Evalúa el nivel de madurez de la Inteligencia Artificial en tu organización según ISO/IEC 23894:2023
¿Su organización cuenta con una estrategia y política documentada para la gobernanza de Inteligencia Artificial, aprobada por la alta dirección y alineada con los objetivos estratégicos del negocio?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 5.1
Desarrollar una estrategia de gobernanza de IA que defina visión, misión, objetivos, principios éticos, alcance de aplicación, roles y responsabilidades, gestión de riesgos, cumplimiento normativo (GDPR, AI Act), y métricas de éxito. La estrategia debe ser aprobada por el directorio, comunicada a toda la organización, y revisada anualmente. Incluir consideraciones sobre transparencia, equidad, privacidad, seguridad y responsabilidad en el uso de IA.
¿Existe un comité multidisciplinario de ética y gobernanza de IA con representación de diversas áreas (legal, técnica, negocio, ética) que supervise el desarrollo y uso de sistemas de IA?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 5.2
Establecer un Comité de Ética y Gobernanza de IA con representación de áreas clave: legal (cumplimiento, privacidad), técnica (data science, ingeniería), negocio (product owners), ética (expertos en IA responsable), seguridad y RRHH. El comité debe reunirse trimestralmente, revisar y aprobar proyectos de IA de alto riesgo, evaluar impactos éticos y sociales, supervisar cumplimiento normativo, y establecer lineamientos para desarrollo responsable de IA.
¿Se mantiene un inventario actualizado de todos los sistemas de IA utilizados en la organización, clasificados por nivel de riesgo, casos de uso, datos procesados y propietarios?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 6.1
Crear y mantener un registro centralizado de todos los sistemas de IA (propios, de terceros, SaaS) documentando: nombre del sistema, proveedor, caso de uso, clasificación de riesgo (bajo/medio/alto/inaceptable según EU AI Act), tipo de IA (supervisada, no supervisada, generativa), datos de entrenamiento utilizados, métricas de rendimiento, propietario del negocio, responsable técnico, fecha de implementación, y revisiones de auditoría. Actualizar el inventario al incorporar nuevos sistemas o modificar existentes.
¿Se realizan evaluaciones de impacto y riesgos (AIIA - AI Impact Assessment) para sistemas de IA de alto riesgo, considerando sesgos, discriminación, privacidad y seguridad?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 6.2
Implementar un proceso de AI Impact Assessment (AIIA) obligatorio antes de desplegar sistemas de alto riesgo (decisiones automatizadas sobre personas, reconocimiento facial, scoring crediticio). La evaluación debe analizar: sesgos algorítmicos y discriminación, impacto en derechos fundamentales, riesgos de privacidad (DPIA bajo GDPR), exactitud y confiabilidad, transparencia y explicabilidad, seguridad y robustez ante adversarios, impacto social y laboral. Documentar hallazgos, controles mitigantes y aprobación del comité de ética.
¿Existe un proceso formal para la recopilación, validación, documentación y gobernanza de datos utilizados para entrenar modelos de IA, asegurando calidad, representatividad y legalidad?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 7.1
Establecer un marco de gobernanza de datos de IA que incluya: verificación de legalidad de fuentes (consentimiento, licencias), validación de calidad (completitud, exactitud, actualidad), análisis de representatividad y sesgo en datasets, documentación de linaje de datos (data provenance), versionamiento de datasets, anonimización/pseudonimización cuando corresponda, auditorías de cumplimiento con GDPR/LGPD, y retención/eliminación según políticas. Implementar controles de acceso restrictivos a datos sensibles de entrenamiento.
¿Los sistemas de IA implementados permiten explicabilidad de decisiones automatizadas, especialmente en casos que afectan a personas, cumpliendo con el derecho a explicación?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 7.2
Implementar técnicas de Explainable AI (XAI) para sistemas que toman decisiones sobre personas: SHAP (SHapley Additive exPlanations), LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), attention mechanisms, árboles de decisión interpretables, o model cards. Proporcionar explicaciones comprensibles al usuario final sobre factores que influyeron en la decisión, nivel de confianza, y opciones de apelación. Documentar limitaciones del modelo y casos en que puede fallar. Cumplir con GDPR Art. 22 sobre derecho a no ser objeto de decisiones automatizadas.
¿Se implementan procesos para detectar, medir y mitigar sesgos algorítmicos durante el desarrollo, entrenamiento y operación de sistemas de IA?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 7.3
Implementar un programa de fairness y mitigación de sesgos que incluya: análisis de equidad en datos de entrenamiento (distribución balanceada por género, edad, etnia), métricas de fairness (demographic parity, equalized odds, disparate impact), técnicas de pre-procesamiento (re-sampling, re-weighting), in-processing (adversarial debiasing, fairness constraints), post-procesamiento (threshold optimization), auditorías de equidad en producción, y monitoreo continuo de métricas de fairness. Documentar sesgos identificados y acciones correctivas en model cards.
¿Se implementan controles de seguridad específicos para proteger sistemas de IA contra ataques adversarios (adversarial attacks, model poisoning, data poisoning, model extraction)?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 8.1
Implementar defensas contra amenazas específicas de IA: adversarial training (entrenar con ejemplos adversarios), input validation (detectar inputs maliciosos), adversarial detection (clasificadores de ejemplos adversarios), model hardening (defensive distillation), protección de modelos (watermarking, fingerprinting), control de acceso estricto a modelos y datasets, monitoreo de anomalías en inferencias, rate limiting en APIs de IA, y auditorías de seguridad específicas (red teaming de IA). Considerar OWASP Top 10 for LLM Applications y MITRE ATLAS framework.
¿Se implementan técnicas de privacy-preserving AI (IA preservadora de privacidad) como privacidad diferencial, aprendizaje federado, o cifrado homomórfico cuando se procesan datos personales sensibles?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 8.2
Implementar técnicas de privacy-preserving AI según sensibilidad de datos: privacidad diferencial (agregar ruido estadístico a datos/modelos), aprendizaje federado (entrenar sin centralizar datos), cifrado homomórfico (procesar datos cifrados), secure multi-party computation (MPC), anonimización irreversible (k-anonymity, l-diversity), synthetic data generation (datos sintéticos que preservan distribuciones), y minimización de datos. Realizar DPIAs (Data Protection Impact Assessments) para sistemas de IA que procesen datos personales, cumplir con GDPR Art. 25 (privacy by design).
¿Se implementa monitoreo continuo del rendimiento de modelos de IA en producción para detectar degradación (model drift), cambios en distribución de datos (data drift), y anomalías?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 8.3
Implementar un sistema de MLOps con monitoreo continuo que incluya: métricas de rendimiento (accuracy, precision, recall, F1) en tiempo real, detección de model drift (cambios en predicciones), detección de data drift (cambios en distribución de inputs), detección de concept drift (cambios en relación entre variables), monitoreo de latencia e infraestructura, alertas automáticas ante degradación, versionamiento de modelos, A/B testing para nuevas versiones, y re-entrenamiento automatizado. Usar herramientas como Evidently AI, Fiddler, Arize, o soluciones cloud (SageMaker Model Monitor, Azure ML Monitoring).
¿Se realizan validaciones rigurosas de modelos de IA antes del despliegue, incluyendo testing de casos extremos, robustez, y validación con datos no vistos durante el entrenamiento?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 8.4
Establecer un proceso de validación que incluya: separación estricta de datos (train/validation/test), evaluación con múltiples métricas (no solo accuracy), validación cruzada (k-fold), testing de casos extremos (edge cases), análisis de errores por segmento, testing de robustez ante adversarios, evaluación de fairness por grupos protegidos, testing de stress (volumen, concurrencia), pruebas de integración, pruebas de regresión al actualizar modelos, y documentación completa de resultados. Implementar gates de aprobación basados en métricas mínimas antes de producción.
¿Se crean y mantienen model cards (tarjetas de modelos) que documenten propósito, arquitectura, datos de entrenamiento, rendimiento, limitaciones, sesgos y consideraciones éticas de cada modelo?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 8.5
Crear model cards siguiendo el estándar de Google/Microsoft que incluyan: detalles del modelo (arquitectura, versión, fecha), uso previsto (casos de uso, usuarios objetivo), factores (grupos, contexto), métricas (rendimiento, fairness), datos de evaluación (datasets, motivación), consideraciones éticas (sesgos conocidos, recomendaciones de uso), advertencias (limitaciones, casos no recomendados), información de entrenamiento (datos, procedimiento), y detalles cuantitativos (métricas desagregadas). Mantener model cards actualizados con cada versión y hacerlos accesibles a usuarios del modelo.
¿Se evalúan y gestionan riesgos de sistemas de IA de terceros (APIs, modelos pre-entrenados, SaaS) mediante revisión de transparencia, documentación, cumplimiento y cláusulas contractuales?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 9.1
Establecer un proceso de due diligence para proveedores de IA que incluya: revisión de model cards/documentación técnica, evaluación de transparencia (explicabilidad, auditoría), análisis de sesgos y fairness, verificación de cumplimiento normativo (GDPR, AI Act), revisión de políticas de datos (retención, uso, ubicación), cláusulas contractuales (responsabilidad por decisiones erróneas, notificación de cambios en modelos, derecho a auditar, portabilidad), evaluación de seguridad (protección de datos, APIs), y monitoreo continuo post-implementación. Clasificar proveedores por nivel de riesgo.
¿Si su organización utiliza IA generativa (GPT, DALL-E, etc.), se implementan controles específicos sobre prompts, outputs, alucinaciones, propiedad intelectual y uso responsable?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 9.2
Implementar gobernanza específica para IA generativa: política de uso aceptable (prohibir ingreso de datos confidenciales en prompts), validación humana de outputs críticos (no confiar ciegamente), detección de alucinaciones (verificar fuentes, fact-checking), controles de propiedad intelectual (evitar generar contenido que infrinja derechos de autor), moderación de contenido (filtros de toxicidad, sesgo), prompt engineering guidelines, monitoreo de uso (logging de prompts/respuestas), evaluación de modelos (GPT-4 vs alternativas), y capacitación en limitaciones de LLMs. Considerar soluciones enterprise (Azure OpenAI, AWS Bedrock) con controles de privacidad.
¿Se proporciona capacitación regular a equipos técnicos y de negocio sobre principios de IA responsable, ética, sesgos, privacidad y cumplimiento normativo?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 10.1
Desarrollar un programa de capacitación que incluya: curso obligatorio de inducción en IA responsable para todos los empleados, capacitación avanzada para data scientists/ML engineers (fairness metrics, XAI, privacy-preserving techniques), capacitación para product managers (AIIA, evaluación de riesgos), capacitación legal (GDPR, AI Act, responsabilidad), casos de estudio de fallas de IA (Amazon recruiting, COMPAS), actualizaciones trimestrales sobre regulaciones emergentes, y certificaciones externas (Certified AI Ethics Professional). Medir efectividad mediante evaluaciones y aplicación práctica en proyectos.
¿Están claramente definidos roles y responsabilidades (accountability) para decisiones de IA, incluyendo mecanismos de apelación para decisiones automatizadas que afecten a personas?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 10.2
Establecer matriz RACI para sistemas de IA definiendo quién es Responsible (ejecuta), Accountable (rinde cuentas), Consulted (aporta input), e Informed (recibe información) en decisiones de desarrollo, despliegue, monitoreo y modificación de IA. Implementar proceso de apelación humana para decisiones automatizadas de alto impacto (rechazos crediticios, decisiones de RRHH, scoring de riesgo), con revisión por persona calificada dentro de plazos definidos. Documentar trazabilidad de decisiones de IA y mantener registros auditables. Asignar un DPO (Data Protection Officer) o AI Officer responsable ante reguladores.
¿La organización monitorea y cumple con regulaciones emergentes de IA como el EU AI Act, GDPR, y normativas locales aplicables a sistemas de inteligencia artificial?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 11.1
Establecer un programa de cumplimiento normativo de IA que incluya: monitoreo de regulaciones emergentes (EU AI Act, GDPR Art. 22, LGPD, leyes sectoriales), clasificación de sistemas según nivel de riesgo regulatorio (prohibido/alto/limitado/mínimo), gap analysis contra requisitos del EU AI Act (evaluación de conformidad, documentación técnica, logging, supervisión humana), registro en bases de datos europeas cuando corresponda, evaluación de conformidad por terceros para IA de alto riesgo, revisión legal de contratos con proveedores de IA, y actualización de políticas internas. Considerar certificaciones voluntarias (ISO 42001 AI Management System).
¿Existe un proceso formal para gestionar incidentes de IA (predicciones erróneas graves, violaciones de privacidad, sesgos detectados en producción) con investigación, remediación y reportes?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 11.2
Implementar un proceso de gestión de incidentes de IA que incluya: clasificación de severidad (crítico: discriminación grave, violación de privacidad masiva; alto: predicciones erróneas recurrentes; medio: degradación de rendimiento), procedimientos de detección (monitoreo automatizado, reportes de usuarios), investigación de causa raíz (análisis de datos, modelo, infraestructura), medidas inmediatas (rollback de modelo, intervención humana), remediación (re-entrenamiento, ajuste de umbrales), notificación a afectados cuando corresponda, reporte a reguladores según EU AI Act Art. 62, documentación de lecciones aprendidas, y actualización de controles preventivos.
¿Se realizan auditorías independientes (internas o externas) de sistemas de IA para verificar cumplimiento con políticas, rendimiento, fairness, seguridad y requisitos normativos?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 11.3
Establecer programa de auditorías de IA que incluya: auditorías anuales de sistemas de alto riesgo por terceros independientes (verificación de fairness, XAI, documentación, cumplimiento), auditorías internas semestrales de todos los sistemas (revisión de model cards, métricas de rendimiento, data governance), auditorías técnicas (code review, architecture review, vulnerability assessment), auditorías de datos (calidad, representatividad, linaje, cumplimiento GDPR), red teaming de seguridad (adversarial attacks), y auditorías de cumplimiento normativo (EU AI Act, sector-specific regulations). Documentar hallazgos, plan de remediación y seguimiento de acciones correctivas.
¿Se evalúa el impacto social, laboral y ambiental de sistemas de IA, considerando efectos en empleo, huella de carbono del entrenamiento de modelos, y beneficios/riesgos para la sociedad?
ISO/IEC 23894:2023 - Cláusula 12.1
Incorporar evaluación de impacto social en el ciclo de vida de IA: impacto laboral (automatización de empleos, upskilling necesario, creación de nuevos roles), sostenibilidad ambiental (medir huella de carbono del entrenamiento con herramientas como CodeCarbon, optimizar eficiencia computacional, usar infraestructura verde), impacto en derechos humanos (libertad, privacidad, no discriminación), beneficios sociales (accesibilidad, democratización de servicios), y riesgos sistémicos (concentración de poder, desinformación). Publicar reportes de transparencia sobre impacto de IA y comprometerse con principios de IA para el bien social.
Resultados de su evaluación de cumplimiento con estándares internacionales de inteligencia artificial responsable
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