de validación forense y los comandos de mitigación que necesita para estabilizar sus modelos de Consumo Masivo.
