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Glosario

AI TRiSM

Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad en inteligencia artificial

Definición: ¿Qué es AI TRiSM?

AI TRiSM significa Gestión de Confianza, Riesgo y Seguridad de la Inteligencia Artificial. Es un marco que abarca las herramientas, los procesos y los modelos de gobernanza utilizados para garantizar que los modelos de IA sean explicables, éticos, seguros y conformes. AI TRiSM aborda los riesgos emergentes relacionados con el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, proporcionando estrategias para gestionar el sesgo, la desviación, los ataques adversarios y el cumplimiento normativo.

Origen e importancia:

Gartner AI TRiSM

El término fue popularizado por Gartner, quien lo identificó AI TRiSM como una disciplina crítica para las organizaciones que implementan IA a gran escala. A medida que la adopción de la IA se acelera en todos los sectores, gestionar su fiabilidad y los riesgos asociados se ha convertido en una prioridad absoluta para generar confianza entre las partes interesadas y cumplir con las cambiantes regulaciones globales, como la Ley de AI de la UE, HIPAA y GDPR.

Componentes clave de AI TRiSM

  • Explicabilidad del modelo

  • Privacidad y protección de datos

  • Gobernanza de la IA y supervisión del ciclo de vida

  • Robustez adversarial

  • Auditoría de sesgo y equidad

  • Monitoreo del cumplimiento

Por qué es importante el TRiSM de IA

Sin una supervisión adecuada, los sistemas de IA pueden plantear riesgos reputacionales, operativos, legales y éticos. AI TRiSM ayuda a las organizaciones a mantener el control sobre las tecnologías en rápida evolución y a garantizar que las implementaciones de IA sean seguras, conformes y confiables.

Qué significa AI TRiSM para diferentes Roles:

Directores de seguridad de la información (CISO)

Obtenga una mejor visibilidad de la seguridad del modelo de IA, incluida la protección contra ataques adversarios, robo de modelos y uso no autorizado.

Guía de IA para CISO

Responsables de privacidad de datos (OPD) y equipos de cumplimiento

Asegúrese de que los sistemas de IA estén alineados con las regulaciones de privacidad, las políticas de uso de datos y los estándares de auditabilidad.

Privacidad de datos en la era de la IA

Científicos de datos y desarrolladores de IA

Mejorar la transparencia diseñando modelos interpretables y aplicando principios de equidad, responsabilidad y explicabilidad.

Líderes empresariales

Aumente la confianza de los clientes y los reguladores demostrando prácticas de IA responsables, lo que conduce a una toma de decisiones impulsada por IA más segura.

Liderazgo en el sector