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Centro de soluciones: Gobernanza de la IA

Gobernar cada modelo, cada agente y los datos que los respaldan

BigID detecta la IA que opera en toda su empresa, tanto la autorizada como la no autorizada, mapea los datos con los que se entrena cada sistema, los recupera y a los que accede, y transforma su política de IA en controles aplicados a nivel de datos, en la nube o completamente dentro de sus propios límites. La evidencia se acumula a medida que avanza, preparándose para la Ley de IA de la UE, el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST, la norma ISO/IEC 42001 y la normativa futura.

Vea la gobernanza de la IA en su propia propiedad. ▶Observa cómo funciona. Haz una visita guiada
Lo que encuentra
Modelos, agentes y los datos que manejan.
IA autorizada y no autorizada en entornos de ejecución de IA en la nube, SaaS, código y herramientas de proveedores.
Lo que demuestra
¿Qué modelo se entrenó con qué datos?
Linaje, evaluaciones de riesgos y registros de auditoría, mapeados a los marcos de referencia con los que se informa.
Dónde se corre
En cualquier lugar, incluso en espacios aislados
Una plataforma que abarca desde SaaS multiusuario hasta soluciones totalmente desconectadas, con todas las funcionalidades en todos los modos.
Por qué la gobernanza comienza con los datos

La gobernanza de la IA se mantiene cuando se ejecuta sobre los datos subyacentes.

Las empresas están implementando modelos, copilotos y agentes más rápido de lo que cualquier comité puede revisarlos, y para la mayoría de las empresas, el riesgo de datos es la parte más importante del riesgo de IA. La IA se ejecuta en archivos, correo electrónico, chat, código y almacenes de vectores tanto como en bases de datos. BigID gobierna los modelos y esos datos en conjunto, por lo que la política se convierte en un control y cada control deja evidencia. El programa se basa en descubrimiento y clasificación de datos, gobernanza del accesoy privacidad y cumplimiento.

Un inventario para los modelos y los datos que los alimentan.

Todos los modelos, agentes, canalizaciones y fuentes de datos en un solo lugar, Con el propietario, el propósito, los datos con los que se entrena o que recupera, y quién puede acceder a ellos. Los equipos de gobernanza parten de los bienes inmuebles, sin necesidad de conciliar hojas de cálculo.

Política que se ejecuta como control

Las normas de uso aceptable, acceso y responsabilidad se aplican en la capa de datos y modelos, Luego se registra en la herramienta GRC que ya utilizas para generar informes. El documento de política y el sistema en funcionamiento dicen lo mismo.

Gobernanza que se mantiene al ritmo de la deriva

Los modelos cambian, los datos cambian y las regulaciones cambian. El descubrimiento y la evaluación continuos mantienen actualizados el inventario, las puntuaciones de riesgo y las pruebas, de modo que la próxima auditoría se base en el patrimonio actual.

Véalo funcionar

Observa cómo funciona.

Evaluaciones de riesgos basadas en datos y agentes de BigID para la IA y el cumplimiento de la privacidad

Evaluaciones de riesgos para la IA y la privacidad, elaboradas a partir de los datos con los que interactúa un sistema de IA, con un agente que lleva a cabo la evaluación, para sistemas de IA, programas de privacidad y cumplimiento normativo.

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Consulte los agentes registrados con un patrocinador y un propósito aprobado, y qué información tiene permitido ver cada uno.

Haz una visita guiada

Un programa de gobernanza que demuestra su valía a medida que avanza.

La gobernanza de la IA funciona como un ciclo: saber qué se está ejecutando, establecer las reglas, aplicarlas donde residen los datos y vigilar cualquier desviación. BigID ejecuta cada etapa con la misma inteligencia de datos, por lo que cada pasada deja como resultado el inventario, las evaluaciones, el linaje y el registro de auditoría que solicita el regulador.

EvalúeSepa qué está ejecutando. Una visión completa de cada modelo, agente y canalización, así como de cada fuente de datos que los alimenta, antes de que se escriba una sola política.

DefinirEstablezca las reglas desde el principio. Uso aceptable, controles de acceso, rendición de cuentas y estándares de comportamiento en todo el programa de IA, adaptados a los marcos normativos a los que usted debe rendir cuentas.

Hacer cumplirAplícalos en la capa de datos y en la capa del modelo. Se deben establecer límites en las indicaciones, aplicar el principio de mínimo privilegio a los agentes y utilizar datos limpios y conformes a la normativa antes de la formación, y en caso de infracciones, se asignarán medidas correctivas.

MonitorMantén el ritmo de la deriva. Descubrimiento y evaluación continuos a medida que cambian los modelos, los datos y las regulaciones, para que la postura de gobernanza se mantenga actualizada entre auditorías.

¿Qué se gobierna? Modelos y entornos de ejecución de IA Agentes y NHIs Copilotos y asistentes IA de proveedores y terceros Datos de entrenamiento y RAG Indicaciones y respuestas El programa, ejecutándose continuamente Evalúe cada modelo, agente, canalización y conjunto de datos Definir la política uso aceptable, acceso, propietarios, responsabilidad Hacer cumplir controles sobre los datos, el modelo y el acceso Monitor modelos, datos y reglas cambio; la postura se mantiene Evidencia, producida a medida que se desarrolla. Inventario y propietarios de IA Evaluaciones de riesgos Linaje de datos de entrenamiento Sendero de acceso y actividades Reguladores, auditores, y su herramienta GRC el mismo contexto en cada etapa Datos BigID e inteligencia artificial descubrimiento, clasificación, acceso, actividad y linaje, lo mismo en cada despliegue, incluso en entornos aislados de la red. Nube SaaS En las instalaciones AI Desarrollador Mapeado a la Ley de IA de la UE, el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST, ISO/IEC 42001, GDPR, CCPA y los controles que usted defina.
IA soberana

Gestiona completamente los datos, los modelos y los flujos de trabajo de IA dentro de tus propios límites.

La IA soberana mantiene los datos, los modelos y los sistemas que los gobiernan dentro de un límite definido por el usuario. BigID se crea una vez y se implementa en cualquier lugar, por lo que el descubrimiento, la clasificación, la gobernanza y los flujos de trabajo de agentes funcionan de la misma manera en un entorno aislado y sin conexión a la red que en la nube, sin conectividad saliente ni telemetría de comunicación con el servidor.

plano de control localTodo se queda dentro. La configuración, la orquestación del escaneo, los resultados, los paneles de control, las API, las indicaciones de IA y los registros de auditoría permanecen dentro de su entorno.

Trae tu propio modeloTus modelos aprobados impulsan la IA de BigID. La clasificación y la inteligencia de datos se ejecutan sin enviar datos confidenciales ni metadatos a un modelo de terceros.

Seguridad del producto integradaLas llaves y las credenciales siguen siendo suyas. Cifrado y gestión de claves controlados por el cliente, credenciales en su propia bóveda y análisis con privilegios mínimos.

Automatización más allá del accesoFlujos de trabajo basados en agentes incluidos. Las API, los informes, la orquestación de políticas y los flujos de trabajo basados en MCP para agentes y copilotos funcionan de la misma manera en implementaciones autogestionadas y aisladas de la red.

Implementar como Software como servicio (SaaS) multiusuario Nube de un solo inquilino Trae tu propia nube Nube privada Híbrido En las instalaciones Totalmente aislado del aire
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Dónde comienzan los programas de gobernanza de la IA

¿Qué tipo de inteligencia artificial se está utilizando realmente en toda la empresa? BigID descubre modelos, agentes, copilotos y aplicaciones de IA en entornos de ejecución de IA en la nube, SaaS, locales y de desarrollo, según el tipo de conector: LLM, agentes, artefactos de contexto, bibliotecas de IA en código, tokens de acceso y servidores MCP. Cada uno está vinculado a un activo en el inventario, con su propietario y propósito. Inventario e IA en la sombra → ¿Con qué datos se entrena, se recupera o se expone cada modelo? BigID clasifica los datos que hay detrás de cada sistema de IA, estructurados y no estructurados, incluidos los almacenes de vectores, y registra qué modelos se entrenaron con qué datos, con su linaje desde la fuente hasta la salida. Datos para IA → ¿Este sistema de IA ha sido aprobado: evaluado, registrado y libre de riesgos evidentes? BigID confirma que la evaluación de IA está completa, el RoPA está completo y no queda ningún riesgo pendiente, con evaluaciones que abarcan el modelo, los datos y el uso en conjunto, y que clasifican las iniciativas según el riesgo legal. Evaluaciones de privacidad de la IA → ¿Cómo demostramos el cumplimiento de la Ley de IA de la UE, el Marco de Referencia de Riesgos de IA del NIST y la norma ISO/IEC 42001? Verifique cada sistema de IA y cada agente conforme a las regulaciones, marcos y políticas internas aplicables, desarrolle sus propios controles en paralelo y genere evidencia para inventarios, revisiones de riesgos, acceso, monitoreo e incidentes. Cumplimiento y evidencia → ¿Cómo convertimos los principios de la IA responsable en algo que se pueda hacer cumplir? Vincula cada principio a un control: mantén los datos tóxicos, regulados e innecesarios fuera del entrenamiento, limita los resultados de datos sensibles que pueden aparecer, aplica la política de confianza cero al acceso al modelo y mantén un registro de auditoría de la actividad de la IA. IA responsable → ¿Cómo podemos garantizar que el uso de Copilot y ChatGPT por parte de los empleados se ajuste a la política de la empresa? BigID supervisa lo que se comparte con los copilotos y asistentes, señala los datos confidenciales cuando se le solicita, alerta sobre conversaciones que no cumplen con las políticas y preserva los derechos de acceso de cada empleado cuando se le solicita que acceda a datos confidenciales. Uso de IA por parte de los empleados → ¿Quién controla lo que nuestros agentes de IA pueden alcanzar y hacer? Los agentes son identificados, vinculados a los datos a los que acceden, las herramientas que utilizan y el propietario responsable, sujetos al principio de mínimo privilegio y supervisados en tiempo real con registros de auditoría que proporcionan evidencia. Gobernanza de agentes → ¿Podemos gobernar la IA sin que nuestros datos, indicaciones o hallazgos salgan de nuestro entorno? Sí. El mismo BigID se ejecuta en las instalaciones, en una nube privada y completamente aislado de la red, con el plano de control, los registros de auditoría y las indicaciones de IA dentro de su perímetro y sus propios modelos aprobados impulsando la IA de BigID. IA soberana →
Capacidades

Desde el primer inventario hasta la auditoría, todo en una misma plataforma.

Agrupados en el orden en que un programa de gobernanza suele adoptarlos: identificar la IA, comprender los datos con los que se ejecuta, evaluar el riesgo, demostrar el cumplimiento y exigirle que se rija por principios de IA responsable; luego, extender los mismos controles a los empleados que utilizan la IA a diario y a los agentes que actúan en su nombre.

Descubrimiento de activos mediante IA e IA en la sombra

La gobernanza comienza con una lista completa. BigID encuentra la IA que se utiliza en toda la empresa, incluidos los copilotos, las bibliotecas, los modelos de proveedores y los servidores MCP que nadie ha registrado, y cataloga cada uno con el contexto que necesita un revisor.

  • Encuentra todas las fuentes de datos de IA por tipo de conector: LLM, agentes, artefactos de contexto y más.
  • Descubra modelos, agentes, copilotos y aplicaciones de IA en entornos de nube, SaaS, locales y de desarrollo.
  • Examine los entornos de ejecución de IA en la nube en busca de modelos que se ejecuten fuera de los flujos de trabajo aprobados.
  • Encuentra bibliotecas de IA y LLM en el código y las carpetas, y tokens de acceso a IA dentro de las aplicaciones.
  • Descubra los servidores MCP y consulte sus herramientas para ver qué datos exponen.
  • Identificar proveedores y terceros que utilizan IA no autorizada
  • Detectar usuarios no autorizados de modelos y el uso no autorizado de modelos con datos confidenciales.
  • Enlace de activos: confirme que cada fuente de IA esté vinculada a un activo en el inventario.
  • Cataloga modelos, agentes, aplicaciones, conjuntos de datos, flujos de trabajo, proveedores, propietarios y usos comerciales en un único registro.
  • Registre el propósito, el propietario, los conjuntos de datos, los controles, las evaluaciones de riesgos, el linaje, las políticas, las aprobaciones y los incidentes de cada sistema.

Controla los datos con los que se entrena la IA y los que recupera.

La mayor parte del riesgo en IA reside en los datos. BigID clasifica qué datos alimenta cada modelo, registra qué modelo aprendió de qué datos y mantiene los conjuntos de entrenamiento y las fuentes RAG limpios y conformes antes de que lleguen a un modelo.

  • Clasifique los datos estructurados y no estructurados, incluidas las bases de datos de código, chat y vectores, por sensibilidad y riesgo.
  • Clasifique los datos por taxonomía empresarial y contexto semántico, en cualquier idioma.
  • Registra qué modelos se entrenaron con qué datos y detecta datos confidenciales en los conjuntos de entrenamiento.
  • Mapea los flujos de datos y accede a su linaje dentro de las iniciativas de IA, desde los datos de origen hasta el resultado de la IA.
  • Etiquete los vectores en los almacenes de vectores por sensibilidad o línea de negocio y aplique controles de acceso a las aplicaciones RAG.
  • Gestionar conjuntos de datos de entrenamiento y RAG con búsqueda en lenguaje natural en todo el sitio
  • Oculte o tokenice los atributos del problema antes del entrenamiento, ya sea de forma nativa o a través de servicios de terceros.
  • Ejecutar conjuntos de datos predefinidos a través de comprobaciones de cumplimiento del marco de privacidad e IA.
  • Aplicar retención a los datos de IA, incluyendo disposición para consentimiento vencido o exclusión voluntaria de la toma de decisiones automatizada.
  • Automatice el trabajo de administración de datos con un copiloto de IA: etiquetado, dominios, descripciones comerciales y propiedad inferida.

Evaluaciones de privacidad de la IA y riesgos

Las evaluaciones parten de los aspectos que realmente afectan a un sistema de IA: la sensibilidad de sus datos, quién puede acceder a ellos y cómo se utilizan. Los cuestionarios aportan información que solo una persona puede responder, y un sistema de IA se aprueba una vez que se completan su evaluación y el RoPA (Registro de Riesgos y Prácticas) y no queda ningún riesgo pendiente.

  • Confirme que la evaluación de IA está completa, que el RoPA está completo y que no hay riesgos pendientes.
  • Automatice la evaluación de riesgos de la IA en la IA interna y de proveedores.
  • Capturar el riesgo del modelo, los datos y el uso de forma conjunta
  • Complemente los hallazgos basados en datos con cuestionarios.
  • Priorizar las iniciativas de IA según el riesgo legal.
  • Mida el riesgo de seguridad según la sensibilidad de los datos compartidos con la IA, manteniendo separadas las IA internas y externas.
  • Evaluar el riesgo de identidad: qué usuarios, grupos y agentes pueden acceder a cada sistema de IA y si ese acceso es el adecuado.
  • Postura de riesgo unificada en lo que respecta al riesgo de datos, el riesgo de modelos de IA, el riesgo de acceso y el riesgo de agentes.
  • Información sobre vulnerabilidades en IA SPM, escaneo de código y conversaciones.
  • RoPA se basa en datos descubiertos, con mapas de flujo de datos asistidos por IA que se mantienen actualizados a medida que cambian los sistemas.
  • Autocompletar las evaluaciones a partir de evidencia existente, como informes SOC 2 e ISO, y de PIA y RoPA relacionados.
  • Dirija los hallazgos y las aprobaciones a los propietarios responsables y realice un seguimiento de cada uno hasta su cierre con un registro de auditoría.

Cumplimiento normativo de la IA y alineación de políticas de agentes

Verifique cada sistema de IA y cada agente con respecto a las regulaciones, marcos y políticas internas a las que está sujeto, agregue sus propios controles y realice un seguimiento de todo desde un panel central. La evidencia proviene del programa en ejecución, por lo que está actualizada el día que un auditor la solicite.

  • Evaluar el riesgo en relación con la Ley de IA de la UE
  • Evaluar la alineación con el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST
  • Cumplimiento nativo con la norma ISO/IEC 42001, junto con el RGPD, la CCPA y otras normativas de protección de datos.
  • Alinear el acceso de los agentes con las políticas, las obligaciones regulatorias y los controles internos.
  • Crear y realizar un seguimiento de los controles de cumplimiento personalizados.
  • Paneles de control ejecutivos de cumplimiento configurables
  • Identifique las infracciones de las políticas y, a continuación, asigne tareas y realice un seguimiento de la corrección desde el panel de control.
  • Generar evidencia para inventarios de IA, revisiones de riesgos, controles de acceso, gobernanza de datos, monitoreo e incidentes.
  • Un registro de cumplimiento y auditoría que indique qué datos se utilizaron para entrenar qué IA
  • Comparta hallazgos y evidencia con plataformas GRC, de catálogo e ITSM a través de API, MCP, intercambio de metadatos y bibliotecas integrables.

IA responsable, aplicada a nivel de datos.

Los principios de la IA responsable se cumplen cuando se vinculan a controles. BigID los pone en práctica mediante la seguridad de los datos, el cumplimiento normativo y la auditoría: de qué puede aprender un modelo, qué puede alcanzar, qué puede revelar y un registro de cada uno de estos datos.

  • Identificar datos regulados, personales, tóxicos, obsoletos, duplicados o innecesarios antes de entrenar o ajustar un modelo.
  • Limitar la exposición de datos personales, sensibles o regulados a través de los resultados de la IA.
  • Aplique la confianza cero a la IA: supervise y controle a qué datos pueden y deben acceder los modelos de datos.
  • Fomente la rendición de cuentas con registros de auditoría para la actividad de IA.
  • Transparencia en el linaje del modelo y los datos de entrenamiento, para que cada sistema de IA pueda mostrar en qué se basa.
  • Alinee los programas de IA con los estándares legales, éticos y reglamentarios y con su política de uso aceptable.
  • Violaciones de políticas superficiales, IA en la sombra, movimiento de datos riesgoso, riesgos inmediatos y brechas de cumplimiento en una sola vista.
  • Revocar el acceso, poner en cuarentena los datos, hacer cumplir las políticas, minimizar la exposición y demostrar el control.

Controlar cómo los empleados utilizan la IA

Los empleados obtienen los copilotos y asistentes que desean, dentro de unas normas que la empresa puede defender. BigID supervisa la información compartida, identifica los datos confidenciales cuando se le solicita y mantiene intactos los derechos de acceso de cada persona cuando la IA recupera datos en su nombre.

  • Supervise los datos compartidos con Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini y los agentes, con un registro de auditoría de lo que se compartió.
  • Detectar datos confidenciales enviados a herramientas de IA e interfaces LLM y alertar sobre ellos.
  • Escaneo bidireccional de indicaciones y respuestas para términos sensibles y combinaciones de atributos.
  • Defina políticas de límites conversacionales y alerte a los administradores sobre conversaciones que no cumplan con dichas políticas.
  • Conservar los privilegios de acceso de los empleados cuando una solicitud de información revoque datos confidenciales.
  • Etiquete los datos confidenciales con etiquetas que los copilotos comprendan.
  • Vea qué empleados pueden usar qué copilotos y modelos, corrija los permisos y revoque cuando sea necesario.
  • Realiza un seguimiento de la actividad de datos activada por herramientas de IA en tiempo real, detectando accesos anómalos y movimientos no autorizados.

Gobernar los agentes de IA como identidades

Los agentes actúan con permisos reales sobre datos reales. BigID trata a cada uno como una identidad con un propietario, le aplica el mínimo privilegio en función de la sensibilidad de la información a la que puede acceder y mantiene un registro rastreable de todo lo que toca y produce.

  • Descubre agentes de IA en plataformas SaaS, en la nube, locales y de IA, incluyendo identidades no humanas y efímeras.
  • Asocie los agentes con los datos a los que acceden, las herramientas que utilizan y los propietarios responsables de ellos.
  • Correlacionar la identidad del agente con las cuentas de servicio y credenciales subyacentes.
  • Aplicar el principio de mínimo privilegio a los agentes en función de la sensibilidad de los datos y el contexto empresarial.
  • Reevaluar continuamente los derechos a medida que cambian el alcance, los datos o los riesgos del agente.
  • Supervise las interacciones de los agentes con datos confidenciales en tiempo real, detectando consultas inusuales, extracciones masivas y desviaciones de políticas.
  • Controla cómo los agentes utilizan los datos y se comunican entre sí.
  • Alerta sobre infracciones alineadas con las políticas de privacidad y seguridad de AI TRiSM.
  • Realiza un seguimiento de lo que los agentes ingieren, transforman, generan y exponen, con un linaje desde el origen hasta el resultado.
  • Automatice la remediación: revoque el acceso, ponga en cuarentena los datos o active una aprobación.
  • Ejecute la aplicación de la gobernanza de IA como un agente, desde BigID o desde Claude, Copilot, GPT y Gemini.
Cobertura

Todo tipo de IA y los datos que alcanza

El descubrimiento y la gobernanza se ejecutan sin agentes en entornos de nube, SaaS, locales, de IA y de desarrollo, ordenados por tipo de conector, de modo que el inventario abarca lo que la empresa construyó, compró y adoptó por su cuenta.

Modelos y entornos de ejecución de IA

Modelos internos y alojados en la nube, autorizados o que se ejecutan fuera de los flujos de trabajo aprobados.

Agentes de IA

Agentes como identidades no humanas y efímeras, con las cuentas de servicio detrás de ellos.

Copilotos y asistentes

Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini y los asistentes empresariales que utilizan los empleados.

Servidores MCP y artefactos de contexto

Los servidores y los agentes de contexto se conectan a través de, y los datos que cada uno expone

Datos de entrenamiento y ajuste fino

Fuentes estructuradas y no estructuradas, conjuntos de datos escalonados y lo que cada modelo aprendió de

Tiendas RAG y de vectores

Vectores etiquetados según su sensibilidad, con controles de acceso aplicados durante la recuperación.

Entornos de código y desarrollo

Bibliotecas de IA y LLM en repositorios y carpetas, y tokens de acceso de IA en aplicaciones

IA de proveedores y terceros

Proveedores que utilizan IA en sus datos, evaluados junto con lo que usted gestiona por su cuenta.

Marcos y regulaciones Ley de AI de la UE RMF de IA del NIST ISO/IEC 42001 GDPR CCPA / CPRA AI TRiSM Tus propios controles
Prueba

Reconocido por su gobernanza de IA, se confía en los datos que la sustentan.

Reconocimiento de analistas

  • Frost & Sullivan: Empresa del año 2025 en gobernanza de IA.
  • Líder en la matriz QKS SPARK™: Gobernanza de la IA
  • Incluida en la Guía de Mercado de IA TRiSM de Gartner para 2025.
  • Presente en más de 30 ocasiones en los ciclos de Hype de Gartner de 2025, incluyendo Seguridad, Privacidad y Gestión de Proyectos de IA.
  • Líder en The Forrester Wave™: Soluciones para la detección y clasificación de datos confidenciales, segundo trimestre de 2026.
  • Clasificado en el puesto #1 en clasificación de datos por Intuit, entre 20 proveedores.
Ver la puntuación de Forrester →

Desde el campo

“BigID me proporciona una mayor visibilidad de los datos confidenciales, ayuda a priorizar las medidas de seguridad, reduce la superficie de ataque, refuerza el cumplimiento normativo y aumenta la eficiencia operativa en general, un pilar estratégico de nuestra transformación de ciberseguridad basada en la IA.”

CISO, empresa global de atención médica

“Necesitábamos automatizar los procesos y la gestión de datos en todos los sistemas para los datos de varios millones de clientes distribuidos en numerosos sistemas y conjuntos de datos. BigID fue la solución que lo hizo de la manera más eficiente y sofisticada, y además ofrecía más casos de uso que podíamos incorporar en el futuro.”

Director de Privacidad, Compañía Global de Telecomunicaciones

Preguntas frecuentes

Lo primero que se preguntan los líderes en gobernanza, privacidad y seguridad es:

Ya contamos con una política de IA y una herramienta GRC. ¿Qué aporta BigID?

La capa que hace que la política sea cierta. Tu herramienta GRC registra los controles; BigID los aplica donde se encuentran los datos y los modelos: límites en las indicaciones, privilegios mínimos para los agentes, comprobaciones de cumplimiento antes de la capacitación. Luego, retroalimenta la evidencia al registro GRC, de modo que el sistema de registro y el entorno en funcionamiento coincidan.

¿Esto incluye la IA que no hemos desarrollado, como los copilotos y los modelos de proveedores?

Sí, y suele ser ahí donde el inventario crece más rápido. BigID descubre copilotos, asistentes, IA de proveedores, bibliotecas de IA en código y servidores MCP junto con modelos internos, y luego evalúa cada uno con respecto al mismo marco, con los datos a los que puede acceder y las personas y agentes que lo utilizan.

¿Cómo se adapta el programa a los cambios en la normativa sobre IA?

Los marcos de trabajo están configurados y sus propios controles se ubican junto a ellos. BigID se ajusta a la Ley de IA de la UE, al Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST y a la norma ISO/IEC 42001, además del RGPD y la CCPA, permite crear y realizar un seguimiento de los controles personalizados y los reevalúa continuamente, de modo que un nuevo requisito se convierte en un nuevo control en un inventario que ya se tiene.

¿Qué es la gobernanza de la IA?

La gobernanza de la IA es el conjunto de políticas y controles que garantizan que el uso de la IA sea seguro, legal y responsable. En la práctica, significa saber qué modelos, agentes y copilotos están en funcionamiento, con qué datos se entrena o a qué datos accede cada uno, y quién es responsable de ello, para luego aplicar políticas y generar evidencia. BigID ejecuta ese ciclo en los datos subyacentes, comenzando desde descubrimiento y clasificación de datos y extendiéndose a Gobernanza de acceso para empleados y agentes de IA.

¿Cómo detecta BigID la IA oculta?

Descubre la IA por tipo de conector en toda la infraestructura, en lugar de pedir a los equipos que la registren. BigID busca en entornos de ejecución de IA en la nube, SaaS, entornos locales y de desarrollo modelos, agentes, copilotos, bibliotecas de IA en código, tokens de acceso y servidores MCP, vincula cada uno a un activo en el inventario con su propietario y propósito, y muestra los datos a los que puede acceder. Preparación para el asistente de IA Cubre, en particular, la preparación de los copilotos y asistentes.

¿Cómo gobierna BigID a los agentes de IA?

Considera a cada agente como una entidad con un propietario y le aplica el principio de mínimo privilegio. BigID descubre agentes, los asigna a los datos a los que acceden y a las herramientas que invocan, aplica el acceso según la sensibilidad de los datos y el contexto empresarial, supervisa sus interacciones en tiempo real y automatiza la remediación, como la revocación del acceso. Los mismos controles funcionan dentro de su propio perímetro a través de despliegue de IA soberanay Gestión de la postura de seguridad basada en IA y agentes las extiende a la postura de los datos mismos.

Recursos

Los detalles del programa y la normativa que lo rige.

Informe ejecutivo / Comience aquí
Inteligencia artificial responsable: un informe ejecutivo

Convertir los principios de la IA responsable en controles sobre los datos, el acceso y la actividad de la IA, de modo que la política y los sistemas en funcionamiento digan lo mismo.

Lea el informe →
Resumen de la solución BigID para la seguridad y la gobernanza de la IA Cómo BigID detecta la IA que se ejecuta en toda su empresa, gestiona los datos que la respaldan y aplica políticas en la capa de datos. Lea el informe → Guía Guía del panorama regulatorio de la IA para 2026 Las normativas y marcos regulatorios sobre IA vigentes este año, y lo que cada uno exige de los datos y sistemas que sustentan su IA. Lee la guía → Informe de investigación La empresa sin control: riesgos de la IA, acceso automatizado y la brecha de seguridad de datos en 2026. Dónde el acceso de los agentes ha superado los controles destinados a regularlo, y qué brechas se cierran primero. Lea el informe →

Traiga un sistema de IA que necesite para gobernar. Lo mapearemos en tiempo real.

Implementación de un sistema piloto, un flujo de trabajo RAG, un modelo de proveedor en revisión. Le mostraremos en qué consiste, los datos que lo respaldan, quién y qué puede acceder a él, y la evidencia que genera en su propio entorno.

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