La necesidad de garantizar la seguridad y confiabilidad de la Inteligencia Artificial (IA) en movilidad es cada vez más urgente. Los sistemas de IA en este ámbito no solo deben ser técnicamente eficientes, sino también justos, explicables y resilientes ante situaciones imprevistas en entornos complejos. La falta de claridad en su evaluación podría derivar en riesgos para la seguridad vial, en una menor aceptación por parte del público y en barreras regulatorias que frenen su adopción. Uno de los principales retos en la evaluación de la confiabilidad de la IA es la falta de consenso sobre la terminología utilizada. En muchos casos, términos como «robustez» y «confiabilidad» se emplean indistintamente, aunque pueden referirse a aspectos distintos del rendimiento del sistema. De manera similar, «explicabilidad» e «interpretabilidad» suelen usarse para definir conceptos diferentes según el contexto, lo que genera confusión en la comunidad técnica y regulatoria. Esta ambigüedad puede dar lugar a errores en la evaluación de los sistemas de IA y dificultar su implementación de manera segura y ética. Es por eso que desde AUTOTRUST proponemos una ontología que define los términos clave dentro del ámbito de la IA confiable, con un enfoque específico en los sistemas diseñados para la Movilidad Conectada, Cooperativa y Autónoma (CCAM, por sus siglas en inglés). Nuestra ontología aborda los problemas mencionados proporcionando definiciones precisas y estableciendo relaciones claras entre los conceptos clave de la IA confiable. En particular, hemos estructurado el marco conceptual para analizar aspectos críticos como la transparencia, la equidad, la robustez y la responsabilidad en los sistemas de movilidad inteligente. Nuestro objetivo es proporcionar un marco que ayude a evaluar la confiabilidad de estos sistemas y a estandarizar el lenguaje utilizado en su desarrollo y regulación. Así, investigadores, desarrolladores y reguladores podrán contar con una base común para evaluar la confiabilidad de los modelos de IA aplicados en vehículos autónomos y en infraestructuras de transporte inteligente. Conscientes de la importancia de este trabajo para la comunidad científica y la industria, hemos decidido publicar nuestra ontología de manera abierta. De esta forma, cualquier persona interesada puede utilizarla, adaptarla y contribuir a su mejora. Invitamos a investigadores, desarrolladores y responsables de políticas públicas a colaborar en su evolución y aplicación, con el fin de fomentar la confianza en la IA y promover un ecosistema de movilidad más seguro, eficiente y ético.