{"id":76003,"date":"2026-09-22T11:17:58","date_gmt":"2026-09-22T16:17:58","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=76003"},"modified":"2026-09-22T11:23:37","modified_gmt":"2026-09-22T16:23:37","slug":"program-on-technology-innovation-evaluation-of-quality-assurance-approaches-for-artificial-intelligence-applications-in-nuclear-power","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/program-on-technology-innovation-evaluation-of-quality-assurance-approaches-for-artificial-intelligence-applications-in-nuclear-power\/","title":{"rendered":"Program on Technology Innovation: Evaluation of Quality Assurance Approaches for Artificial Intelligence Applications in Nuclear Power"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"76003\" class=\"elementor elementor-76003\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p lang=\"es-MX\">La industria nuclear est\u00e1 incorporando de forma creciente herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la eficiencia en ingenier\u00eda, dise\u00f1o y soporte operativo. Estas aplicaciones introducen caracter\u00edsticas espec\u00edficas, como la limitada transparencia de los c\u00e1lculos internos, la fuerte dependencia de los datos de entrenamiento y la ausencia frecuente de cotas de incertidumbre expl\u00edcitas, que dificultan la demostraci\u00f3n de exactitud frente a las herramientas deterministas tradicionales. Los est\u00e1ndares de aseguramiento de la calidad, entre ellos ASME NQA-1 y las gu\u00edas de verificaci\u00f3n y validaci\u00f3n respaldadas por el regulador, han demostrado su utilidad para software complejo, pero no est\u00e1 claro si sus atributos resultan suficientes para los distintos tipos de sistemas de inteligencia artificial, desde modelos deterministas y discriminativos hasta aplicaciones generativas.<\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-MX\">Para evaluar esta cuesti\u00f3n se seleccionaron cuatro casos de uso representativos ya desplegados en empresas de energ\u00eda nuclear: un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el arrastre de humedad durante el dise\u00f1o de n\u00facleos de reactores de agua en ebullici\u00f3n, el procesamiento de lenguaje natural aplicado a flujos de acciones correctivas y planificaci\u00f3n de mantenimiento, la asistencia de inteligencia artificial en el examen no destructivo de indicaciones de inspecci\u00f3n, y el uso empresarial de asistentes generativos para trabajo de conocimiento. La informaci\u00f3n se obtuvo mediante entrevistas estructuradas con tres empresas y se contrast\u00f3 con un conjunto de atributos de calidad derivados de los est\u00e1ndares vigentes: definici\u00f3n del uso previsto, aseguramiento de datos, verificaci\u00f3n y validaci\u00f3n, gesti\u00f3n de la configuraci\u00f3n, documentaci\u00f3n y supervisi\u00f3n humana. El alcance del estudio excluy\u00f3 deliberadamente el uso de inteligencia artificial en sistemas de control de planta.<\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-MX\">Los resultados muestran un patr\u00f3n consistente. En todos los casos la inteligencia artificial se limita a un rol de apoyo a la decisi\u00f3n, con responsabilidad humana retenida y revisi\u00f3n obligatoria de las salidas antes de su uso. Las estructuras de aseguramiento de la calidad ya existentes, incluidos los procesos de revisi\u00f3n de ingenier\u00eda, los programas de acciones correctivas y las pr\u00e1cticas de calificaci\u00f3n de inspecciones, se emplean para controlar los resultados en lugar de crear marcos enteramente nuevos. La rigurosidad de los controles se grad\u00faa seg\u00fan el riesgo y la consecuencia: calificaci\u00f3n m\u00e1s formal para el examen no destructivo, evaluaci\u00f3n comparativa y monitoreo para herramientas de ingenier\u00eda, y controles basados en procesos para las aplicaciones empresariales. Este enfoque graduado se alinea con la pr\u00e1ctica nuclear consolidada de defensa en profundidad y trazabilidad.<\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-MX\">Al mismo tiempo, se identifican vac\u00edos relevantes. La integridad y representatividad de los datos, la caracterizaci\u00f3n de la incertidumbre del modelo y la medici\u00f3n estandarizada del desempe\u00f1o permanecen como \u00e1reas insuficientemente abordadas. La explicabilidad limitada de muchos modelos dificulta la validaci\u00f3n y la eventual aceptaci\u00f3n regulatoria, lo que obliga a compensar con evaluaci\u00f3n comparativa y supervisi\u00f3n reforzada. La revisi\u00f3n humana constituye el control primario, pero carece a\u00fan de orientaci\u00f3n estructurada sobre m\u00e9todos de revisi\u00f3n y modos de falla espec\u00edficos de la inteligencia artificial, en particular de los sistemas generativos. Estos hallazgos confirman que los marcos actuales pueden sustentar las aplicaciones de menor riesgo, pero tambi\u00e9n se\u00f1alan las prioridades de investigaci\u00f3n y desarrollo necesarias para habilitar usos m\u00e1s amplios y de mayor significancia para la seguridad.<\/p><p align=\"justify\"><span style=\"color: #800000;\"><b>Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/span><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.epri.com\/research\/products\/000000003002036210\">https:\/\/www.epri.com\/research\/products\/000000003002036210<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los marcos existentes de aseguramiento de la calidad nuclear y de software resultan en gran medida suficientes para aplicaciones de inteligencia artificial utilizadas como soporte a la decisi\u00f3n en ingenier\u00eda, operaciones y trabajo de conocimiento, siempre que el alcance de uso est\u00e9 claramente delimitado y se mantenga la revisi\u00f3n humana de los resultados. El estudio analiza cuatro casos reales desplegados en empresas de energ\u00eda nuclear: predicci\u00f3n de arrastre de humedad mediante aprendizaje autom\u00e1tico en el dise\u00f1o de n\u00facleos de reactores de agua en ebullici\u00f3n, procesamiento de lenguaje natural para acciones correctivas y mantenimiento, examen no destructivo asistido por inteligencia artificial, y asistentes generativos empresariales. En todos los casos la inteligencia artificial se trata de forma expl\u00edcita como herramienta de apoyo y no como software autoritativo. La aplicaci\u00f3n graduada de controles seg\u00fan el riesgo y la consecuencia se alinea con la pr\u00e1ctica nuclear consolidada. Persisten vac\u00edos en la caracterizaci\u00f3n de incertidumbre, la medici\u00f3n estandarizada del desempe\u00f1o, la explicabilidad y la orientaci\u00f3n estructurada para la revisi\u00f3n humana, especialmente en sistemas generativos. Estos hallazgos establecen una l\u00ednea base pr\u00e1ctica para alinear la industria y orientar el desarrollo futuro de est\u00e1ndares. <\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":76004,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[55,53],"tags":[],"class_list":["post-76003","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalizacion","category-tendencias"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Program on Technology Innovation: Evaluation of Quality Assurance Approaches for Artificial Intelligence Applications in Nuclear Power - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/program-on-technology-innovation-evaluation-of-quality-assurance-approaches-for-artificial-intelligence-applications-in-nuclear-power\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Program on Technology Innovation: Evaluation of Quality Assurance Approaches for Artificial Intelligence Applications in Nuclear Power - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Los marcos existentes de aseguramiento de la calidad nuclear y de software resultan en gran medida suficientes para aplicaciones de inteligencia artificial utilizadas como soporte a la decisi\u00f3n en ingenier\u00eda, operaciones y trabajo de conocimiento, siempre que el alcance de uso est\u00e9 claramente delimitado y se mantenga la revisi\u00f3n humana de los resultados. 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