El Marco de gestión de riesgos de IA NIST (AI RMF) es una guía diseñada para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos de la IA en cada etapa del ciclo de vida de la IA, desde el desarrollo hasta la implementación e incluso el desmantelamiento. Proporciona una forma estructurada de identificar, evaluar y mitigar Riesgos de la IA sin sofocar la innovación.
El rápido ritmo de la adopción de la IA plantea serios desafíos a las organizaciones que buscan aprovechar el poder transformador de la IA: ¿Cómo garantizar que los sistemas de IA sean fiables, éticos y seguros? ¿Puede identificar y mitigar eficazmente los riesgos en todo el ciclo de vida de la IA? Y quizás lo más importante, ¿cómo navega por el creciente laberinto de las regulaciones de IA mientras genera confianza con sus usuarios?
Abordar estos desafíos requiere más que intuición: exige un enfoque estructurado y alineado con la industria. Ahí es donde el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), una autoridad mundial que promueve estándares de seguridad e innovación. El Marco de Gestión de Riesgos de IA (AI RMF) del NIST tiene como objetivo guiar a las organizaciones para asegurar su adopción de la IA de manera responsable y conforme.
¿Por qué es esencial la gestión de riesgos de la IA?
La gestión de riesgos de IA es esencial para abordar los riesgos de IA, antes de que puedan interrumpir las empresas o causar daños a los usuarios. Ahora más que nunca, es necesario adoptar prácticas de gestión de riesgos de IA. He aquí por qué:
Los sistemas de IA son omnipresentes. La IA no funciona en el vacío. Está integrado en industrias que tocan todos los aspectos de nuestras vidas, desde el diagnóstico de afecciones médicas hasta la aprobación de préstamos. Sin salvaguardas sólidas, incluso los descuidos menores podrían provocar consecuencias significativas. Un ejemplo del mundo real: Tesla'La función de piloto automático ha causado múltiples incidentes, incluidos los choques y las muertes, debido a interpretaciones erróneas del vehículo's alrededores.
Los sistemas de IA son cada vez más complejos. Los modelos avanzados de IA, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), funcionan de formas que a menudo resultan opacas para los usuarios. Esto se conoce como el problema de la "caja negra". La falta de transparencia dificulta la seguridad, la auditoría o la confianza en las decisiones de la IA, especialmente cuando se trata de la seguridad de GenAI. Un ejemplo: la tecnología deepfake se ha utilizado para crear videos realistas pero completamente falsos, Hacer que las figuras públicas sean tergiversadas.
Las regulaciones de la IA son cada vez más apremiantes. Los gobiernos están interviniendo con requisitos estrictos que exigen transparencia y mitigación de riesgos para los sistemas de IA. La UE's Ley de IA y el de California Ley de Privacidad del Consumidor (CCPA) son dos de las principales regulaciones de IA que las organizaciones deben cumplir.
Alinear la IA con los valores de la organización es imprescindible. Una IA mal gestionada puede dar lugar a errores éticos que erosionan la confianza del público. Por ejemplo, en enero de 2025, Apple también se enfrentó a una reacción violenta por su resumen de noticias impulsado por IAl, que tergiversó temas sensibles, lo que llevó a la empresa a pausar la función y trabajar en mejoras.
Está claro que los riesgos de IA no abordados pueden perturbar las empresas e incluso causar daño a los usuarios. La estandarización de la gestión de riesgos de IA ayuda a las organizaciones al proporcionar directrices claras que garantizan el cumplimiento normativo, mantienen los estándares éticos y mejoran la confianza del público.
Wiz's Informe sobre el estado de la seguridad de la IA en 2025 destaca vulnerabilidades como DeepLeak, donde una base de datos de DeepSeek expuso información confidencial, y SAPwned, que permitió a los atacantes apoderarse de SAP AI Core. Estos incidentes subrayan la importancia de marcos como NIST AI RMF para identificar y mitigar los riesgos en todo el ciclo de vida de la IA.
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Un análisis más detallado del NIST AI RMF
Se puede pensar en el NIST AI RMF como un libro de jugadas para la adopción responsable de la IA. Está diseñado para ayudar a las empresas a adelantarse a los riesgos y, al mismo tiempo, garantizar que los sistemas de IA sean seguros, éticos y transparentes.
Ten en cuenta que el marco es totalmente voluntario para su adopción, por lo que el NIST lo hizo adaptable, en lugar de un manual "talla única" — es decir, organizaciones de todos los tamaños, en cualquier industria y país, pueden adaptarlo a sus necesidades específicas.
¿Por qué se creó el RMF de IA del NIST?
El NIST creó el RMF de IA en respuesta a la creciente complejidad de los sistemas de IA y a la creciente necesidad de estándares que siguieran una 30 de octubre de 2023, Orden Ejecutiva de AI. Al facilitar la colaboración entre el gobierno, la industria y el mundo académico, el NIST ha diseñado el marco con los siguientes objetivos clave:
Establecer estándares coherentes y accionables para gestionar los riesgos de IA
Para permitir que las organizaciones identifiquen y aborden posibles amenazas antes de que se agraven
Construir una base para prácticas éticas, seguras y transparentes de IA que refuercen la confianza pública
¿Cuándo se creó el RMF de IA del NIST?
El primer borrador del NIST AI RMF debutó en marzo de 2022, y la versión final se lanzó en enero de 2023.
Manteniéndose a la vanguardia, el NIST también introdujo el Perfil de IA generativa en julio de 2024, atendiendo específicamente a los desafíos que plantean los sistemas de IA de la Generación en rápida evolución.
¿Cuál es la estructura del RMF de IA del NIST?
El RMF de IA del NIST se divide en dos partes principales que, en conjunto, guían a su organización en la gestión de los riesgos de IA a lo largo de todo el ciclo de vida.
El marco también incluye materiales de apoyo para ayudarte a aplicar estas directrices de forma eficaz, específicamente:
Libro de jugadas de AI RMF: Una guía paso a paso para implementar el NIST AI RMF
Hoja de ruta de AI RMF: Un cronograma para adoptar prácticas de gestión de riesgos de IA
Cruces peatonales AI RMF: Herramientas para mapear las prácticas existentes con el NIST AI RMF
Perspectivas: Diferentes puntos de vista de la gestión de riesgos de IA adaptados a sectores o necesidades específicas
Casos de uso: Ejemplos del mundo real de cómo las organizaciones están poniendo en funcionamiento el NIST AI RMF
A continuación, veamos las dos partes del NIST AI RMF con más detalle.
NIST AI RMF - Parte 1. Sistemas de IA de confianza y riesgos organizativos
La Parte 1 del RMF de IA del NIST se centra en definir qué hace que un sistema de IA sea "confiable". Establece principios clave como la fiabilidad, la transparencia, la equidad, la responsabilidad y la seguridad, y también presenta riesgos comunes de la IA, como los siguientes:
Predisposición: Algoritmos de IA que reflejan la discriminación no intencionada
Violaciones de privacidad: Las canalizaciones de IA gestionan mal los datos confidenciales
Brechas de seguridad: Vulnerabilidades de los sistemas de IA que los atacantes pueden explotar
…y muchos otros.
El objetivo de la Parte 1 es ayudar a tu organización a identificar, abordar y reducir los riesgos de IA promoviendo soluciones de IA que sean transparentes, auditables y explicables—asegurando que los sistemas de IA no solo sean efectivos, sino también éticos y seguros.
NIST AI RMF - Parte 2. Cuatro funciones principales del marco
La Parte 2 del RMF de IA presenta las cuatro funciones y categorías principales bajo las que el marco organiza sus directrices accionables:
| Core Function | What it helps you do | Why it matters |
|---|---|---|
| Govern | Define governance structures, assign roles, and outline responsibilities for managing AI risks | Helps align AI systems with standards, regulations, and organizational values |
| Map | Identify and assess risks throughout the AI lifecycle | Fosters proactive identification of risks to promote AI security, and ensures AI aligns with governance practices |
| Measure | Quantify and assess the performance, effectiveness, and risks of AI systems | Ensures that AI remains stable, efficient, and compliant over time |
| Manage | Develop strategies for mitigating risks and ensuring AI systems remain compliant and secure | Facilitates continuous monitoring, auditing, and improvement to minimize risk exposure |
El objetivo de la Parte 2 es ofrecerte un enfoque estructurado para la gestión de riesgos de IA organizando prácticas esenciales bajo estas funciones principales, permitiendo a tu organización integrar la gestión de riesgos en tus sistemas de IA y mejorar continuamente tus soluciones de IA.
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¿Cómo puedes adoptar el RMF de IA del NIST?
Adoptar el RMF de IA del NIST no es un proceso único para todos, pero con un enfoque sistemático puedes hacer que funcione para tu organización.
Al conocer el nivel de madurez de su organización, puede comparar su nivel actual de madurez.
1.Comprenda su ecosistema de IA: Comience por crear una lista de materiales de IA (AI-BOM) para obtener visibilidad de sus activos de IA. Este inventario ayuda a garantizar que comprenda el alcance completo de sus sistemas de IA y dónde podrían estar las posibles vulnerabilidades.
2. Evalúe y priorice los riesgos: Utilice la función "Mapa" del marco para identificar los riesgos en sus sistemas de IA. Por ejemplo, ¿su chatbot de IA orientado al cliente se alinea con las leyes de privacidad? ¿Sus modelos están alineados con las directrices éticas?
3. Determine su nivel de madurez: El NIST define cuatro niveles de madurez de la IA:
Nivel 1 - Parcial: Conciencia de riesgo limitada
Nivel 2 - Informado sobre riesgos: Una comprensión básica de los riesgos y las mitigaciones
Nivel 3 - Repetible: La gestión de riesgos es sistemática y documentada
Nivel 4 - Adaptativo: La gestión de riesgos de la IA está totalmente integrada y evoluciona
Al conocer el nivel de madurez de su organización, puede comparar su nivel actual de madurez. Capacidades de seguridad de IA y priorizar las mejoras futuras.
4. Integrar y actuar: Alinee el RMF de IA del NIST con su ciclo de vida de IA. Por ejemplo:
Aplica la función "Gobernar" para establecer una clara responsabilidad de tus herramientas de IA de generación.
Utiliza la función "Medir" para probar y refinar continuamente los resultados de la IA para garantizar la equidad y la precisión.
Para las organizaciones que buscan acelerar este proceso,
5. Supervise, aprenda e itere: Los sistemas de IA evolucionan, al igual que su enfoque para gestionarlos. Las actualizaciones periódicas, como la incorporación del perfil de IA generativa del NIST para la seguridad y el cumplimiento de GenAI, garantizan que su estrategia de gestión de riesgos se mantenga a la vanguardia.
Para las organizaciones que buscan acelerar este proceso, AI-SPM le ofrece una solución integral y proactiva para Gestión de riesgos de IA en entornos de nube. WIZ AI-SPM simplifica la gestión de riesgos de IA con funciones como AI-BOM sin agentes, evaluaciones de riesgos automatizadas y análisis de rutas de ataque, todas diseñadas para alinearse con el NIST AI RMF.
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¿Qué sigue? Wiz para AI-SPM
El NIST AI RMF ofrece un camino claro para gestionar el complejo panorama de los riesgos y las regulaciones de la IA. Al adoptar este marco, las organizaciones pueden garantizar que sus sistemas de IA sigan siendo éticos, seguros y cumplan con las regulaciones globales en evolución.
Wiz se compromete a ayudar a las organizaciones a mejorar su postura de seguridad de IA y a poner en funcionamiento los marcos de gestión de riesgos de IA de forma eficaz, entre ellos Cumplimiento del NIST, a través de nuestra oferta AI-SPM.
¿Listo para aprender más? Visite el Página web de Wiz para IA, o si prefieres un Demostración en vivo, nos encantaría ponernos en contacto contigo.
