El riesgo que representa la IA ha cambiado.
Las organizaciones ya no gestionan únicamente modelos de aprendizaje automático creados y controlados por equipos de ciencia de datos. Están implementando aplicaciones de IA generativa, copilotos, generación aumentada por recuperación (RAG), servicios de IA de terceros, SaaS habilitado para IA y agentes autónomos que pueden acceder a los datos empresariales y realizar acciones en diversas aplicaciones y API.
Eso amplía la superficie de riesgo.
Un sistema de IA puede exponer datos confidenciales a través de una solicitud. Una aplicación RAG puede recuperar información que un usuario no debería ver. Un agente de IA puede heredar permisos excesivos, llamar a una API, modificar un registro o activar un flujo de trabajo. Los empleados pueden enviar datos de la empresa a herramientas de IA no autorizadas. Los modelos y las aplicaciones pueden cambiar mientras que la evaluación de riesgos que los aprobó permanece inmutable.
Eficaz Gestión de riesgos de IA Por lo tanto, es necesario responder a algo más que si un modelo es preciso, explicable o justo.
Las organizaciones necesitan comprender Qué IA existe, qué datos utiliza, quién o qué puede acceder a ella, a qué puede acceder la IA, qué acciones puede realizar, qué políticas se aplican, cómo cambia el riesgo con el tiempo y qué deberían solucionar primero los equipos.
La gestión de riesgos de la IA es el proceso continuo de descubrir, evaluar, priorizar, supervisar y reducir los riesgos creados por los sistemas de IA, los datos, las identidades, el acceso, el uso y las acciones autónomas.
Gestión de riesgos de la IA: Conclusiones clave
- El riesgo que supone la IA va más allá del modelo. Las organizaciones necesitan gestionar el riesgo en todos los agentes, copilotos, indicaciones, resultados, fuentes RAG, conjuntos de datos, identidades, API, aplicaciones, canalizaciones e IA de terceros.
- Los datos determinan gran parte del impacto. El mismo comportamiento de la IA puede generar riesgos muy diferentes dependiendo de si involucra información pública, información de identificación personal, credenciales, registros financieros, propiedad intelectual u otros datos confidenciales.
- Los agentes de IA añaden riesgo a las acciones. La gestión de riesgos ahora debe tener en cuenta lo que la IA puede recuperar, modificar, compartir, ejecutar y activar, y no simplemente lo que un modelo puede generar.
- Las evaluaciones puntuales no son suficientes. Los activos de IA, los datos, los permisos, las integraciones, el uso, los modelos y los objetivos comerciales cambian después de la implementación.
- El riesgo debe determinar la intensidad del control. La sensibilidad de los datos, el acceso, la autonomía, el impacto en el negocio, la exposición regulatoria y las consecuencias de las decisiones deben determinar qué aspectos abordan primero las organizaciones.
- BigID gestiona el riesgo de la IA desde los datos hacia el exterior. BigID conecta los activos de IA con datos confidenciales, identidad, acceso, procedencia, propiedad, actividad, políticas, riesgos y medidas correctivas.
¿Qué es la gestión de riesgos de la IA?
La gestión de riesgos de la IA es el proceso que utilizan las organizaciones para identificar, evaluar, priorizar, mitigar, supervisar y documentar los riesgos asociados con el desarrollo, la implementación, la adquisición y el uso de la inteligencia artificial.
Ese proceso debería abarcar todo el ecosistema de IA, incluyendo:
- Modelos de IA y modelos fundamentales
- Aplicaciones de IA generativa
- Agentes de IA y flujos de trabajo autónomos
- Copilotos y asistentes
- Sistemas RAG
- Conjuntos de datos de entrenamiento y ajuste
- Indicaciones y resultados
- Bases de datos vectoriales y fuentes de conocimiento
- Software como servicio (SaaS) con inteligencia artificial
- API e integraciones
- Cuentas de servicio e identidades de máquina
- Servicios de IA de terceros
- IA de sombra
La gestión de riesgos de la IA también difiere del simple mantenimiento de un inventario de IA.
Un inventario indica que existe un sistema de IA.
La gestión de riesgos pregunta:
- ¿A qué datos confidenciales puede acceder?
- ¿Quién es su propietario?
- ¿Qué identidades le dan acceso?
- ¿Son apropiados sus permisos?
- ¿Qué puede hacer con los datos empresariales?
- ¿Qué políticas o reglamentos se aplican?
- ¿Qué podría ocurrir si falla o se ve comprometido?
- ¿Qué probabilidad y consecuencias tiene ese escenario?
- ¿Qué medidas de control reducen el riesgo?
- ¿Cómo sabrán los equipos cuándo cambia el riesgo?
El objetivo no es eliminar todos los riesgos de la IA. El objetivo es hacer que el riesgo sea visible, medible, cuantificable y lo suficientemente manejable para que la organización pueda utilizar la IA con un nivel de exposición aceptable.
Gestionar el riesgo de la IA desde los datos hacia afuera
Identifique los riesgos de la IA que generan una exposición empresarial real.
Conecte los sistemas de IA, los agentes, las indicaciones y los flujos de trabajo con datos confidenciales, identidades, permisos, propiedad, procedencia, uso e impacto empresarial.
¿Por qué ha cambiado la gestión de riesgos de la IA?
Los programas tradicionales de gestión de riesgos de la IA a menudo se centraban en un modelo.
Los equipos evaluaron los datos de entrenamiento, la precisión, el sesgo, la explicabilidad, el rendimiento y la deriva del modelo.
Esos controles siguen siendo importantes, pero el conjunto de herramientas de IA empresarial se ha ampliado.
Una aplicación de IA moderna puede conectar:
Usuario → Copiloto → Modelo → RAG → Almacén de vectores → Repositorio empresarial → API → Agente de IA → Aplicación empresarial
El riesgo puede surgir en cada punto de esa cadena.
El modelo puede funcionar exactamente como se diseñó mientras el sistema aún expone datos sensibles porque la capa de recuperación tiene acceso excesivo.
El agente puede proporcionar una respuesta precisa utilizando una identidad que le otorga más permisos de los que requiere su propósito comercial.
Un empleado puede utilizar un modelo aprobado a través de una aplicación no autorizada que envía datos de la empresa a un tercero.
Una aplicación de IA segura puede recuperar datos de origen mal gestionados que contengan credenciales, registros obsoletos, información personal o propiedad intelectual.
Por lo tanto, el riesgo de la IA moderna proviene de la relación entre la IA, los datos, la identidad, el acceso, la actividad y el contexto empresarial, y no solo del modelo en sí.
¿Cuáles son los principales riesgos de la IA?
Las organizaciones deben evaluar el riesgo de la IA en varias categorías interconectadas.
1. Exposición de datos sensibles
La IA puede interactuar con datos confidenciales durante el entrenamiento, el ajuste, la recuperación, la generación de indicaciones, la inferencia, la generación de resultados y los flujos de trabajo posteriores.
La exposición puede incluir:
- PII y datos personales
- Información de salud protegida e información sanitaria
- Información financiera
- Datos de pago
- Credenciales, secretos y tokens
- Propiedad intelectual
- Código fuente
- Comunicaciones confidenciales
- Registros de clientes y empleados
- Datos regulados o críticos para el negocio
Descubrimiento y clasificación Ayudar a las organizaciones a determinar qué información puede utilizar la IA y si esa exposición genera un riesgo significativo.
2. IA en la sombra
La IA puede introducirse en la organización más rápido de lo que los procesos formales de adquisición y gobernanza pueden detectarla.
Los empleados pueden usar herramientas de IA públicas. Los desarrolladores pueden conectar nuevos modelos mediante API. Las unidades de negocio pueden activar funciones de IA dentro de las plataformas SaaS. Los equipos pueden implementar agentes sin una revisión centralizada.
IA de sombra crea un problema de visibilidad antes de crear un problema de control.
No se puede evaluar el riesgo de un sistema de IA cuya existencia se desconoce.
3. Riesgo de acceso a la IA
Los sistemas de IA pueden heredar el acceso a través de:
- Usuarios
- Grupos
- Aplicaciones
- Cuentas de servicio
- Identidades de las máquinas
- Ámbitos de OAuth
- Roles en la nube
- API
- Permisos delegados
Por lo tanto, una aplicación de IA puede acceder a datos confidenciales incluso cuando nadie le haya otorgado intencionalmente acceso directo a ellos.
Gobernanza del acceso a la IA ayuda a los equipos a comprender estas rutas de acceso, identificar permisos excesivos, y conectarlos a datos confidenciales.
4. Riesgo de rapidez y de resultados
La IA sugiere pueden contener información empresarial sensible, mientras que los resultados pueden revelar, reproducir, inferir o transformar esa información.
Las organizaciones necesitan tener visibilidad sobre la información confidencial que entra y sale de los flujos de trabajo de IA, especialmente cuando los empleados utilizan servicios de terceros o la IA se conecta a datos internos.
5. Riesgo del agente de IA
Los agentes de IA crean un perfil de riesgo diferente porque pueden tomar medidas.
Un agente puede:
- Leer archivos
- Consultar bases de datos
- Llamar a las API
- Enviar mensajes
- Crear o modificar registros
- Mover información
- Eliminar contenido
- Activar flujos de trabajo
- Ejecutar acciones administrativas
La cuestión del riesgo cambia de “¿Qué puede decir la IA?” a “¿Qué puede ver, decidir y hacer la IA?”
6. Calidad de los datos y riesgo de linaje
Los resultados de la IA dependen de los datos en los que se basa.
Los datos incompletos, obsoletos, inapropiados, sesgados, de fuentes deficientes o etiquetados incorrectamente pueden afectar la fiabilidad de la IA y las decisiones empresariales.
Por lo tanto, las organizaciones necesitan comprender la procedencia de los datos y linaje, incluyendo el origen de los datos y cómo se movieron a través de los flujos de trabajo de entrenamiento, recuperación, transformación e inteligencia artificial.
7. Riesgo de seguridad
Los sistemas de IA pueden enfrentarse a amenazas como inyección rápida, Envenenamiento de datos, exposición de credenciales, integraciones inseguras, manipulación de modelos, permisos excesivos y acceso no autorizado.
La seguridad de la IA debe proteger tanto el sistema de IA como los datos empresariales conectados a él.
8. Riesgo de privacidad
La IA puede generar riesgos para la privacidad cuando la información personal se introduce en datos de entrenamiento, indicaciones, fuentes de recuperación, resultados o decisiones automatizadas sin un propósito, controles, retención, transparencia o gestión de derechos adecuados.
Por lo tanto, la gestión de riesgos de la IA debería estar vinculada con la gobernanza de la privacidad existente, en lugar de funcionar como un programa separado.
9. Sesgo, equidad y riesgo en la toma de decisiones
La inteligencia artificial utilizada para tomar decisiones trascendentales puede causar daño cuando los datos, los modelos o los procesos de decisión producen resultados inapropiados o discriminatorios.
Las posibles consecuencias de la decisión deberían influir en el nivel de pruebas, supervisión, documentación y revisión humana.
10. Riesgo de IA de terceros
Las organizaciones no controlan todos los sistemas de IA que utilizan.
Los modelos de terceros, las API, los productos SaaS, los proveedores de datos y los servicios de IA crean dependencias que los equipos deben comprender.
La evaluación de riesgos debe tener en cuenta qué información reciben los terceros, cómo la utilizan, dónde la procesan, qué controles proporcionan y cómo afectan los cambios en sus servicios al riesgo empresarial.
11. Riesgo de cumplimiento
La IA puede entrar en conflicto con la normativa específica sobre IA, así como con la privacidad, la seguridad, el empleo, las finanzas, la sanidad, la protección del consumidor, la propiedad intelectual y los requisitos específicos de cada sector.
Por lo tanto, las organizaciones deben vincular los casos de uso de la IA con los requisitos legales y normativos aplicables, en lugar de tratar el "cumplimiento de la IA" como una lista de verificación universal.
¿Qué determina el riesgo de la IA?
Las organizaciones necesitan una forma práctica de distinguir la IA de bajas consecuencias de la IA que puede generar riesgos significativos.
Un modelo de riesgo de IA basado en datos
Evalúe la IA según lo que puede acceder, afectar y hacer.
Una forma práctica de evaluar el riesgo de la IA es considerar seis dimensiones:
Sensibilidad de los datos | Acceso | Autonomía | Consecuencias de las decisiones | Exposición | Impacto regulatorio
Esto no es una fórmula matemática. Es un modelo de priorización.
Un asistente interno que resume la documentación pública de los productos no debería estar sujeto a la misma carga de gobernanza que un agente autónomo con acceso a los registros financieros de los clientes y permiso para modificar los sistemas de producción.
Gestión de riesgos de IA frente a gestión de riesgos tradicional
Las prácticas tradicionales de ciberseguridad y gestión de riesgos empresariales siguen siendo esenciales.
La IA añade características que esos programas quizás no capturen por completo.
La gestión de riesgos de la IA debería ampliar los programas existentes de riesgo empresarial, seguridad, privacidad, gobernanza de datos y cumplimiento normativo, en lugar de crear otro compartimento estanco desconectado.
Gestión de riesgos de la IA frente a gobernanza de la IA
Gobernanza de la IA La gestión de riesgos de la IA y la gestión de riesgos de la IA se solapan, pero responden a preguntas diferentes.
Gobernanza de la IA Establece la rendición de cuentas, las políticas, los derechos de decisión, la supervisión, los controles y las pruebas sobre cómo una organización utiliza la IA.
Gestión de riesgos de IA Identifica qué puede salir mal, evalúa el impacto potencial, prioriza la exposición, aplica medidas de mitigación y supervisa el riesgo a lo largo del tiempo.
La gobernanza de la IA plantea las siguientes preguntas:
- ¿Quién es el dueño de esta IA?
- ¿Qué políticas se aplican?
- ¿Quién aprueba su uso?
- ¿Qué pruebas necesitamos?
La gestión de riesgos de la IA plantea las siguientes preguntas:
- ¿Qué puede salir mal?
- ¿Qué datos o sistemas podría ver afectados?
- ¿Qué tan graves serían las consecuencias?
- ¿Qué riesgos son los más importantes?
- ¿Qué medidas de control reducen esos riesgos?
- ¿Funcionaron los controles?
Las organizaciones necesitan ambas cosas.
Gestión de riesgos de IA frente a AI TRiSM
AI TRiSM, o Gestión de Confianza, Riesgo y Seguridad de la IA, crea un enfoque operativo más amplio para la confianza, la seguridad, la gobernanza, el riesgo y el cumplimiento de la IA.
La gestión de riesgos de la IA constituye una parte fundamental de ese enfoque.
AI TRiSM conecta la gestión de riesgos con:
- descubrimiento de activos mediante IA
- Protección de datos sensibles
- gobernanza del acceso a la IA
- Seguridad de la IA
- Aplicación de políticas
- Confianza y responsabilidad
- Conformidad
- Monitoreo continuo
- Remediación
Esto es importante porque un riesgo relacionado con la IA rara vez recae en un solo equipo.
Una exposición de datos sensibles puede afectar simultáneamente a la seguridad, la privacidad, la gobernanza de datos, los aspectos legales, la ingeniería de IA, la identidad y a los propietarios de negocios.
El ciclo de vida de la gestión de riesgos de la IA
La gestión de riesgos de la IA debe continuar mientras el sistema de IA siga en uso.
1. Descubre la IA
Identificar modelos, agentes, copilotos, aplicaciones, sistemas RAG, conjuntos de datos, indicaciones, canalizaciones, almacenes de vectores, SaaS habilitado para IA, IA de terceros e IA en la sombra.
2. Establecer propósito y responsabilidad
Determinar por qué existe cada sistema, qué proceso empresarial respalda, quién lo utiliza y quién es responsable de su funcionamiento y de los riesgos que conlleva.
3. Mapear los datos
Identifica qué datos utiliza o puede obtener la IA.
Determinar su sensibilidad, propiedad, procedencia, calidad, ubicación, requisitos de retención y políticas aplicables.
4. Identidad y acceso al mapa
Determina quién puede acceder al sistema de IA y a qué información puede acceder el propio sistema de IA.
Incluye identidades humanas, cuentas de servicio, aplicaciones, API, identidades de máquinas, agentes, grupos y permisos delegados.
5. Identificar escenarios de riesgo
Evaluar qué puede salir mal en relación con los datos, el acceso, la privacidad, la seguridad, el comportamiento del modelo, las decisiones, los terceros, el cumplimiento normativo y las acciones autónomas.
6. Evaluar y priorizar el riesgo
Evalúe el riesgo utilizando factores como:
- Sensibilidad de los datos
- Volumen y alcance
- Exposición
- Acceso y gravedad de los permisos
- autonomía de la IA
- Consecuencia de la decisión
- criticidad para el negocio
- población de usuarios
- Requisitos reglamentarios
- Probabilidad e impacto potencial
7. Aplicar controles
Los controles pueden incluir:
- Reducción del acceso
- Minimización de datos
- Controles de aviso y salida
- Aprobación humana
- Restricciones de uso
- Enmascaramiento o eliminación de datos
- Pruebas
- Límites de acción
- Controles de retención
- Aplicación de políticas
- Requisitos de terceros
8. Monitorear continuamente
Supervise los cambios en los activos de IA, los datos, los permisos, las integraciones, las indicaciones, el uso, la propiedad, los modelos, los agentes y la postura de riesgo.
9. Remediar y documentar
Asigne los problemas a los responsables correspondientes y realice un seguimiento hasta su resolución.
Remediación Esto puede incluir la reducción del acceso, la eliminación de datos confidenciales, la cuarentena de la información, la eliminación de datos innecesarios, la aplicación de políticas, la asignación de propiedad o el cambio de un flujo de trabajo de IA.
Marco de gestión de riesgos de IA del NIST
En Marco de gestión de riesgos de IA del NIST Proporciona una estructura voluntaria, basada en el riesgo, para gestionar los riesgos que la IA representa para las personas, las organizaciones y la sociedad.
Sus cuatro funciones principales son:
- Gobernar: Establecer políticas organizativas, rendición de cuentas, cultura y procesos para gestionar el riesgo de la IA.
- Mapa: Comprender el contexto, el propósito previsto, las partes interesadas, los impactos y los riesgos del sistema de IA.
- Medida: Analizar, evaluar, comparar y supervisar los riesgos de IA identificados.
- Administrar: Priorice los riesgos y actúe en función de su impacto, los recursos disponibles y la tolerancia al riesgo de la organización.
El NIST también publicó el Perfil de IA generativa, que aplica los conceptos de RMF de IA a los riesgos asociados con la IA generativa.
A partir de 2026, el NIST está revisando el Marco de Gestión de Riesgos (RMF) 1.0 para la IA y también ha comenzado a trabajar en un perfil para la IA confiable en infraestructuras críticas.
Las organizaciones deberían tratar el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST como un proceso operativo repetible, en lugar de una certificación o una lista de verificación que se realiza una sola vez.
Gestión de riesgos de la IA y la Ley de IA de la UE
En Ley de AI de la UE Establece requisitos jurídicamente vinculantes para los sistemas y organizaciones de IA cubiertos, basándose en factores como el riesgo de la IA y el papel de la organización en la cadena de valor de la IA.
La Ley de IA de la UE entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y se hizo ampliamente aplicable el 2 de agosto de 2026, con varios requisitos que se implementaron en diferentes fechas.
Las prácticas prohibidas en IA y los requisitos de alfabetización en IA comenzaron a aplicarse en febrero de 2025, mientras que las normas de gobernanza y las obligaciones para los modelos de IA de propósito general comenzaron a aplicarse en agosto de 2025. Los requisitos de transparencia entraron en vigor en agosto de 2026. Tras las modificaciones en el calendario de implementación, los requisitos para ciertos sistemas de IA de alto riesgo se aplicarán más adelante, incluyendo diciembre de 2027 para casos de uso específicos de alto riesgo y agosto de 2028 para sistemas de alto riesgo integrados en productos regulados.
Las organizaciones deben determinar qué requisitos se aplican en función de sus sistemas de IA, casos de uso y su función como proveedor, implementador, importador, distribuidor u otro participante en la cadena de valor de la IA.
Los programas de evaluación de riesgos de IA pueden necesitar evidencia relacionada con:
- inventario de IA
- Clasificación de riesgo
- Gobernanza de datos
- Documentación
- Transparencia
- supervisión humana
- Precisión, robustez y ciberseguridad
- Escucha
- Responsabilidad
La lección práctica va más allá de la Ley de IA de la UE:
El cumplimiento de la normativa sobre IA exige cada vez más que las organizaciones demuestren qué tipo de IA utilizan, qué riesgos genera, qué controles aplican y cómo funcionan esos controles.
Gestión de riesgos de IA y requisitos emergentes de EE. UU.
Estados Unidos no se basa en una única ley federal integral sobre IA para la gestión de riesgos de la IA en el sector privado.
En cambio, las organizaciones se enfrentan a una combinación de requisitos sectoriales, leyes vigentes de privacidad y protección del consumidor, legislación estatal sobre IA, requisitos contractuales y marcos voluntarios.
Por ejemplo, el Ley de Gobernanza Responsable de la Inteligencia Artificial de Texas Entró en vigor el 1 de enero de 2026, añadiendo requisitos y restricciones a nivel estatal relacionados con el desarrollo y la implementación de ciertos sistemas de IA.
Este entorno fragmentado hace que un modelo operativo de riesgo de IA reutilizable sea más valioso que un proceso de cumplimiento basado en una única regulación.
Lo que la mayoría de las organizaciones pasan por alto sobre el riesgo de la IA
Un inventario de IA no es un inventario de riesgos.
Saber que una organización utiliza un modelo no indica a qué datos confidenciales puede acceder, qué permisos ha heredado ni qué impacto empresarial podría generar un fallo.
La IA aprobada aún puede generar riesgos.
La aprobación en la fase de adquisición o lanzamiento no garantiza que un sistema de IA siga siendo seguro.
Los datos, el acceso, las integraciones, los usuarios, los modelos y los objetivos comerciales cambian.
El riesgo de la IA a menudo comienza fuera del modelo.
La exposición más importante puede provenir del conjunto de datos, la fuente de recuperación, la identidad, la API, el permiso, la solicitud, la aplicación de terceros o la acción posterior, en lugar del modelo en sí.
Los agentes transforman el acceso en acción.
Una aplicación con permisos excesivos puede exponer información.
Un agente con permisos excesivos puede exponer información y luego actuar en consecuencia.
Eso convierte a la autonomía en una dimensión importante del riesgo de la IA.
El riesgo sin contexto empresarial genera ruido.
No todas las infracciones de las normas conllevan las mismas consecuencias.
Un programa eficaz de gestión de riesgos de la IA relaciona los hallazgos técnicos con la sensibilidad de los datos, la propiedad, el acceso, la criticidad para el negocio, el alcance regulatorio y el impacto potencial.
Las evaluaciones de riesgos se vuelven obsoletas.
Una hoja de cálculo completada antes del lanzamiento no puede representar de forma fiable un entorno de IA meses después.
La gestión de riesgos de la IA requiere un descubrimiento y una monitorización continuos, no solo una evaluación.
De la evaluación de riesgos a la reducción de riesgos
Los riesgos asociados a la IA cambian. Tus controles deben adaptarse.
Descubra activos de IA, identifique datos de IA confidenciales, mapee el acceso, priorice la exposición, aplique políticas y coordine la remediación a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Cómo priorizar el riesgo de la IA
Uno de los mayores errores en la gestión de riesgos de la IA es tratar cada descubrimiento de la IA como igualmente urgente.
La etiqueta de IA no determina la gravedad.
La combinación de datos, acceso, autonomía, uso y consecuencias para el negocio sí lo hace.
Mejores prácticas para la gestión de riesgos de la IA
- Descubra antes de evaluar. Identifique la IA autorizada y no autorizada en toda la empresa.
- Conectar la IA con los objetivos empresariales. Determinar por qué existe cada sistema de IA y qué resultado favorece.
- Asigne la responsabilidad correspondiente. Asigne a cada sistema de IA de material responsables técnicos y comerciales claros.
- Comprenda los datos. Identificar la sensibilidad, la calidad, la propiedad, el linaje, la ubicación, la retención y la política.
- Acceso a la IA del mapa. Determinar quién puede acceder a la IA y a qué puede acceder la IA a través de usuarios, aplicaciones, identidades y API.
- Tener en cuenta la autonomía. Evaluar qué agentes y flujos de trabajo habilitados por IA pueden cambiar, enviar, ejecutar o activar.
- Priorizar según el impacto. Concentre los recursos en los riesgos de la IA que impliquen datos sensibles, decisiones trascendentales, acceso generalizado, alta autonomía o un impacto empresarial significativo.
- Integrar los controles existentes. Vincule el riesgo de la IA con los programas de seguridad, privacidad, gobernanza de datos, identidad, cumplimiento normativo, riesgo empresarial y riesgo de terceros.
- Monitorear continuamente. Detectar cambios en los activos, datos, acceso, permisos, uso y riesgos de la IA.
- Hacer que la remediación sea medible. Asignar responsables, realizar un seguimiento de los hallazgos, aplicar controles y documentar el cierre.
Cómo medir la gestión de riesgos de la IA
Los programas eficaces de gestión de riesgos de la IA necesitan métricas operativas, no simplemente evaluaciones completadas.
Las organizaciones pueden realizar un seguimiento de:
- Porcentaje de activos de IA descubiertos
- Porcentaje de sistemas de IA con propietarios asignados
- Porcentaje de sistemas de IA con evaluaciones de riesgo completadas
- Número de hallazgos de IA en la sombra
- Número de sistemas de IA que acceden a datos confidenciales
- Número de hallazgos sobre el acceso excesivo a la IA
- Número de resultados de alerta o de salida sensibles
- Número de agentes de IA de alto riesgo
- Violaciones de las políticas de IA según su gravedad
- Porcentaje de IA de alto riesgo con controles obligatorios
- Tiempo medio para mitigar el riesgo de la IA
- Riesgos de la IA abierta según el propietario del negocio
- Cambios en el riesgo de la IA a lo largo del tiempo
El objetivo no es generar más puntuaciones de riesgo, sino demostrar si la organización está reduciendo la exposición significativa a la IA al tiempo que amplía la implementación de la IA aprobada.
Preguntas que todo programa de gestión de riesgos de IA debería responder
Verificación de preparación ante riesgos de IA
¿Puede su organización responder a estas preguntas hoy?
✓ ¿Qué modelos, agentes, copilotos, aplicaciones y sistemas de IA de terceros existen?
✓ ¿Qué IA opera fuera de los procesos aprobados?
✓ ¿Quién es el propietario de cada sistema de IA?
✓ ¿Qué datos confidenciales utiliza o a qué datos accede cada sistema de IA?
✓ ¿De dónde provienen esos datos?
✓ ¿Qué identidades y permisos dan acceso a la IA?
✓ ¿Dónde tiene la IA un acceso excesivo?
✓ ¿Qué acciones pueden realizar los agentes de IA?
✓ ¿Qué riesgos de la IA generan la mayor exposición empresarial?
✓ ¿Qué reglamentos y políticas se aplican?
✓ ¿Qué controles mitigan cada riesgo material?
✓ ¿Qué riesgos siguen sin resolverse?
✓ ¿Puede demostrar que se llevaron a cabo las medidas correctivas?
Cómo BigID aborda la gestión de riesgos de la IA
BigID gestiona el riesgo de la IA desde los datos hacia el exterior.
Las organizaciones no pueden comprender el riesgo de la IA basándose únicamente en un inventario de modelos. Necesitan información contextual sobre los datos confidenciales que utiliza la IA, las identidades y los permisos de acceso, cómo fluye la información a través de los flujos de trabajo de la IA, quién es el propietario de los sistemas y los datos, qué políticas se aplican y qué vulnerabilidades requieren medidas.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra activos de IA: Identificar sistemas de IA, modelos, agentes, copilotos, aplicaciones, conjuntos de datos e IA en la sombra en toda la empresa.
- Descubre y clasifica datos confidenciales de IA: Encuentre información personal identificable (PII), información de salud protegida (PHI), información de procesamiento de tarjetas de pago (PCI), credenciales, secretos, propiedad intelectual, información confidencial y otros datos regulados o críticos para el negocio utilizados por la IA o a los que esta tenga acceso.
- Detectar IA en la sombra: Identificar herramientas de IA no autorizadas, modelos no gestionados, copilotos no autorizados, agentes ocultos y flujos de trabajo de IA no aprobados.
- Mapear y gestionar el acceso a la IA: Conectar los sistemas de IA con usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, API, permisos, rutas de acceso y datos confidenciales.
- Identificar el acceso excesivo: Buscar sistemas e identidades de IA con un acceso más amplio del que requiere su propósito comercial.
- Rastrear el linaje de los datos de IA: Comprenda cómo se mueven los datos desde las fuentes empresariales a través del entrenamiento, el ajuste, la recuperación, las indicaciones, los modelos, los resultados y las aplicaciones posteriores.
- Identificar la exposición de datos confidenciales en las interacciones con la IA: Aplique el contexto de datos confidenciales a las indicaciones, los resultados y los flujos de trabajo de IA para identificar dónde la información regulada o de alto riesgo puede generar vulnerabilidades.
- Priorizar el riesgo de la IA: Evalúe el riesgo utilizando la sensibilidad de los datos, el acceso, el uso, la propiedad, el origen, las infracciones de políticas, la exposición y el impacto en el negocio.
- Poner en práctica la gobernanza de la IA: Conectar el inventario, las políticas, la propiedad, la evaluación de riesgos, el cumplimiento, la monitorización y las pruebas de la IA a lo largo de todo su ciclo de vida.
- Reduzca la exposición a la IA: Active flujos de trabajo para revocar el acceso, censurar, poner en cuarentena, eliminar, asignar la propiedad, hacer cumplir las políticas y coordinar acciones correctivas.
- Poner en práctica la IA TRiSM: Integre la confianza, el riesgo, la seguridad, la gobernanza, la protección de datos confidenciales, los controles de acceso, el cumplimiento y la remediación de la IA en un modelo operativo conectado.
BigID ayuda a los equipos a pasar de identificar los riesgos teóricos de la IA a encontrar los datos, el acceso, las identidades y los flujos de trabajo de IA que crean una exposición real, para luego priorizar qué corregir primero.
Conectar los datos y la IA
Transforma el riesgo de la IA en acción.
Descubra cómo BigID detecta activos de IA, identifica la exposición a datos confidenciales, mapea el acceso a la IA, prioriza el riesgo, aplica políticas y coordina la remediación en toda la IA empresarial.
Preguntas frecuentes sobre la gestión de riesgos de la IA
¿Qué es la gestión de riesgos de la IA?
La gestión de riesgos de la IA es el proceso continuo de identificar, evaluar, priorizar, mitigar, supervisar y documentar los riesgos creados por los sistemas, datos, identidades, acceso, uso, decisiones y acciones autónomas de la IA.
¿Cuáles son los mayores riesgos de la IA?
Entre los principales riesgos de la IA se incluyen la exposición de datos confidenciales, la IA en la sombra, el acceso excesivo, las violaciones de la privacidad, las amenazas a la seguridad, la exposición de la información y los resultados, los problemas de calidad de los datos, los sesgos, los resultados inexactos, el riesgo de terceros, los fallos de cumplimiento y las acciones autónomas no intencionadas.
¿Qué es el riesgo de acceso a la IA?
El riesgo de acceso a la IA se produce cuando los sistemas, agentes, copilotos, aplicaciones o identidades de máquina de IA pueden acceder a datos, sistemas o acciones que van más allá de lo que requiere su propósito comercial previsto. La IA puede recibir este acceso directamente o heredarlo a través de usuarios, aplicaciones, API, cuentas de servicio, concesiones OAuth, roles en la nube y otras identidades. Conectar los permisos de la IA con el contexto de los datos confidenciales ayuda a las organizaciones a identificar qué accesos generan una exposición significativa.
¿Qué es un marco de gestión de riesgos de IA?
Un marco de gestión de riesgos de IA proporciona un enfoque estructurado para identificar, evaluar, priorizar, controlar, supervisar y documentar los riesgos de la IA a lo largo de su ciclo de vida. Algunos ejemplos son el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST y los enfoques organizativos basados en estándares como la norma ISO/IEC 42001.
¿Qué es el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST?
El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST es un marco voluntario diseñado para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos asociados con la inteligencia artificial. Organiza la gestión de riesgos de la IA en torno a cuatro funciones: Gobernar, Mapear, Medir y Gestionar.
¿En qué se diferencia la gestión de riesgos de la IA de la gobernanza de la IA?
La gobernanza de la IA establece políticas, propiedad, responsabilidad, derechos de decisión, supervisión y controles para la IA. La gestión de riesgos de la IA se centra en identificar posibles fallos, evaluar el impacto potencial, priorizar la exposición, aplicar medidas de mitigación y monitorizar el riesgo a lo largo del tiempo.
¿En qué se diferencia la gestión de riesgos de la IA de AI TRiSM?
La gestión de riesgos de la IA se centra específicamente en identificar, evaluar, priorizar y reducir los riesgos asociados a la IA. AI TRiSM ofrece un enfoque operativo más amplio que integra la confianza, el riesgo, la seguridad, la gobernanza, el cumplimiento, el acceso, la monitorización y la corrección de problemas relacionados con la IA.
¿Cómo cambian los agentes de IA la gestión de riesgos?
Los agentes de IA pueden acceder a datos, llamar a API, interactuar con aplicaciones, modificar registros, comunicarse externamente y ejecutar flujos de trabajo. Por lo tanto, la gestión de riesgos debe evaluar la identidad de los agentes, sus permisos, el acceso a datos confidenciales, las herramientas disponibles, sus acciones autónomas, su propiedad y su actividad continua.
¿Qué es el riesgo de la IA en la sombra?
El riesgo de la IA en la sombra proviene de herramientas, modelos, aplicaciones, agentes o servicios de IA que operan fuera de los procesos aprobados de seguridad, privacidad, adquisiciones o gobernanza. Estos sistemas pueden exponer datos empresariales sin la visibilidad ni el control adecuados.
¿Por qué son importantes los datos para la gestión de riesgos de la IA?
El contexto de los datos ayuda a determinar el impacto potencial del riesgo de la IA. Las organizaciones deben comprender la sensibilidad, la propiedad, la calidad, el origen, la ubicación, el acceso y los requisitos de políticas de la información que la IA utiliza o a la que puede acceder.
¿Cómo deberían las organizaciones priorizar el riesgo de la IA?
Las organizaciones deben tener en cuenta factores como la sensibilidad de los datos, el acceso, la autonomía de la IA, la exposición, las consecuencias de las decisiones, la criticidad para el negocio, el alcance regulatorio, la probabilidad y el impacto potencial al priorizar el riesgo de la IA.
¿Cómo respalda BigID la gestión de riesgos de la IA?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir activos de IA e IA en la sombra, clasificar datos de IA confidenciales, mapear el linaje, gestionar el acceso a la IA, identificar permisos excesivos, detectar violaciones de políticas, priorizar la exposición, monitorear el riesgo y coordinar la remediación en modelos, agentes, copilotos, indicaciones, conjuntos de datos, canalizaciones, aplicaciones y flujos de trabajo de IA empresariales.
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