¿Qué es la gobernanza de la IA?
La gobernanza de la IA tiene como objetivo crear los marcos, las políticas y las prácticas para el uso responsable de la inteligencia artificial dentro de su organización. No se trata solo de las salvaguardas técnicas: la gobernanza de la IA implica mecanismos de supervisión, rendición de cuentas y transparencia para garantizar que los sistemas de IA coincidan con los valores de su empresa y cumplan con las expectativas de las partes interesadas.
Una gobernanza eficaz de la IA ayuda a gestionar los riesgos potenciales asociados a las tecnologías de IA (como el uso indebido de los datos y el sesgo de los modelos), al tiempo que respalda una gestión de riesgos organizativa más amplia. La gobernanza de la IA es el camino para operar los sistemas de IA de manera responsable y respetando los derechos humanos y los requisitos normativos.
En esta guía, analizaremos por qué la gobernanza de la IA se ha vuelto tan crucial para las organizaciones, destacaremos los principios y regulaciones clave que dan forma a este espacio y proporcionaremos pasos prácticos para crear su propio marco de gobernanza. También exploraremos los desafíos únicos de gobernar la IA en la nube y cómo AI-SPM puede simplificar la gobernanza para las empresas modernas.
State of AI in the Cloud [2025]
AI governance is critical, but staying informed about the latest AI security trends is equally important. Wiz’s State of AI Security Report 2025 explores how organizations are balancing governance, innovation, and security in the cloud.
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¿Por qué se ha vuelto tan importante la gobernanza de la IA?
Los riesgos y las complejidades de los sistemas de IA, junto con las crecientes exigencias normativas y éticas, hacen que la gobernanza de la IA no sea negociable.
Estas son algunas de las principales razones de la apremiante necesidad de gobernanza de la IA:
1. Las soluciones de IA se están adoptando a mayor escala y llegando a un público más amplio.
Desde la sanidad y la educación hasta las finanzas y el comercio minorista, las organizaciones de todos los tamaños están recurriendo a la IA para automatizar procesos y tomar decisiones más inteligentes. A medida que crece el uso de la IA, también lo hace el riesgo de uso indebido, sesgo o resultados injustos.
2. Los sistemas de IA son cada vez más complejos y arriesgados.
Los sistemas modernos de IA pueden operar de forma autónoma, tomando decisiones críticas que pueden conducir a resultados impredecibles. Problemas como la desviación del modelo o el sesgo no intencionado pueden crear riesgos significativos: por ejemplo, un algoritmo de recomendación podría comenzar a enviar contenido poco saludable, como dietas extremas, a usuarios vulnerables, o un automóvil autónomo podría malinterpretar una señal de tráfico, causando un accidente. En casos extremos, también pueden surgir comportamientos deshonestos de la IA, como chatbots que dan consejos dañinos.
3. Las presiones regulatorias se están calentando.
A nivel mundial, los gobiernos y los organismos reguladores están introduciendo nuevas normas para proteger los derechos de los consumidores y promover el uso ético de la IA. Las organizaciones deben adelantarse a estos requisitos, ya que el incumplimiento conlleva multas más que elevadas, ya que puede dañar su reputación y erosionar la confianza.
4. Las organizaciones deben asegurarse de que la IA esté en sintonía con sus valores y compromisos éticos.
Al final del día, la gobernanza no se trata solo de evitar riesgos; se trata de asegurarse de que el uso de la IA coincida con los valores de su empresa. Al incorporar consideraciones éticas en sus prácticas de IA, puede respetar los derechos humanos, cumplir con las expectativas de la sociedad y aumentar la confianza en la marca.
¿La conclusión? A medida que el papel de la IA en los negocios y la sociedad continúa expandiéndose, un sólido marco de gobernanza de la IA garantiza que la IA ayude a su negocio, no lo perjudique.
Principios clave de la gobernanza de la IA
Inspirados en estándares globales como el Principios de IA de la OCDE, cinco principios básicos sirven de hoja de ruta para una gobernanza responsable de la IA:
| Core principle | What it involves |
|---|---|
| Accountability and ownership | Clearly defining who’s responsible for AI systems across their lifecycle to reduce the likelihood of oversight or mismanagement |
| Transparency and explainability | Making AI decisions understandable; transparency builds trust and keeps you compliant with regulations |
| Fairness and privacy | Mitigating biases in your AI models and prioritizing privacy protections |
| Security and safety | Protecting AI systems against security vulnerabilities to make sure operations run reliably under expected conditions |
| Sustainable and inclusive development | Aiming to create responsible AI systems that are both environmentally conscious and beneficial to everyone |
Debido a que estos principios se están convirtiendo en puntos de referencia para los reguladores, adoptarlos no es solo una mejor práctica, sino una necesidad. A continuación, echemos un vistazo más de cerca a algunos puntos clave sobre el cumplimiento normativo.
Navegar por el panorama regulatorio para la gobernanza de la IA
Las regulaciones de gobernanza de la IA están evolucionando rápidamente, y cumplir con las normas no es una tarea fácil. A continuación se presentan varios marcos regulatorios que están evolucionando en todo el mundo:
Ley de IA de la UE y RGPD (en inglés): La Ley de IA de la UE adopta un enfoque basado en el riesgo, categorizando los sistemas de IA por nivel de riesgo e introduciendo estrictas medidas de cumplimiento para aplicaciones de alto riesgo, como el reconocimiento biométrico. Mientras tanto, el GDPR impone estrictas protecciones de privacidad de datos para los sistemas de IA que manejan datos personales, como registros de salud o perfiles de clientes.
Marco de gestión de riesgos de IA del NIST: Este marco con sede en EE. UU. se centra en gestionar los riesgos de la IA con seguridad, transparencia y equidad. Proporciona una forma estructurada de evaluar la IA', que es esencial para las empresas que desarrollan sistemas de IA para sectores críticos, como la sanidad o las finanzas.
Normas ISO/IEC: Estándares como ISO 42001 ofrecer métodos estructurados para gestionar los riesgos de la IA en todas las aplicaciones e industrias. Estos marcos ayudan a las organizaciones a desarrollar estrategias de gestión de riesgos coherentes que cumplan con los estándares globales, lo que garantiza una integración de IA más segura.
Directiva canadiense sobre la toma de decisiones automatizada: Esta directiva se centra en el uso ético de la IA en la toma de decisiones del sector público en Canadá. Garantiza que los sistemas de IA sean transparentes, justos y responsables, prestando especial atención a la gestión de los riesgos relacionados con las decisiones algorítmicas.
Los EE.UU. Plan para una Carta de Derechos de la IA: Este marco describe cinco principios para el desarrollo y la implementación éticos de la IA en los EE. UU., incluidas las protecciones contra el sesgo, la privacidad de los datos, la transparencia algorítmica y los derechos de los usuarios a optar por no participar o impugnar decisiones automatizadas.
Normas éticas de China para la IA: Las directrices de China subrayan la importancia de alinear los sistemas de IA con las normas éticas, la seguridad nacional y la equidad. La atención se centra en promover una IA socialmente responsable y centrada en el ser humano, al tiempo que se abordan riesgos como el sesgo y el uso indebido.
El Centro de Normas de IA del Reino Unido: El Reino Unido está desarrollando un marco flexible para regular la IA a través de la colaboración de la industria, haciendo hincapié en la innovación, la responsabilidad y las normas éticas específicas de la región. Este enfoque complementa los marcos globales como el Principios de IA de la OCDE.
Si opera en varias regiones o industrias, deberá prestar mucha atención a las reglas específicas del sector, como las de los vehículos autónomos o las herramientas de IA financiera. Y, a medida que las regulaciones de IA se alinean más a nivel mundial, tenga en cuenta que la agilidad será clave para adelantarse a los nuevos requisitos.
Cómo implementar la gobernanza de la IA - Pasos esenciales
¿Busca equilibrar la innovación con la responsabilidad? Siga estos pasos:
Evalúe su postura actual de IA.
Comience por evaluar Riesgos de la IA, las brechas de cumplimiento normativo y los desafíos éticos. Esto le proporciona una línea de base para mejorar sus prácticas de gobernanza. Utilice lo que encuentre para realizar un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo, incluido el rendimiento del modelo, los indicadores de equidad y el cumplimiento de la privacidad de datos. Consejo profesional: Asegúrate de que tu evaluación se centre en métricas medibles para facilitar la evaluación comparativa.Definir roles y responsabilidades claras.
Genere responsabilidad en los equipos de seguridad, cumplimiento, ciencia de datos y GRC. Por ejemplo, el equipo de cumplimiento debe encargarse de la supervisión de las regulaciones legales, mientras que el equipo de ciencia de datos debe encargarse de la equidad y el sesgo en los modelos.Desarrollar una estrategia de gobernanza basada en el riesgo.
Priorice los riesgos en función de su gravedad e impacto potencial. Comience por crear políticas para todo el ciclo de vida de la IA: desde la recopilación de datos hasta el desarrollo de modelos y el seguimiento posterior a la implementación. Asegúrese de establecer auditorías de explicabilidad, transparencia y equidad para cumplir con los estándares regulatorios y éticos. Por ejemplo, si usted'El uso de la IA en la contratación, establezca pautas para la transparencia en la toma de decisiones y asegúrese de que sus modelos se sometan a pruebas periódicas para detectar sesgos basados en el género o la etnia.Implementar procesos de IA responsables.
Utilice herramientas automatizadas para la supervisión continua, las alertas en tiempo real y las auditorías de cumplimiento. Herramientas como IA Violinista o Indicadores de equidad de TensorFlow puede ayudar a supervisar el rendimiento y la equidad del modelo en tiempo real, mientras que plataformas como NannyML y ¿Por qué? Ofrezca supervisión continua de modelos, auditoría y detección de anomalías. Eduque a sus equipos sobre las políticas de gobernanza, los riesgos y sus funciones para garantizar el uso responsable de la IA.Iterar y mejorar.
La gobernanza no es algo que se hace una vez y luego se tacha de la lista. Revise periódicamente sus prácticas, adáptese a los nuevos riesgos y normativas, y utilice las lecciones aprendidas para perfeccionar las políticas, mejorar la automatización y mejorar la colaboración entre equipos para lograr el éxito a largo plazo. Por ejemplo, después de una auditoría de detección de sesgos, refina tus datos de entrenamiento o ajusta los parámetros del modelo para mejorar la equidad.
Recuerde, es vital una fuerte aceptación por parte de los líderes. Con el apoyo ejecutivo, sus esfuerzos de gobernanza obtendrán los recursos y la atención que necesitan para tener éxito.
Consideraciones especiales para la gobernanza de la IA en la nube
A diferencia de los entornos locales, la infraestructura en la nube es dinámica, distribuida y, a menudo, multiinquilino, lo que crea desafíos de gobernanza específicos. Abordar estas consideraciones garantiza que los sistemas de IA en la nube sean seguros, escalables y se gestionen de forma responsable, al tiempo que se aprovecha todo el potencial de la infraestructura en la nube.
1. Gestión de datos distribuidos
Por qué es fundamental: Los entornos en la nube almacenan y procesan datos en múltiples ubicaciones geográficas, a menudo de forma automática. Esto aumenta la complejidad de garantizar el cumplimiento de normativas como el RGPD o las leyes de localización de datos.
Consejo práctico:Instrumento Geo-cercas y controles de residencia de datos para garantizar que los datos confidenciales permanezcan dentro de las regiones que cumplen con los requisitos. Utilice herramientas de proveedores de servicios en la nube, como AWS Macie o Azure Purview, para administrar la residencia de datos y clasificar los datos confidenciales.
2. Infraestructura compartida y multi-tenancy
Por qué es fundamental: En entornos de nube multiusuario, varias organizaciones comparten la misma infraestructura subyacente, lo que aumenta los riesgos como la fuga de datos o el acceso al modelo por parte de partes no autorizadas.
Consejo práctico:Uso Contenedorización y encriptación para la implementación de IA para aislar las cargas de trabajo. Aplicar Controles de acceso basados en roles (RBAC) para garantizar que solo los usuarios o sistemas autorizados puedan interactuar con activos de IA confidenciales.
3. Amenazas específicas de la nube
Por qué es fundamental: Los depósitos de almacenamiento mal configurados, las API inseguras y la expansión de identidades son vulnerabilidades frecuentes en la nube que afectan directamente a la gobernanza de la IA al exponer los modelos y los datos a infracciones.
Consejo práctico: Automatice las comprobaciones de cumplimiento con herramientas como Wiz, Google Cloud Security Command Center o AWS Config para auditar continuamente las configuraciones y detectar vulnerabilidades en tiempo real.
4. Visibilidad completa de la pila en las canalizaciones de IA
Por qué es fundamental: Las canalizaciones de IA en entornos de nube implican varias etapas, desde la ingesta y el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento, la implementación y la supervisión de modelos. Garantizar la visibilidad de extremo a extremo es esencial para identificar cuellos de botella, mitigar riesgos y mantener el cumplimiento a lo largo de todo el ciclo de vida.
Consejo práctico: Utilice herramientas como Wiz AI-SPM para lograr visibilidad de pila completa al:
Mapeo de dependencias: La lista de materiales de AI (AI-BOM) ayuda a rastrear y documentar todas las fuentes de datos, modelos e integraciones de terceros en su canalización.
Supervisión en tiempo real: el seguimiento continuo de los flujos de trabajo de IA detecta anomalías, brechas de cumplimiento y vulnerabilidades en cualquier etapa de la canalización.
Priorización de riesgos: La información automatizada destaca los problemas más críticos, desde las violaciones de seguridad de los datos hasta la desviación del modelo o las preocupaciones sobre la equidad.
Simplifique la gobernanza de la IA con Wiz AI-SPM
Wiz es una plataforma de protección de aplicaciones nativa de la nube (CNAPP) diseñado para proteger todo lo que crea y ejecuta en la nube, incluidos sus sistemas de IA.
En particular Wiz AI-SPM ofrece seguridad y gobernanza especializadas para su ecosistema de IA a través de...
Visibilidad de la IA con una lista de materiales de la IA (AI-BOM): Utilice una lista de materiales de IA para obtener una visibilidad total de su ecosistema de IA, identificando los riesgos y las brechas de cumplimiento en los datos, los modelos y las dependencias.
Evaluación y priorización de riesgos: Aproveche las herramientas automatizadas de supervisión y cumplimiento para realizar un seguimiento de vulnerabilidades como la desviación del modelo y los riesgos de seguridad. Estas herramientas ayudan a priorizar los riesgos según su gravedad, manteniéndote enfocado en lo que más importa.
Análisis de rutas de ataque y mitigación de riesgos: Identifique posibles vulnerabilidades con nuestro análisis automatizado de rutas de ataque, que le permite tomar medidas proactivas para cerrar las brechas de seguridad y garantizar que sus sistemas de IA sean seguros y cumplan con las normas.
Con paneles de seguridad de IA centralizados, Wiz AI-SPM permite la colaboración interfuncional, el monitoreo continuo, las alertas en tiempo real, las acciones priorizadas y la corrección rápida para su equipo. Nuestra plataforma, líder en el sector, proporciona información procesable sobre las posibles amenazas, las brechas de cumplimiento y la postura de seguridad, lo que respalda la gobernanza responsable de la IA y la seguridad proactiva desde el diseño.
¿Quieres ver a Wiz en acción? Visite el Página web de Wiz para IA, o si prefieres un Demostración en vivo, nos encantaría ponernos en contacto contigo.
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