El Código de Prácticas de IA de Uso General de la Ley de IA de la Unión Europea establece un marco de referencia voluntario que guía a los proveedores de modelos de inteligencia artificial de propósito general hacia un cumplimiento responsable y ético. Su aplicación está estrechamente vinculada a la norma ISO 42001, que proporciona la estructura necesaria para implementar un sistema de gestión de IA conforme a los principios de transparencia, seguridad y confianza.

Este código marca un paso decisivo en la madurez regulatoria de la inteligencia artificial en Europa. Nace como una herramienta práctica para alinear los desarrollos tecnológicos con la legislación, fomentando la gestión del riesgo y la protección de derechos fundamentales en un entorno digital cada vez más complejo.

Qué es el Código de Prácticas de IA de Uso General

El Código de Prácticas de IA de Uso General es una guía voluntaria para los proveedores de modelos de inteligencia artificial de propósito general y aquellos con riesgo sistémico. Su objetivo es facilitar el cumplimiento de los artículos 53 y 55 de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, anticipando la aplicación total de la normativa prevista para 2027.

Aunque su adhesión no constituye prueba definitiva de cumplimiento, sí representa un compromiso verificable con las buenas prácticas en IA responsable. El Código se articula en tres capítulos esenciales (transparencia, derechos de autor y seguridad) que reflejan las dimensiones clave de un uso confiable y ético de la tecnología.

Transparencia: la base de la confianza en la IA

El primer capítulo del Código de Prácticas de IA de Uso General se centra en la documentación y trazabilidad de los modelos de IA. Los proveedores deben mantener actualizada toda la información relativa al entrenamiento, arquitectura, limitaciones y propósito de uso de los modelos de propósito general.

Se incluye un formulario que especifica qué información debe compartirse con la Oficina de IA de la Unión Europea o con las autoridades nacionales, garantizando la protección de la confidencialidad según el artículo 78 de la Ley. Este enfoque fomenta una transparencia responsable, suficiente para la supervisión regulatoria y, a la vez, respetuosa con la propiedad intelectual y la seguridad de los modelos.

Entre las medidas destacadas se incluyen:

• Conservar versiones históricas de la documentación durante 10 años.
• Proporcionar información adicional en un máximo de 14 días tras el requerimiento.
• Establecer procesos de control de calidad sobre los datos y registros.

En la práctica, este capítulo del Código de Prácticas de IA de Uso General refuerza la capacidad de las organizaciones para demostrar conformidad mediante evidencia verificable, principio también recogido en ISO 42001.

Derechos de autor: responsabilidad sobre los datos y resultados

El segundo capítulo del Código de Prácticas de IA de Uso General aborda un tema especialmente sensible: los derechos de autor en el entrenamiento y generación de contenido por IA. Los firmantes del código deben adoptar una política de derechos de autor documentada, que establezca procedimientos para el uso legítimo de contenidos protegidos, así como la gestión de reclamaciones de titulares de derechos. Entre las principales obligaciones se encuentran:

• Respetar las reservas de derechos mediante mecanismos legibles por máquina, como el archivo robots.txt.
• Evitar la recopilación de datos desde sitios web o fuentes con infracciones acreditadas.
• Implementar un punto de contacto para titulares de derechos y reclamaciones.

Este apartado consolida una práctica ética en el uso de datos y alinea el cumplimiento con las exigencias de la Directiva de Derechos de Autor de la UE, mitigando el riesgo legal y reputacional.

Seguridad: gestión de riesgos sistémicos en modelos de IA

El tercer capítulo del Código de Prácticas de IA de Uso General es el más extenso y técnico, centrado en la seguridad y protección frente a riesgos sistémicos. Se dirige especialmente a los modelos con gran capacidad de cómputo, considerados de impacto elevado. Incluye diez compromisos que abarcan desde la adopción de un marco de seguridad integral hasta la creación de informes de modelo y notificación de incidentes.

Los principales compromisos en la gestión de riesgos son los siguientes:

• Identificación y análisis del riesgo sistémico: definir escenarios, evaluar impactos y determinar criterios de aceptación.
• Medidas de mitigación: aplicar controles técnicos y organizativos para mantener los riesgos en niveles aceptables.
• Informe de seguridad y protección: documento obligatorio previo a la comercialización del modelo, que debe mantenerse actualizado.
• Asignación de responsabilidades: definir funciones y recursos para la gestión de riesgos a todos los niveles de la organización.
• Notificación de incidentes graves: establecer protocolos de seguimiento y comunicación inmediata a la Oficina de IA.

Este enfoque se alinea plenamente con la estructura de evaluación, tratamiento y documentación de riesgos contemplada en ISO 42001, ofreciendo un puente directo entre la gobernanza normativa y la gestión interna de la IA.

Por qué adherirse al Código de Prácticas de IA de Uso General

Aunque su aplicación es voluntaria, adherirse al Código de Prácticas de IA de Uso General representa una oportunidad estratégica para las organizaciones. Facilita la demostración de cumplimiento, mejora la transparencia ante clientes y reguladores y contribuye a fortalecer la reputación corporativa en materia de ética de la IA.

Además, promueve la integración de políticas internas coherentes con las mejores prácticas internacionales, impulsando la creación de entornos de IA confiables, seguros y sostenibles.

La conexión entre el Código de Prácticas de IA de Código General e ISO 42001

ISO 42001 proporciona la estructura necesaria para implementar un Sistema de Gestión de la Inteligencia Artificial (SGIA) que garantice el cumplimiento continuo con la Ley de IA. Ambas iniciativas, el Código y la norma, comparten principios comunes: gestión de riesgos, transparencia, trazabilidad y mejora continua.

Por ejemplo:

• Las cláusulas 6.1.2 y 6.1.3 de ISO 42001 abordan la evaluación y tratamiento de riesgos de IA, en línea con el capítulo de seguridad del Código.
• La cláusula 8.3 exige procesos de documentación y mantenimiento de registros, directamente relacionados con los requisitos de transparencia.

Así, las organizaciones que ya implementan ISO 42001 tienen una ventaja competitiva al poder demostrar evidencia objetiva de cumplimiento con el Código de Prácticas de IA de Uso General y con la Ley de IA de la UE.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 permite automatizar procesos clave como la identificación de riesgos, la trazabilidad documental o la gestión de incidentes, facilitando la alineación con los requisitos del Código de Prácticas de IA de Uso General.

Gracias a su entorno digital colaborativo y adaptable, el software impulsa una gestión de IA segura, transparente y auditable. Con esta herramienta, las organizaciones pueden no solo cumplir la Ley de IA de la UE, sino también liderar su transformación digital con confianza y responsabilidad. Para conocerla, contacta con nuestros asesores.

La inteligencia artificial ha dejado de ser una tendencia para convertirse en una realidad operativa en las organizaciones. Pero con su adopción acelerada surgen algunas dudas, especialmente quién necesita ISO 42001 y cuándo es el momento de certificar su gestión de IA. Aunque no existe legislación global que obligue a ello explícitamente, el mercado se ha adelantado a los reguladores, imponiendo estándares que trascienden los requisitos legales.

La brecha entre la regulación y la práctica empresarial es el factor determinante. Clientes, aseguradoras e inversores han redefinido sus criterios de confianza, convirtiendo ISO 42001 en una exigencia. Para las organizaciones, entender cuándo y por qué necesitan esta certificación es crucial para evitar perder contratos, resolver obstáculos regulatorios y mantener la credibilidad en un mercado cada vez más exigente.

¿Por qué ISO 42001 es una necesidad estratégica?

No existe una legislación específica que obligue a la certificación ISO 42001 para implementar o adquirir soluciones de IA. Incluso la Ley de IA de la UE, el marco regulatorio más estricto, solo hace referencia genérica a sistemas de gestión sin especificar una norma concreta. Esto genera una falsa sensación de seguridad.

Aunque la certificación sea técnicamente voluntaria, las fuerzas del mercado han convertido esta opción en un requisito de facto. Las solicitudes de propuestas, las auditorías internas, los requisitos de seguros y los criterios de debida diligencia de inversores exigen ya demostraciones verificables de gobernanza de IA, no solo declaraciones de intenciones.

La norma ISO 42001 define los requisitos para establecer, implementar y mantener sistemas de gestión de inteligencia artificial. En la práctica, no contar con ella puede significar pérdida de contratos, cobertura y reputación. Por eso, entender quién necesita ISO 42001 se ha vuelto una prioridad para cualquier organización que trabaje con la nueva tecnología.

Quién necesita ISO 42001: sectores donde es imprescindible

El cumplimiento de ISO 42001 es especialmente relevante para organizaciones que gestionan riesgos elevados o manejan grandes volúmenes de datos sensibles. Entre los sectores más impactados destacan:

Tecnología, SaaS y servicios digitales

Las solicitudes de propuestas incluyen cada vez más la exigencia de demostrar un sistema de gestión de IA certificado. No disponer de certificación puede implicar quedar fuera de licitaciones clave, antes incluso de la fase de evaluación técnica. En este sector, la pregunta de quién necesita ISO 42001 se responde con una sola palabra: todos.

Finanzas, banca y seguros

Marcos como la regulación DORA o el RGPD exigen una gobernanza de IA sólida. ISO 42001 permite integrar la gestión del riesgo algorítmico dentro de los sistemas de cumplimiento ya existentes, aportando trazabilidad y evidencias verificables ante auditorías. Aquí, quien necesita ISO 42001 son las entidades que gestionan datos críticos y decisiones automatizadas.

Sanidad

La transparencia y la seguridad del paciente son críticas. ISO 42001 ofrece un marco operativo que permite demostrar control, auditoría y mejora continua, algo indispensable para superar evaluaciones de calidad o regulatorias. En este ámbito, quien necesita ISO 42001 son las organizaciones que no pueden permitirse errores.

Industria, automoción y robótica

En estos entornos, el riesgo de la IA no es solo digital, sino físico. ISO 42001 aporta una capa de gobernanza que documenta decisiones, evalúa impactos y anticipa incidentes, alineándose con normativas de seguridad europeas y sectoriales. Aquí, quien necesita ISO 42001 son las empresas que integran IA en procesos críticos.

Empresas con compromisos ESG o de inversión

Cada vez más fondos y entidades financieras integran la certificación ISO 42001 en sus criterios de debida diligencia. No certificarse puede afectar a la valoración ESG, al acceso a financiación o a la entrada en mercados regulados. En este contexto, para saber quién necesita ISO 42001 hay que fijarse en las organizaciones que quieren mantenerse competitivas y solventes.

Qué demuestra la certificación ISO 42001

Implementar y certificar un sistema conforme a ISO 42001 permite a la organización mostrar que su gobernanza de IA es real, activa y medible. Entre los beneficios más relevantes destacan:

• Transparencia y trazabilidad: la norma establece procesos para identificar, evaluar y documentar los riesgos de la IA, garantizando que cada decisión algorítmica sea auditable.
• Mejora continua: como todo sistema de gestión ISO, ISO 42001 se basa en el ciclo PDCA (planificar, hacer, verificar, actuar). Esto asegura que la gestión de IA evolucione junto con la tecnología y las expectativas.
• Resiliencia operativa: un sistema certificado permite responder de forma ordenada ante incidentes, demostrando que existen procedimientos preventivos y correctivos basados en evidencia.
• Reducción de costes: las auditorías, la negociación con aseguradoras o las revisiones de cumplimiento se simplifican al contar con controles ya validados. Además, se minimizan los riesgos legales y reputacionales asociados a fallos de la IA.

Señales que indican que la organización debe obtener la certificación

La certificación ISO 42001 no siempre es opcional. En ocasiones, la presión externa, los riesgos reputacionales o las exigencias estratégicas convierten la decisión en una necesidad ineludible. Reconocer estos detonantes y evaluar el perfil de la organización es clave para determinar quién necesita ISO 42001 y actuar proactivamente.

Entre los detonantes críticos que activan la urgencia se pueden mencionar los siguientes:

• Solicitudes importantes de propuestas: cuando un cliente estratégico exige ISO 42001 como requisito, el plazo es ineludible. No cumplirlo implica descalificación automática.
• Incidente o incumplimiento: un fallo de IA puede desencadenar escrutinio regulatorio y mediático. La ausencia de certificación se interpreta como negligencia.
• Revisión ESG de inversores: fondos y juntas directivas elevan la gobernanza de IA a criterio decisorio. No estar certificado reduce valoración y puede acelerar salidas de capital.
• Eventos de financiación: rondas de inversión, adquisiciones o salidas a Bolsa requieren una debida diligencia rigurosa. La falta de certificación puede paralizar transacciones clave.
• Actualización de proveedores críticos: si un cliente o socio estratégico activa cláusulas que exigen garantías del sistema de gestión de IA, el incumplimiento puede cancelar contratos.

Existen, además, algunos indicadores internos que justifican la certificación:

• La empresa utiliza, desarrolla o adquiere sistemas de IA que influyen en decisiones humanas.
• Opera en sectores regulados o de alto impacto.
• Maneja datos sensibles o decisiones automatizadas que afectan a clientes o empleados.
• Busca demostrar responsabilidad y confianza frente a auditores, inversores o aseguradoras.
• Quiere anticiparse a las exigencias de la futura Ley de IA de la UE.
• Pretende integrar la IA dentro de un sistema de gestión ISO ya existente como ISO 9001, 27001 o 31000.

En todos estos casos, la respuesta a quién necesita ISO 42001 es evidente. La certificación no es solo una respuesta a la regulación, sino una ventaja competitiva que acelera la madurez digital y la reputación organizacional.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 de ISOTools facilita la implementación de la norma. Se trata de una avanzada herramienta que permite mapear los requisitos del estándar, automatizar evidencias y centralizar auditorías, todo en un entorno colaborativo y seguro. Además, su tecnología incorpora flujos de trabajo inteligentes, alertas de cumplimiento y actualizaciones normativas automáticas, lo que reduce drásticamente el tiempo de implementación y los costes de mantenimiento.

Con ISOTools, las organizaciones pueden transformar la gestión de la IA en una ventaja competitiva, garantizando un cumplimiento continuo, medible y alineado con las mejores prácticas internacionales. Para quienes se preguntan quién necesita ISO 42001, esta solución tecnológica ofrece una respuesta práctica y eficaz. Para comprobarlo, solo tienes que contactar con nuestros expertos.

La rápida adopción de sistemas de IA plantea grandes desafíos relacionados con la ética, transparencia y seguridad que requieren marcos estructurados. La gestión de inteligencia artificial se ha convertido así en una prioridad para muchas organizaciones. La norma ISO 42001 propone un modelo estructurado que permite implementar un sistema de gestión de la IA (SGIA) capaz de garantizar un uso responsable y alineado con los objetivos empresariales.

Más que una guía técnica, ISO 42001 es una herramienta para consolidar la gobernanza de la IA promoviendo la transparencia, la rendición de cuentas y la mejora continua en todo su ciclo de vida. Este estándar internacional ofrece a las organizaciones un modelo flexible que permite aprovechar las ventajas de la IA mientras se gestionan sus riesgos de forma sistemática.

¿Por qué establecer un marco para la gestión de inteligencia artificial?

El desarrollo acelerado de la inteligencia artificial ha traído consigo beneficios, pero también retos como sesgos algorítmicos, uso indebido de datos o impactos sociales no previstos. Disponer de una norma que estructure su gestión permite a las organizaciones anticiparse a estos riesgos y demostrar compromiso con la responsabilidad digital.

ISO 42001 propone un sistema de gestión de inteligencia artificial que sigue la estructura armonizada de las normas ISO. Esto facilita su integración con otros estándares como ISO 27001 (seguridad de la información) o ISO 27701 (privacidad), asegurando coherencia en los procesos organizativos.

El SGIA abarca todo el ciclo de vida de la IA, desde la planificación y el diseño hasta la implementación, operación, evaluación y mejora continua. Además, al ser certificable, ofrece credibilidad y facilita la confianza de socios, clientes y reguladores.

Estructura del sistema de gestión de inteligencia artificial según ISO 42001

La norma establece requisitos de alto nivel que guían a las organizaciones en la creación de su sistema de gestión de IA:

• Contexto de la organización: ISO 42001 exige comprender el entorno, los factores internos y externos, así como las necesidades de las partes interesadas. Es necesario, además, establecer su alcance.
• Liderazgo y compromiso: definir una política de IA, responsabilidades y compromiso de la alta dirección. Este requisito garantiza que la gobernanza de inteligencia artificial se trate como una prioridad.
• Planificación y gestión de riesgos: diseñar procesos estructurados para identificar riesgos y oportunidades, realizar evaluaciones de impacto y definir estrategias para mitigarlos.
• Soporte y recursos: la norma exige asegurar recursos, garantizar competencias en los equipos que trabajan con la IA y una comunicación eficaz tanto interna como externa.
• Operación y controles de IA: ISO 42001 requiere ejecutar procesos y controles definidos.
• Evaluación del desempeño: monitorizar resultados, realizar auditorías internas y revisiones de la dirección.
• Mejora: aplicar acciones correctivas y fomentar la mejora continua del sistema de gestión de IA.

Controles esenciales para una gestión de inteligencia artificial responsable

Los controles de ISO 42001 permiten abordar los distintos aspectos del desarrollo y uso de la IA durante todo el ciclo de vida del sistema de gestión de inteligencia artificial. Estos son los pilares sobre los que se asienta un SGIA eficaz:

Políticas relacionadas con la IA

Cada organización debe establecer una política clara sobre el desarrollo, uso y supervisión de los sistemas de IA. Esta debe alinearse con las políticas corporativas existentes e incorporar principios de transparencia, equidad y responsabilidad.

Organización interna

En la gestión de inteligencia artificial es esencial definir roles y responsabilidades, creando mecanismos para informar de incidencias o preocupaciones éticas. Una estructura interna bien definida facilita la gobernanza y evita la fragmentación de responsabilidades.

Recursos para los sistemas de IA

ISO 42001 enfatiza la importancia de contar con los recursos adecuados: datos de calidad, infraestructura tecnológica, herramientas de desarrollo y personal cualificado. La norma también exige mantener evidencia de la competencia del personal involucrado.

Evaluación del impacto de los sistemas de IA

Las organizaciones deben realizar evaluaciones de impacto que analicen las consecuencias potenciales sobre las personas, la sociedad y el entorno. Este proceso en la gestión de inteligencia artificial, similar a las evaluaciones de impacto en privacidad, ayuda a prevenir daños antes de que ocurran.

Ciclo de vida del sistema de IA

La norma abarca desde el diseño hasta el desmantelamiento del sistema, exigiendo mecanismos de verificación técnica, trazabilidad y documentación en cada etapa. Esto asegura que los modelos de IA sean confiables, auditables y coherentes con los valores de la organización.

Datos para los sistemas de IA

Los datos son el núcleo de la IA. ISO 42001 exige procesos que garanticen su calidad, así como su procedencia, seguridad y adecuación al propósito. Un sistema de gestión sólido debe asegurar que los datos utilizados sean éticos, legales y técnicamente válidos.

Información para las partes interesadas

La transparencia es otro principio clave de la gestión de inteligencia artificial. Se requiere proporcionar información clara a usuarios y partes interesadas, comunicar impactos adversos e informar incidentes relevantes. Este enfoque refuerza la confianza y la reputación corporativa.

Uso de los sistemas de IA

Los sistemas deben usarse según lo previsto y bajo supervisión constante. Las organizaciones deben definir políticas de uso responsable, incluyendo protocolos ante desviaciones o riesgos de la IA emergentes.

Relaciones con terceros y clientes

La gestión de inteligencia artificial no termina en los límites de la organización. ISO 42001 solicita controlar toda la cadena de suministro, asegurando que proveedores y socios actúen conforme al enfoque ético y técnico de la organización.

Integración con otras normas y marcos regulatorios

ISO 42001 comparte estructura y terminología con otras normas ISO, como ISO 27001 o ISO 27701, lo que permite una integración fluida con los sistemas de gestión existentes. Además, su enfoque flexible la convierte en una base ideal para alinearse con marcos como la Ley de IA de la Unión Europea.

Adoptar este estándar no solo aporta orden y coherencia, sino también evidencia del compromiso organizacional con la innovación responsable y el cumplimiento regulatorio.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 de ISOTools simplifica la implementación del sistema de gestión de IA, automatizando procesos, centralizando evidencias y facilitando el control de riesgos. Su diseño modular permite integrar fácilmente la norma con otros sistemas de gestión, como los de seguridad o calidad, creando una visión unificada del desempeño organizacional.

Además, la plataforma aprovecha tecnologías inteligentes para el seguimiento de indicadores, gestión documental y evaluación del cumplimiento. De esta forma, las organizaciones pueden asegurar la trazabilidad de sus modelos de IA, reducir errores humanos y fortalecer la transparencia. Descubre cómo ISOTools puede ayudarte a liderar la gestión responsable de la inteligencia artificial en tu organización. Contacta sin compromiso con nuestros consultores.

El cumplimiento en IA es requisito estratégico para las organizaciones que utilizan inteligencia artificial en sus procesos de negocio. Normas internacionales como ISO 42001 han marcado un punto de inflexión, impulsando la necesidad de sistemas de gestión que aseguren transparencia, seguridad y ética en la aplicación de la inteligencia artificial.

El reto no consiste solo en cumplir con la regulación vigente, sino en anticiparse a cambios normativos, gestionar los riesgos asociados y transformar la gobernanza digital en una ventaja competitiva. Comprender esta realidad es clave para evitar sanciones, mejorar la gobernanza de datos y fortalecer la reputación empresarial.

Qué supone el cumplimiento en IA

El cumplimiento en IA es el proceso de garantizar que el desarrollo y uso de los sistemas de inteligencia artificial respetan la normativa, los principios éticos y las obligaciones regulatorias aplicables. Se trata de un enfoque integral que combina políticas, controles, gobernanza de la IA y responsabilidad corporativa.

Los ejes fundamentales del cumplimiento en IA son cuatro:

• Transparencia: decisiones comprensibles y explicables para usuarios y auditores.
• Seguridad: medidas de protección para mitigar riesgos operativos, legales y reputacionales.
• Equidad: evitar sesgos en los datos de entrenamiento, en el diseño algorítmico y en los resultados, garantizando un impacto justo en todos los grupos sociales.
• Responsabilidad: designar roles claros para la supervisión y corrección de fallos, así como mecanismos de reclamación.

Estos principios no solo reducen riesgos legales y reputacionales, sino que también construyen confianza en clientes, socios y otras partes interesadas. Pero hay que tener en cuenta que su aplicación práctica exige revisar el diseño, implementación y supervisión de los sistemas de IA en todas sus fases de vida.

Regulaciones de IA: panorama internacional

Aunque la inteligencia artificial es una tecnología global, su regulación avanza a distinta velocidad según la región. Europa lidera este proceso, mientras que otros países optan por enfoques progresivos o voluntarios.

Unión Europea: pionera en la regulación de IA

La Ley de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) es el primer marco regulatorio integral a nivel mundial. Clasifica los sistemas de IA en cuatro niveles de riesgo:

• Mínimo: como filtros de spam, sin impacto crítico.
• Limitado: riesgo bajo, requiere informar al usuario (por ejemplo, chatbots).
• Alto riesgo: incluye aplicaciones médicas, financieras o laborales. Obliga a cumplir estrictos requisitos de evaluación de conformidad, trazabilidad y supervisión humana.
• Inaceptable: quedan prohibidos en la UE.

El RGPD completa este marco, especialmente en lo relativo al uso de datos personales. Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial que procesa historiales clínicos debe limitar el uso de datos personales a lo estrictamente necesario para cumplir su función, evitando cualquier exceso o información irrelevante. Además, debe incorporar herramientas que permitan entender cómo se toman las decisiones automatizadas, de modo que profesionales y pacientes puedan interpretarlas con claridad.

Estados Unidos y Canadá

En EE. UU. destaca la Ley de IA de Colorado, que regula sesgo y discriminación en sectores clave como vivienda, sanidad y empleo. Canadá también avanza en ese sentido, se ha creado un ministerio de Inteligencia Artificial y la Ley de Inteligencia Artificial y Datos está en proceso. Esta última prevé sanciones severas frente al uso indebido de la IA, reforzando la responsabilidad de las organizaciones.

Reino Unido

El Libro Blanco de IA de 2023 define cinco principios intersectoriales (seguridad, transparencia, justicia, gobernanza y mecanismos de reparación). Aunque aún no es vinculante, marca el camino hacia un futuro marco regulatorio.

Regulación en otros lugares del planeta

El cumplimiento en IA preocupa a nivel global, de ahí que las iniciativas regulatorias se suceden de forma imparable:

• Latinoamérica avanza, entre otros, con proyectos en Brasil y México, inspirados en la protección de derechos humanos.
• Japón ha aprobado en 2025 su primera ley integral de IA, con foco en innovación segura.
• China regula ya la IA generativa, exigiendo etiquetado en contenidos creados por algoritmos.
• Singapur mantiene liderazgo regional con su Marco Modelo de Gobernanza de IA.
• Australia aplica Principios Éticos de IA (2019) y un Estándar Voluntario de Seguridad de IA, con ocho pilares centrados en equidad, privacidad y responsabilidad.
• En Oriente Medio, Arabia Saudí y Emiratos Árabes Unidos promueven estrategias nacionales que combinan innovación con regulación de uso ético.

¿Por qué es clave garantizar el cumplimiento en IA?

El cumplimiento en IA no debe entenderse como una carga burocrática, sino como un generador de valor. Entre los beneficios más relevantes cabe destacar los siguientes:

• Mitigación de riesgos: evita sanciones, responsabilidades legales o interrupciones operativas.
• Protección de datos: garantiza la seguridad en sectores sensibles como salud o finanzas.
• Innovación sostenible: fomenta la inversión responsable en nuevas tecnologías y facilita explorar nuevos modelos de negocio sin riesgo de incumplimiento regulatorio.
• Confianza del cliente: la transparencia genera seguridad en usuarios y la percepción en el mercado.
• Acceso a nuevos mercados: facilita la expansión internacional al cumplir normativas locales y globales.

Marcos de referencia para el cumplimiento en IA

Además de las iniciativas legislativas, existen diferentes marcos sectoriales y regionales para avanzar en el cumplimiento en IA. Destacan dos:

• ISO 42001: proporciona un marco para implementar, mantener y mejorar un SGIA, con énfasis en la ética de la inteligencia artificial, la transparencia y trazabilidad y la mejora continua del ciclo de vida de la IA. Además, facilita la integración con otros sistemas de gestión, aportando coherencia y eficiencia.
• NIST AI RMF: se orienta a la gestión de riesgos. Propone guías prácticas para identificar amenazas, evaluar impactos y aplicar controles de mitigación en todo el ciclo de vida de la IA. La gestión de riesgos se estructura en cuatro funciones, que son gobernar, mapear, medir y gestionar.

Ambos marcos son complementarios. Mientras ISO 42001 asegura la gobernanza y permite la certificación formal de sistemas de gestión, el NIST RMF ofrece una guía flexible no certificable, orientada a la gestión de riesgos.

Cómo implementar un plan de cumplimiento en IA paso a paso

Adoptar un marco no es suficiente si no se acompaña de prácticas consistentes y un enfoque práctico y estructurado que incluya:

• Realizar un diagnóstico inicial para identificar sistemas de IA existentes y su nivel de riesgo.
• Revisar periódicamente normativas emergentes: hacer un mapa normativo de leyes y estándares aplicables que se debe actualizar periódicamente.
• Definir roles y responsabilidades, lo que implica nombrar responsables de cumplimiento, ética y supervisión técnica.
• Establecer políticas claras de uso de IA, que abarquen desde la adquisición de datos hasta el ciclo de vida completo del algoritmo.
• Establecer mecanismos para garantizar transparencia que permitan explicar las decisiones de la IA.
• Hacer una evaluación de impacto que analice riesgos éticos, legales y sociales.
• Realizar auditorías periódicas para asegurar la revisión continua del sistema, detectando sesgos, fallos o incumplimientos antes de que se materialicen en riesgos graves.
• Supervisión y mejora continua, introduciendo ajustes cuando cambien los datos, el contexto regulatorio o los riesgos.
• No olvidar la formación interna, capacitar a empleados en uso responsable y normativo de IA.
• Proteger de forma integral los datos sensibles mediante cifrado, controles de acceso y políticas de minimización.

Ejemplos de aplicaciones sectoriales del cumplimiento en IA

En el sector sanitario, el cumplimiento es esencial cuando la IA apoya diagnósticos o tratamientos. La combinación de AI Act y RGPD obliga a disponer de mecanismos que permitan entender y justificar las decisiones de la IA, minimizar sesgos y mantener estricta protección de datos médicos.

En lo relacionado con finanzas, la IA se usa en prevención de fraude y gestión de riesgos. Cumplir ISO 42001 y NIST AI RMF permite reducir vulnerabilidades y mejorar la transparencia ante reguladores.

Finalmente, en los sectores de industria y manufactura, los sistemas predictivos de mantenimiento o logística deben alinearse con principios de seguridad y responsabilidad, reduciendo riesgos operativos y legales.

Software ISO 42001

El cumplimiento en IA requiere un enfoque sistemático y herramientas digitales que simplifiquen la gestión. El Software ISO 42001 de ISOTools es una solución eficaz para implementar la norma en cualquier organización. La plataforma integra funciones de automatización de procesos, centralización documental y control en tiempo real, lo que permite reducir riesgos regulatorios y operativos, demostrar transparencia y responsabilidad y optimizar recursos.

El software ofrece un entorno intuitivo que acelera la certificación, reduce cargas administrativas y eleva el control de cumplimiento. Esto permite a las organizaciones no solo cumplir con la ley, sino mantener su competitividad en mercados cada vez más exigentes. Si es lo que buscas para tu organización, solicita más información.

La integración de la inteligencia artificial en las organizaciones ha crecido de forma exponencial y en muy poco tiempo. En un contexto en el que la transparencia, la ética y la seguridad son esenciales, la norma ISO 42001 se ha convertido en un elemento fundamental para la gestión responsable de estos sistemas.

Publicada oficialmente en diciembre de 2023, la norma ISO 42001 establece un marco integral para desarrollar, implementar y mantener sistemas de gestión de inteligencia artificial (SGIA) que equilibren innovación y gobernanza. Su particular enfoque permite abordar tanto los riesgos como las oportunidades que presenta la implementación de tecnologías de IA.

Qué es la norma ISO 42001 y por qué es importante

La norma ISO 42001 es el primer estándar de gestión de sistemas de IA. Establece los requisitos para que las organizaciones puedan desarrollar, implementar y utilizar sistemas de IA de manera responsable. Esta norma es aplicable a organizaciones de cualquier tamaño, tipo e industria que participen en la creación, suministro o uso de productos o servicios basados en inteligencia artificial.

La norma se inspira en la estructura de alto nivel común a otros sistemas de gestión ISO, lo que permite integrarla fácilmente con normas como ISO 27001 o ISO 9001. Sin embargo, su singularidad radica en cómo aborda el ciclo de vida de la inteligencia artificial desde una perspectiva de gobernanza, impacto social y responsabilidad organizacional.

ISO 42001 es voluntaria, pero es recomendable para organizaciones que:

• Desarrollan o entrenan modelos de IA.
• Integran IA en productos, servicios o procesos.
• Automatizan decisiones mediante sistemas basados en IA.
• Comercializan soluciones tecnológicas con componentes de IA.
• Son responsables de explicar y justificar el comportamiento de sus algoritmos ante clientes, reguladores o la sociedad.

Importancia de ISO 42001 en el contexto de las organizaciones

La implementación de la norma ISO 42001 se vuelve crítica para organizaciones que buscan diferenciarse en un mercado altamente competitivo. Las empresas que han integrado la inteligencia artificial en sus procesos necesitan demostrar estabilidad y confianza, especialmente cuando entrenan modelos de IA, la integran en productos o implementan sistemas de toma de decisiones autónoma.

Los 5 componentes fundamentales de la norma ISO 42001

El núcleo de ISO 42001 se estructura en cinco grandes componentes que sustentan el proceso para implementar un sistema de gestión de IA de forma eficaz. Cada uno de ellos refleja las exigencias de la norma y, al mismo tiempo, ofrece margen de personalización según el contexto organizacional.

1. Liderazgo y establecimiento de objetivos

El liderazgo es el motor de cualquier SGIA. ISO 42001 exige una implicación activa de la alta dirección en el establecimiento y mantenimiento del sistema. Las responsabilidades del liderazgo incluyen:

• Definición de políticas de IA alineadas con la estrategia organizacional
• Asignación de recursos necesarios para el SGIA.
• Identificación del equipo de gestión responsable del sistema de IA.
• Establecimiento de objetivos cuantificables y monitoreables.

Además, se deben definir roles clave: proveedores, productores, clientes y socios, entre otros. Esta categorización es esencial para identificar responsabilidades en ISO 42001 y gestionar los impactos directos o indirectos de los sistemas de IA sobre las partes interesadas.

2. Elementos estructurales de la norma ISO 42001

La norma se organiza en diez cláusulas principales que siguen la estructura de alto nivel de las normas ISO. Las más relevantes son las siguientes:

A ello hay que sumar los anexos complementarios, entre los que son especialmente relevantes los dos primeros:

• Anexo A: controles específicos a implementar.
• Anexo B: orientación práctica para implementación.
• Anexo C: objetivos potenciales y fuentes de riesgo.
• Anexo D: integración con otros sistemas de gestión.

3. Integración con normas ISO complementarias

Uno de los puntos fuertes de la norma ISO 42001 es su facilidad para integrarse con otros sistemas ISO, como: ISO 27001 (seguridad de la información), ISO 27701 (privacidad) o ISO 9001 (calidad), entre otros. Esta compatibilidad facilita la creación de un ecosistema de gestión integral que promueva la coherencia entre las distintas áreas críticas de una organización digital.

4. Objetivos y declaración de aplicabilidad

El cuarto componente de ISO 42001 se centra en la personalización del sistema según las necesidades organizacionales específicas. La norma exige una declaración de aplicabilidad donde se justifique la inclusión o exclusión de controles del Anexo A basándose en diferentes cuestiones:

• Uso previsto del sistema de IA.
• Contexto interno y externo de la organización.
• Objetivos específicos.
• Evaluación de riesgos y oportunidades.

Este enfoque flexible permite que organizaciones de diferentes sectores adapten el marco a sus necesidades particulares, manteniendo la efectividad del sistema de gestión.

5. Seguridad y protección de la IA

El quinto componente de la norma ISO 42001 establece una distinción fundamental entre dos conceptos clave:

• Seguridad de IA: se enfoca en proteger el sistema de IA de amenazas externas, incluyendo evaluaciones de riesgos, protección contra ataques maliciosos y salvaguarda de la integridad del sistema.
• Protección de IA: se centra en controlar el impacto del sistema hacia fuera mediante evaluaciones de impacto, identificación de posibles daños a terceros e implementación de medidas de control y mitigación.

Esta dualidad asegura un enfoque integral que protege tanto a la organización como a las partes interesadas afectadas por el sistema de IA, cumpliendo con las expectativas sociales y regulatorias.

Software ISO 42001

La implementación de un SGIA según la norma ISO 42001 puede resultar compleja si se realiza de forma manual o dispersa. Apoyarse en una plataforma digital especializada como el Software ISO 42001 de ISOTools puede marcar la diferencia. Es una herramienta tecnológica diseñada específicamente para facilitar la implementación y mantenimiento de sistemas de gestión de inteligencia artificial.

La plataforma aprovecha tecnología avanzada para automatizar procesos complejos, reducir la carga administrativa y garantizar el cumplimiento normativo de manera eficiente. Integra, entre otras, funcionalidades de evaluación de riesgos de IA, gestión documental automatizada, monitoreo en tiempo real y generación de informes ejecutivos. Todo ello desde una interfaz sencilla. Si quieres conocer más en profundidad el software, solo tienes que contactar con uno de nuestros asesores.

A medida que los sistemas de inteligencia artificial se integran en el tejido operativo de las organizaciones, la auditoría de certificación ISO 42001 se consolida como un paso clave para garantizar una gobernanza ética, segura y transparente. Esta norma internacional, publicada en diciembre de 2023, proporciona a las empresas un marco sólido para implantar un sistema de gestión de la IA robusto y alineado con las mejores prácticas.

Obtener la certificación ISO 42001 no solo permite cumplir con requisitos regulatorios cada vez más exigentes, sino también generar confianza entre clientes, socios e inversores. A continuación, se analiza qué implica la auditoría de certificación ISO 42001, cuáles son sus etapas y cómo prepararse para superarla con éxito.

Qué es la norma ISO 42001 y cuál es su papel

ISO 42001 es la primera norma internacional centrada en la gestión de sistemas de inteligencia artificial. Se aplica a cualquier organización que utilice, desarrolle o proporcione sistemas de IA y ofrece un marco de referencia para garantizar un uso ético, fiable y transparente de esta tecnología. Entre sus objetivos destacan:

• Fomentar la transparencia.
• Mitigar riesgos asociados.
• Incorporar consideraciones éticas en el diseño de la IA.
• Promover un enfoque centrado en las personas.

De esta forma, ISO 42001 se convierte en herramienta estratégica para alinear el desarrollo tecnológico con las expectativas sociales y regulatorias.

Auditoría de certificación ISO 42001: pasos previos

El proceso de certificación sigue una estructura ya familiar para las organizaciones con experiencia en la implantación de otros estándares ISO. Se basa en una auditoría realizada por un organismo independiente y acreditado.

Esa auditoría se divide en dos etapas, cada una con objetivos específicos. Pero, antes de enfrentarse a ella, es necesario superar algunas fases previas.

Evaluación de riesgos

La preparación para la auditoría de certificación ISO 42001 comienza con la definición del rol que desempeña la organización respecto a la IA (proveedor, desarrollador o usuario). A partir de ahí, se define el alcance del sistema de gestión de inteligencia artificial y se elaboran políticas, objetivos y procedimientos alineados con la norma. Componentes clave de esta fase son:

• Evaluación de riesgos de IA, que contempla factores como el sesgo algorítmico, la opacidad de los modelos o los impactos sociales no intencionados.
• Evaluación de impacto de la IA basada en ISO 42005:2025, que contempla factores éticos, legales y sociales.

Estos análisis fundamentan el diseño del sistema de gestión de inteligencia artificial y orientan la selección de controles del Anexo A, así como los procesos de mejora continua.

Evaluación de preparación opcional

Esta fase, aunque es voluntaria, resulta útil para identificar desviaciones respecto a los requisitos de la norma. Permite subsanar posibles carencias y desviaciones y corregirlas antes de la auditoría de certificación ISO 42001. Entre sus beneficios cabe destacar los siguientes:

• Demostrar compromiso ante partes interesadas y reguladores.
• Minimizar hallazgos negativos durante la auditoría de certificación ISO 42001.
• Mejorar la coordinación entre áreas implicadas.

Auditoría de certificación ISO 42001: fases clave

La auditoría de certificación ISO 42001, como se ha avanzado, se desarrolla en dos fases que necesitan una preparación exhaustiva:

Evaluación de diseño y gobernanza

Esta fase de la auditoría de certificación ISO 42001 se centra en comprobar si el SGIA se ha diseñado correctamente y cumple los requisitos formales de la norma. El equipo auditor revisa documentación clave, como políticas y controles, alcance, evaluaciones de riesgos, metodología de impacto y estructuras de gobernanza.

Se trata de una auditoría estratégica, que busca responder a preguntas como:

• ¿El alcance del sistema está claramente definido?
• ¿Se han identificado y documentado adecuadamente los riesgos asociados a la IA?
• ¿Existen roles y responsabilidades bien establecidos en la gobernanza del sistema?

Durante esta etapa se identifican las llamadas áreas de mejora y no conformidades menores. Suele durar entre uno y dos días e incluye reuniones con los responsables del sistema, revisión documental y una reunión de cierre en la que se detallan las áreas de mejora y se establecen los pasos a seguir. Permite anticiparse a problemas críticos, de ahí que su correcta preparación incida directamente en el éxito de la auditoría de certificación ISO 42001.

Evaluación operativa y eficacia del sistema

Esta segunda etapa es el núcleo de la auditoría de certificación ISO 42001. En ella se examina en profundidad si la organización gestiona de manera eficaz los riesgos, obligaciones y compromisos asociados al uso de IA. Para ello, se analizan aspectos como los siguientes:

• Aplicación efectiva de políticas y controles.
• Seguimiento del desempeño (de acuerdo con la cláusula 8 de la norma).
• Ejecución de auditorías internas y revisión por la alta dirección.
• Gestión de no conformidades e indicadores de mejora continua.

Además, se valora la implicación de los responsables del SGIA y de los propietarios de los controles del Anexo A. La duración de esta fase varía entre 3 y 9 días, según el tamaño y complejidad de la organización.

Los resultados posibles pueden ser:

• No conformidades: incumplimientos específicos del estándar.
• Oportunidades de mejora: aspectos susceptibles de optimización.

Esta etapa termina con una reunión de cierre, la emisión de un informe detallado y la recomendación para la certificación ISO 42001. Disponer de mecanismos sólidos de revisión interna y evidencia documentada es esencial para superar con éxito esta etapa.

Fase final: emisión y mantenimiento de la certificación ISO 42001

Superadas todas las etapas previas, se emite la certificación ISO 42001, que tiene una validez de tres años. Durante este período, la organización debe afrontar auditorías de seguimiento anuales que permitan verificar la eficacia continua del sistema.

Estas auditorías, más breves que la inicial, suelen durar de 2 a 5 días. Sirven para confirmar que el SGIA se mantiene operativo, actualizado y alineado con los principios de gobernanza de la inteligencia artificial.

¿Qué tener en cuenta antes de iniciar el camino hacia la certificación ISO 42001?

Obtener la certificación ISO 42001 implica beneficios para la organización. Pero, antes comenzar el proceso y para garantizar su éxito final, conviene plantear algunas cuestiones básicas:

• Determinar claramente el rol de la organización respecto a la IA.
• Definir con precisión el alcance del SGIA.
• Identificar las partes interesadas y sus expectativas.
• Evaluar riesgos e impactos más allá de la ciberseguridad, se deben integrar aspectos éticos, sociales, legales o regulatorios.

Las organizaciones con experiencia en normas como ISO 27001 pueden aprovechar sinergias en auditorías internas o metodologías de mejora, pero deben incorporar nuevos enfoques específicos de la gestión de la IA como ética, transparencia y gobernanza, entre otros.

Software ISO 42001

La gestión eficaz de un sistema basado en la norma ISO 42001 requiere herramientas tecnológicas capaces de integrar múltiples procesos, gestionar riesgos complejos y asegurar la trazabilidad. El software ISO 42001 responde a estas exigencias con una plataforma avanzada, segura y modular. Entre sus beneficios se incluyen la automatización de evaluaciones de impacto y riesgo, una gestión documental centralizada y auditable, monitoreo del desempeño y acciones correctivas y visibilidad del cumplimiento normativo.

Gracias a su arquitectura flexible, permite una implementación ágil del sistema de gestión de IA y simplifica las auditorías internas y externas. Es una solución eficaz para organizaciones que buscan gobernanza de IA con garantías. Si quieres conocer en profundidad cómo puede aprovecharse de ella tu organización, contacta con nosotros.

El análisis de brechas ISO 42001 debería ser el primer paso en el proceso de implementación de un sistema de gestión de Inteligencia Artificial. A pesar de su relevancia estratégica, aún hay profesionales que lo consideran opcional e incluso innecesario, subestimando sus beneficios reales.

El análisis de brechas ISO 42001, también denominado evaluación de preparación, permite determinar el estado del sistema frente a los requisitos del estándar internacional de Inteligencia Artificial. Es decir, identifica lo que ya se ha implementado y lo que falta por desarrollar para cumplir con la norma. No realizar el análisis de brechas ISO 42001 expone a la organización a riesgos innecesarios: operaciones de retrabajo, duplicación de tareas y pérdida de eficiencia.

¿Qué es ISO 42001?

ISO 42001 es el primer estándar internacional específicamente diseñado para abordar los riesgos derivados del desarrollo y uso de sistemas de IA. Publicado en diciembre de 2023, adopta la estructura de Alto Nivel que caracteriza a estándares tan reconocidos como ISO 9001, ISO 45001 o ISO 14001.

Además de sus siete capítulos de requisitos, ISO 42001 incluye anexos con controles específicos y directrices para su aplicación. Entre los posibles riesgos de seguridad de la IA que busca mitigar destacan los sesgos, la discriminación, la autodeterminación de los sistemas, la pérdida de privacidad, la amenazas a los derechos humanos o problemas relacionados con la propiedad intelectual, entre otros muchos.

ISO 42001 se convierte así en la herramienta más efectiva para demostrar a clientes, consumidores, inversores, reguladores y a la sociedad que la empresa hace un uso transparente, seguro, ético, inclusivo y equitativo de la nueva tecnología.

¿Cómo iniciar el trabajo de implementación de ISO 42001?

La implementación de ISO 42001 es una tarea desafiante. La primera pregunta que se hacen los impulsores del proyecto es por dónde comenzar. En cuanto a esto, es evidente que la recomendación natural es empezar con el análisis de brechas.

Este se enfoca en aspectos esenciales para la gestión de riesgos de IA, como la equidad y la inclusión, la accesibilidad, la seguridad de los datos o la ética. También será necesario revisar la capacidad o necesidad de integrar la gestión de IA con otros sistemas, especialmente ISO 27001 y 27002.

En este último punto, es importante destacar que muchos de los requisitos y de los controles que plantea ISO 42001 pueden estar ya resueltos en el sistema de gestión de seguridad de la información. Al final, eso es lo que trata de establecer el análisis de brechas ISO 42001.

¿Qué es un análisis de brechas ISO 42001?

El análisis de brechas ISO 42001 ayuda a la organización a entender qué le falta para alcanzar la plena conformidad con los requisitos del estándar. Por, eso debería realizarse antes de iniciar el trabajo de implementación. Los resultados del análisis tendrían que ser la base para la construcción de la hoja de ruta de la implementación.

Esto no es impedimento para que en el futuro, previo a la certificación, a una auditoría relevante o en cualquier momento por solicitud de la Alta Dirección o de un área determinada, se realice un análisis de brechas ISO 42001 como un método más de evaluación del sistema.

El análisis de brechas no solo se enfoca en el cumplimiento de los requisitos. También verifica si se han implementado los controles necesarios o si los implementados pueden ser mejorados.

¿Por qué realizar un análisis de brechas ISO 42001?

El análisis de brechas ISO 42001 no es una exigencia de la norma ni un requisito para obtener la certificación. Tampoco es una solicitud legal no regulatoria. Sin embargo, existen dos argumentos incuestionables para realizarlo:

1. Mejora las probabilidades de éxito en la auditoría de certificación

ISO 42001 es un estándar reciente. Pocas empresas han llegado a la etapa de certificación, lo que hace que la información o los consejos resulten escasos. El análisis de brechas permite identificar las zonas grises del sistema, en las que es necesario trabajar para alcanzar la plena conformidad con los requisitos de ISO 42001.

2. Envía un mensaje de tranquilidad a las partes interesadas

El camino desde la concepción inicial del proyecto hasta la certificación del sistema es largo y sinuoso. El análisis de brechas ISO 42001 no significa certificación ni se constituye en un aval reconocido. Pero sí envía un mensaje de tranquilidad a las partes interesadas sobre el compromiso de la organización con la ética, las mejores prácticas, la privacidad de los datos y el uso seguro de IA.

¿Cuáles son los beneficios del análisis de brechas ISO 42001?

Los beneficios que obtienen las organizaciones que realizan un análisis de brechas ISO 42001 son numerosos y se alinean con los principios de planificación estratégica y mejora continua:

1. Fomenta una colaboración efectiva con los auditores

El análisis de brechas ISO 42001 favorece la alineación entre el equipo de implementación y los auditores, sean estos internos o externos. Esa relación constructiva se traducirá en una auditoría mucho más fluida.

2. Profundiza la comprensión del estándar y su auditoría

Los profesionales que trabajan en la implementación pueden no tener un conocimiento profundo del estándar, de sus requisitos y de los controles de ISO 42001. El análisis de brechas aporta comprensión profunda sobre la norma, su funcionamiento y los procesos de auditoría. Esto facilitará, además, la comunicación con el auditor interno y el de certificación.

3. Mejora el proceso de implementación y reduce errores

Detectar de manera precoz desviaciones o ineficiencias permite subsanarlas antes de la auditoría interna o de certificación. Los resultados del análisis de brechas ISO 42001 son relativamente informales, por eso, nada de lo que se concluya o sobre lo que se recomiende tendrá impacto negativo. Siempre será mejor abordar problemas en esta instancia, que hacerlo en una auditoría, aunque esta sea interna.

4. Permite obtener mayor provecho de las auditorías

La preparación de auditorías, internas o de certificación, siempre incorpora una cierta carga de nerviosismo y tensión. Es una de las razones por las que en muchas organizaciones los empleados no logran extraer el conocimiento ni asimilar la experiencia que es en verdad formativa y enriquecedora en términos profesionales.

5. Ahorra costes, tiempo y recursos humanos y tecnológicos

La práctica de auditorías internas genera costes para la organización y la auditoría de certificación requiere que la organización asuma un valor significativo. En el caso de las auditorías internas, el análisis de brechas ISO 42001 evita la proliferación de este tipo de evaluaciones. En cuanto a la auditoría de certificación, si bien el análisis no asegura la aprobación, sí mejora las posibilidades de forma exponencial.

Cómo saber si tu empresa necesita un análisis de brechas ISO 42001

En la práctica, las auditorías internas buscan objetivos similares a los del análisis de brechas ISO 42001. Esto significa que aún no hay certeza sobre el cumplimiento del sistema, sobre su capacidad para alcanzar objetivos o sobre la conformidad total con los requisitos de la norma.

El sistema puede ser eficaz y puede aprobar la auditoría de terceros. Pero mientras exista una duda, será más fácil de ejecutar, mucho más barato y mucho más rápido practicar un análisis de brechas que una auditoría.

La respuesta lógica, por tanto, es que mientras exista duda, el análisis de brechas ISO 42001 es la alternativa recomendable. Una recomendación añadida es automatizar el sistema de gestión.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001, basado en Inteligencia Artificial, no solo cumple con los requisitos del estándar, sino que incorpora funcionalidades para gestionarlos de forma intuitiva y eficaz, dentro de un enfoque PDCA de mejora continua. Es la herramienta idónea para convertir un proceso complejo en un sistema ágil, trazable y enfocado a resultados.

Esta herramienta tecnológica entrega soluciones reales a los desafíos que plantea la gestión de la IA basada en la norma ISO 42001. Nuestros consultores pueden mostrarte cómo el software acelera el cumplimiento y ayuda a enfrentarse con éxito a los desafíos de un SGIA. Solicita más información aquí.

ISO 42001 es el estándar que con mayor velocidad ha logrado posicionarse en el panorama corporativo en las últimas décadas. Hay una explicación: cada vez más organizaciones usan la IA en sus procesos productivos o de prestación de servicios, o desarrollan este tipo de productos. De ahí surge la necesidad de implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial.

En 2025, solo por tener una idea de la magnitud de la expansión de esta tecnología, el número de empresas que la utilizan triplica a las que lo hacían hace dos años. Las cifras sobre rendimientos financieros producto de la incursión de la IA en empresas de todos los sectores también son fabulosas. Las oportunidades crecen, pero los riesgos también. ISO 42001 llega para ayudar a las organizaciones a garantizar prácticas seguras, éticas, transparentes y legales gracias a la implementación de un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial.

Qué es ISO 42001

ISO 42001 es el primer estándar de gestión creado para tratar los riesgos asociados al uso o desarrollo de Sistemas de IA y aprovechar las oportunidades que la tecnología ofrece, en un marco de seguridad, transparencia, legalidad y ética. Es el producto del trabajo durante de dos años de expertos que conformaron el Comité Técnico de ISO, en colaboración con representantes de empresas tecnológicas de todos los continentes.

La norma ISO 42001 comparte la estructura de Alto Nivel que caracteriza a las más importantes publicaciones ISO, entre ellas ISO 9001, ISO 45001, ISO 14001 o ISO 27001. Esta condición común hace que el estándar diseñado para la implementación de un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial pueda ser integrado a uno o a todos los sistemas mencionados.

Esta norma puede ser implementada por todo tipo de organizaciones, de cualquier tamaño, procedencia, industria o sector que utilicen o desarrollen sistemas de IA. Estas organizaciones demuestran con la certificación de su Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial que adoptan las mejores prácticas de gobernanza de la IA en sus procesos administrativos, comerciales y productivos.

Como es natural, las organizaciones deben crear políticas, procesos, procedimientos, revisar, inspeccionar, auditar, siempre sobre un modelo PDCA que garantice la mejora continua del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial.

Elementos clave de un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial ISO 42001

Un sistema de gestión ISO es un tejido administrativo conformado por políticas, procesos, procedimientos, tareas y actividades que, en su conjunto y de manera interactiva, hacen que se cumplan unos requisitos y se logren unos objetivos.

En el caso de un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial regido por la norma ISO 42001 es evidente que el objetivo general es eliminar, prevenir o mitigar el impacto de los riesgos, muy particulares, que se asocian al uso de la IA.

La particularidad de los riesgos asociados al uso de Inteligencia Artificial proviene de la ausencia de regulación y legislación, pero también de la propagación de temores y recelos. Todos estos ingredientes hacen que el trabajo de ISO 42001 sea diferente al de otros estándares ISO. Para lograr sus objetivos, un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial hace uso de varios elementos clave:

1. Gobernanza y rendición de cuentas

ISO 42001 solicita a la organización asignar responsabilidades y funciones que garanticen una gobernanza transparente de la IA, asegurando la rendición de cuentas y la supervisión en todo el ciclo de vida de los sistemas de IA y en todos los niveles de la organización.

Para hacerlo, la organización puede crear una estructura administrativa, integrada por comités que se encarguen de revisar y supervisar la gestión del cumplimiento de la IA, de políticas, de leyes, de normas éticas y de los requisitos del estándar, por supuesto.

2. Gestión de riesgos

La gestión de riesgos de la IA implica identificar, evaluar, categorizar, priorizar y tratar los riesgos de Inteligencia Artificial. Además, estas tareas se deben revisar y actualizar de forma periódica con el fin de establecer mutaciones o aparición de nuevas amenazas éticas, legales, de cumplimiento, de transparencia, éticas, de inclusión, de sesgo, de vulneración de los derechos de las personas o emergentes.

3. Ética

Las consideraciones éticas merecen un capítulo aparte en ISO 42001. La organización debe abordar riesgos como inclusión, equidad, sesgo algorítmico, errores programáticos y falta de transparencia, entre los más relevantes, garantizando la rendición de cuentas e implementando controles eficaces para contener las amenazas.

4. Documentación y rendición de cuentas

Todos los procesos, desde la concepción inicial y del diseño del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial hasta su disposición final, se documentan. En estos documentos se explica con detalle cómo y por qué se toma cada una de las decisiones y se informa a las partes interesadas cómo funciona la IA, qué indicadores se utilizan y qué resultados genera.

5. Privacidad e integridad de datos

La seguridad de la información y la privacidad e integridad de los datos que se utilizan para diseñar y desarrollar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial, así como para su uso, son prioridades para ISO 42001.

6. Mejora continua

La mejora continua, el elemento inseparable de los estándares ISO, también lo es para ISO 42001. La organización debe auditar la gestión, revisarla e inspeccionarla para, con base en los hallazgos, implementar estrategias para solucionar los problemas siguiendo un ciclo PDCA.

7. Cumplimiento

La publicación de la primera edición de ISO 42001 impulsó un movimiento legislativo y regulatorio en diversas latitudes del planeta. Las organizaciones deben ahora preocuparse por cumplir con normas como RGPD y la reciente Ley de Inteligencia Artificial de la UE.

8. Partes interesadas

La organización necesita interactuar con las partes interesadas, pero también reconocer y satisfacer sus requisitos, sus expectativas y sus necesidades. Entre las partes interesadas más relevantes en ISO 42001 están los consumidores, los empleados, la comunidad y los reguladores, entre otras.

Función de los anexos de ISO 42001 en un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

ISO 42001 incorpora cuatro anexos destinados a facilitar la implementación del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial, gestionar los riesgos y asegurar el logro de objetivos. Estos anexos se identifican con las letras A, B, C, y D.

• Anexo A: incluye los controles que puede utilizar la organización para contener las amenazas. No son de obligatorio uso, pero la organización debe redactar una declaración de aplicabilidad para explicar por qué usa o deja de utilizar cada uno de los controles.
• Anexo B: contiene una guía para el uso correcto de los controles del Anexo A.
• Anexo C: guía para la definición acertada de objetivos y la identificación eficaz de riesgos de la IA.
• Anexo D: para el uso del sistema en diferentes dominios.

Algunos de los controles del Anexo A que se utilizan con mayor recurrencia en las empresas son:

• Políticas y procedimientos.
• Estructuras internas de gobernanza.
• Recursos físicos, tecnológicos, humanos y financieros para la gestión.
• Evaluaciones de riesgos.
• Gestión del ciclo de vida de los sistemas de IA.
• Gestión de privacidad e integridad de datos y de seguridad de la información.
• Partes interesadas y sus expectativas.
• Gestión de relación con terceros involucrados con el sistema de IA.

Proceso para certificar el Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

Al igual que otras normas ISO certificables, el proceso para obtener la certificación ISO 42001 requiere la implementación de la norma, verificando la conformidad con los requisitos. Una vez concluida la etapa de implementación, se audita el Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial, se diseñan las acciones correctivas procedentes y se audita de nuevo.

Se practicarán tantas auditorías internas como sea necesario hasta alcanzar el objetivo, que es la conformidad total con los requisitos del estándar. Cuando esto sucede, la Alta Dirección realiza su revisión y se procede a:

• Elegir un organismo certificador, contactarlo y programar la auditoría de terceros.
• Afrontar la primera auditoría de certificación en la que es probable que el auditor haga algunas observaciones sobre no conformidades u otros problemas.
• Diseñar e implementar las acciones propuestas por el auditor certificador.
• Someter el sistema a una segunda auditoría de certificación en la que solo se revisarán los temas objetados por el auditor en la primera auditoría.
• Recibir el informe final del auditor de certificación en el que se espera se recomiende la certificación del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial.
• Obtener la certificación expedida por el organismo certificador con base en la recomendación del auditor.
• Realizar auditorías internas de mantenimiento periódicas.
• Aprobar una auditoría de certificación a los tres años.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es un resultado de la Inteligencia Artificial que, a la vez, es ejemplo del uso responsable, legal y ético de esta tecnología. Las organizaciones encuentran en esta herramienta un aliado en la implementación y mantenimiento del sistema de gestión basado en el estándar internacional.

Esta solución tecnológica ayuda a las organizaciones al logro de objetivos y la conformidad necesaria para obtener la certificación y permite obtener informes en tiempo real sobre el estado general de la gestión o los puntos críticos en los que se detectan problemas. Sus funcionalidades van mucho más allá, obtén más información sobre esta plataforma, sin compromiso, contactando con uno de nuestros consultores.

Las evaluaciones de riesgos de IA se recogen en la cláusula 6.1.2 de la norma ISO 42001, publicada al final del año 2023. Este estándar es el primero en integrar directrices, controles y requisitos para evaluar y abordar los riesgos de la Inteligencia Artificial de forma eficaz, segura, transparente y ética.

Una norma asociada, ISO 23894, se ocupa de las evaluaciones de riesgos de IA. Quizá por ello, la mencionada cláusula 6.1.2. de ISO 42001 no entrega una guía detallada sobre la forma de desarrollar estas evaluaciones. Solicita a las organizaciones diseñar e implementar procesos para ejecutar las evaluaciones de riesgos de IA, pero no indica cómo hacerlo.

Una solución es, por supuesto, implementar ISO 23894. Pero, para aquellas organizaciones que no quieran extender a tal nivel el árbol de gestión con normas ISO, la siguiente guía resultará de gran utilidad.

Cómo realizar evaluaciones de riesgos de IA de acuerdo con ISO 42001

No es necesario implementar ISO 23894 para aprovechar su contenido. Una de las consultas que bien vale la pena hacer en esta norma, antes de iniciar las evaluaciones de riesgos de IA, es el capítulo relacionado con las fuentes de riesgos de IA, entre las que se pueden destacar:

• Falta de transparencia.
• Incapacidad para rendir cuentas.
• Entornos complejos.
• Privacidad de datos.
• Problemas con el hardware.
• Sesgos en el entrenamiento.
• Problemas que surgen en el ciclo de vida que no está bajo el control de la organización.
• Arquitecturas con brechas de seguridad.
• Errores humanos.
• Vulnerabilidades del software.

ISO 23894, o por lo menos su texto, también ayuda a las organizaciones a identificar los activos de valor para la gestión de riesgos de IA. Estos se clasifican, de acuerdo con la norma, en tres categorías:

• Empresariales: modelos de IA y datos subyacentes.
• Personales: información y datos privados.
• Sociales: medio ambiente, comunidad, sociedad o Derechos Humanos.

Con esto en mente, la guía para realizar evaluaciones de riesgos de IA de acuerdo con ISO 42001 se desarrollaría siguiendo estos pasos:

1. Elegir un enfoque

El estándar para sistemas de gestión de inteligencia artificial no recomienda, solicita o sugiere un enfoque en particular para realizar las evaluaciones de riesgos de IA. ISO 23894, sin embargo, indica que los riesgos, además de identificarse, deben ser cuantificados o descritos de forma cualitativa. Así, es evidente que el estándar aprueba o sugiere el uso de uno u otro enfoque. Básicamente, cada uno de ellos solicita:

Enfoque cualitativo

Se trata de asignar un valor al riesgo de acuerdo con su impacto negativo, con su probabilidad de ocurrencia o con el punto de conjunción en una escala de los dos criterios. La categorización cualitativa más usual utiliza tres definiciones: alto, medio o bajo.

La ventaja es que esta categorización es fácil de entender, intuitiva y aceptada por todas las personas. En su contra se podría afirmar que es un tanto vaga e imprecisa y ofrece pocas oportunidades para la comparabilidad. Sin embargo, es un enfoque interesante para las organizaciones que inician el camino para realizar evaluaciones de riesgos de IA.

Enfoque cuantitativo

El enfoque cuantitativo ofrece mayor precisión y una alta dosis de comparabilidad. Dos metodologías se han afianzado en el área: análisis factorial del riesgo de la información (FAIR) y sistema de puntuación de riesgos de la Inteligencia Artificial (AIRSS).

Cualesquiera, entre estos dos métodos, permite a la organización asignar un valor de acuerdo con el impacto financiero del riesgo. La probable dificultad está en que los análisis deben ser realizados por profesionales cualificados y los resultados y conclusiones podrían ser asimilados por personas con iguales condiciones.

2. Definir el impacto

Con un enfoque elegido, lo que sigue es determinar la gravedad del impacto negativo de los riesgos de la IA, en caso de que ocurran. Los impactos pueden ser del orden empresarial, personal o social. Cada uno de estos posibles impactos se puede evaluar desde el enfoque elegido, cuantitativo o cualitativo, de forma similar a estos ejemplos:

• Empresarial: si se evaluaran riesgos en esta categoría, de acuerdo con las dos metodologías, se utilizarían calificaciones como estas:
  • Cualitativo: el riesgo crearía un colapso con capacidad para crear una interrupción “crítica” de la operación.
  • Cuantitativo: el riesgo puede ocasionar una pérdida entre 800.000 y 1.000.000 de euros, como consecuencia del uso de personas para completar tareas automatizadas que realizaba el sistema de IA que colapsó.
• Personal: los riesgos personales, como los de privacidad de datos, podrían expresarse, para cada uno de los enfoques así:
  • Cualitativo: se presentará un alto impacto en la privacidad de la información de las personas a causa del error en el entrenamiento de un modelo que gestiona información personal privada.
  • Cuantitativo: la infracción de seguridad tendrá un coste de 9,2 millones de euros y un descenso en el valor de la acción del 34 %.
• Sociales: el desarrollo y uso de sistemas de IA demandan un alto consumo de recursos naturales y energéticos. Es uno de los riesgos que se identifican con las evaluaciones de riesgos de la IA, y que se pueden expresar de acuerdo con los dos enfoques sugeridos así:
  • Cualitativo: el consumo de energía eléctrica y de agua tendría un impacto moderado en la comunidad.
  • Cuantitativo: el incremento de consumo de energía eléctrica y de agua en la comunidad tendrá un impacto financiero que puede estimarse en 1,5 millones de euros para el primer año, con aumentos progresivos de 9 % anual.

3. Argumentar las evaluaciones de riesgos de IA al auditor

El auditor espera algo más que el resultado de las evaluaciones de riesgos de IA. Espera que se documente la elección del enfoque y que se argumente, particularmente en el evento de que la elección sea cualitativa, la toma de las decisiones o la elección del criterio, sea este alto, medio o bajo.

Justificar las estimaciones en un documento, de la forma más explícita y clara posible, es algo que espera recibir el auditor. Entre las explicaciones, espera encontrar argumentos sobre por qué se produce el daño, cómo se valora y, en caso de existir un daño reputacional, entender qué metodología se utiliza para calificarlo como grave o para estimarlo en cifras o porcentajes.

4. Evaluar la probabilidad de ocurrencia

Agotada la etapa de calificación de la gravedad del impacto, analizar la probabilidad de ocurrencia es el factor que resta para completar las evaluaciones de riesgos de IA. La probabilidad también puede ser expresada en términos cualitativos o cuantitativos, para cada una de las categorías de riesgos, de una forma similar a esta:

• Empresarial: colapso del sistema de Inteligencia Artificial.
  • Cualitativo: probabilidad moderada o baja de ocurrencia.
  • Cuantitativo: probabilidad de una vez cada diez años, que se puede expresar como 0,1 anuales.
• Personal: sesgo en el entrenamiento del sistema de IA.
  • Cualitativo: la probabilidad de un entrenamiento malintencionado es baja o moderada.
  • Cuantitativo: es probable que se presenten entrenamientos no intencionados, diez veces al año.
• Social: el uso creciente de sistemas de IA de alto riesgo ocasionaría cortes de energía eléctrica o racionamiento de agua en la comunidad.
  • Cualitativo: la probabilidad de escasez o racionamiento de recursos naturales o energéticos es media.
  • Cuantitativo: la probabilidad de que se presenten cortes o racionamientos es del 10 % para el primer año, con incrementos de 0,3 % para cada año subsiguiente hasta llegar a 10.

5. Calcular el riesgo total

El objetivo esencial por el que se realizan evaluaciones de riesgos de IA es obtener un dato consolidado que permita establecer cómo de preocupante es cada riesgo, cuáles necesitan atención inmediata y cuáles deben recibir más recursos para su gestión. De la elección del enfoque dependerá, en esta etapa, la herramienta que se utilice para obtener el dato consolidado.

• Para el enfoque cuantitativo basta con construir una matriz basada en dos ejes con escala numérica, uno horizontal y otro vertical, en el que el punto de intersección nos indicará la posición del riesgo en la escala.
• En el enfoque cuantitativo lo más indicado es elegir una matriz de colores o un mapa de calor en el que el color rojo, por ejemplo, represente un riesgo muy alto, el azul uno muy bajo y el amarillo uno medio o neutro. Por supuesto, se trata de una metodología un tanto imprecisa en la que algunas zonas están supeditadas a la interpretación del destinatario del informe.

En cualquier caso, es importante entender que las evaluaciones de riesgos de IA no son actividades científicas. Por ello, no son exactas y no existen fórmulas, teoremas o postulados infalibles. Los resultados finales, no obstante, resultan útiles y fidedignos. Por eso es tan importante conocer las metodologías, los enfoques y contar con una guía probada y verificada.

Los profesionales que cuenten con el apoyo tecnológico apropiado para realizar evaluaciones con base en grandes cantidades de datos, confiables y transparentes, obtendrán mejores resultados. Todo ello, con los beneficios que implica para su empresa, para las personas, para los empleados, para los socios y para los consumidores.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una plataforma diseñada para automatizar y digitalizar la gestión de Sistemas de Inteligencia Artificial en muchas de sus tareas y procesos, incluyendo las evaluaciones de riesgos de IA y la gestión de los riesgos asociados al uso de esta tecnología.

Es un software fácil de usar y flexible, adaptable a las necesidades de todo tipo de organizaciones. Así, la plataforma permite aprovechar las oportunidades y beneficios que ofrece la IA. Si quieres conocer más detalles, solo tienes que solicitar más información a nuestros asesores.

La implementación de la norma ISO 42001 crece a ritmo acelerado alrededor del mundo, demostrando que es la herramienta más eficaz para evaluar y gestionar los riesgos de la Inteligencia Artificial.

La gestión de los riesgos de la Inteligencia Artificial bajo los requisitos del estándar ISO 42001 guarda algunas similitudes con la gestión de seguridad de ISO 27001. No obstante, la norma de IA entrega un enfoque holístico e integral, aportando controles específicos para los riesgos que implica la nueva tecnología.

Los requisitos para la gestión de riesgos de la Inteligencia Artificial aparecen en las cláusulas 6.1.2 a 6.1.4. Es en estos apartados del estándar donde se incluyen los requisitos críticos sobre los que el auditor enfocará su atención para avalar el sistema de gestión y recomendar la certificación.

Requisitos de ISO 42001 para la gestión de riesgos de la Inteligencia Artificial

ISO 42001 es un estándar diseñado para ayudar no solo a las organizaciones que desarrollan o utilizan sistemas de IA de alto riesgo, si no a todas aquellas que los usan, a tratar las amenazas asociadas a esta tecnología de manera proactiva, eficaz y responsable.

Para hacerlo, la gestión de riesgos de la Inteligencia Artificial solicita a las organizaciones, realizar tres actividades clave, que son las requeridas en las mencionadas cláusulas 6.1.2. a 6.1.4. Estas son las siguientes:

1. Evaluación de riesgos de la Inteligencia Artificial

La evaluación de riesgos de la Inteligencia Artificial busca identificar las amenazas, estableciendo la gravedad del posible impacto y la probabilidad de ocurrencia. El propósito es obtener una lista priorizada de los riesgos a los que están expuestas las organizaciones, las personas, los consumidores, los empleados y otras partes interesadas.

En este listado aparecerán riesgos relacionados con seguridad de la información, sesgos en toma de decisiones, entrenamiento no intencionado y violaciones de derechos de autor de las personas, entre otros.

2. Evaluación del impacto de la Inteligencia Artificial

Esta evaluación de impacto, diferente de la que forma parte de la primera etapa, se enfoca en las afectaciones, positivas o negativas, que puede tener la IA sobre amplios grupos de interés que no necesariamente tienen una relación directa o cercana con la organización. Es el caso de sociedades, grupos de personas caracterizadas por su raza, su credo político, sus creencias religiosas o su condición social, entre otras.

Esta evaluación suele identificar problemas como los que se mencionan a continuación:

• Acceso indebido a información originada en el sector público, pero que goza de cierto nivel de reserva, como las intimidades de algunos procesos judiciales o los detalles sobre la toma de algunas decisiones de los gobernantes.
• Difusión de información errónea, debido a un sesgo de la IA originado en un fallo de entrenamiento.
• Estafas o confusiones en la opinión de las personas, ocasionadas por la difusión de contenidos en los que se simula la voz o la imagen de personalidades reconocidas por la sociedad.
• Consumo excesivo de recursos naturales, especialmente del agua, entre otros riesgos de sostenibilidad asociados al uso continuo de la Inteligencia Artificial.
• Pérdida de empleos y desaparición total de actividades completas.
• Violaciones que provocan sanciones de la Ley de IA de la UE, entre otras.

3. Gestión de los riesgos de la Inteligencia Artificial

En esta última etapa, las organizaciones necesitan actuar para evitar que los riesgos causen daño, siempre atendiendo las prioridades establecidas en la primera etapa. Entra la gestión en la teoría general de gestión de riesgos, que se basa en cuatro opciones:

• Eliminar el riesgo: es la opción ideal y la que debería cubrir todos o la mayoría de los riesgos identificados. La eliminación implica hallar la causa raíz e implementar una acción correctiva que elimine la amenaza. Esta acción puede ser modificar o eliminar un proceso, sustituir alguna función o restringir el acceso a la IA a determinados grupos de personas.
• Mitigar el riesgo: la mitigación busca reducir la gravedad del impacto hasta un nivel aceptable, o hacer algo para que la probabilidad de ocurrencia disminuya. La disminución del riesgo puede ser el resultado de procesos de capacitación o de la implementación de los controles de la ISO 42001.
• Transferir el riesgo: la transferencia, en gestión de riesgos, utiliza dos mecanismos. El primero es contratar con un tercero el proceso o la actividad que genera el riesgo y, el segundo, firmar contratos con compañías de seguros. Cualquiera de las opciones lleva el riesgo a otro lugar y elimina el impacto financiero para la organización, pero no logra eliminar el riesgo reputacional.
• Aceptar el riesgo: esta será la opción para los llamados riesgos residuales, que se espera sea una mínima cantidad. La aceptación de un número mayor o menor de riesgos depende de otra actividad accesoria a la gestión, que es la determinación del apetito de riesgo de la organización.

En cualquier caso, antes de tomar una decisión sobre qué opción tomar, es importante revisar la lista de controles del Anexo A de ISO 42001. Muchos problemas pueden encontrar solución ahí.

Por qué es importante gestionar los riesgos de la Inteligencia Artificial con el estándar ISO 42001

La Inteligencia Artificial es una tecnología que representa muchas oportunidades y muy atractivas, para un buen número de empresas. También es un avance tecnológico que genera reticencias.

Ante un escenario especulativo, lo que corresponde es aplicar un tratamiento estandarizado que proporcione tranquilidad, confianza y transparencia. Es lo que hace la gestión de riesgos de la Inteligencia Artificial basada en la norma ISO 42001. Gestionar los riesgos de IA es bueno, hacerlo bajo el estándar internacional es excelente.

La mejor herramienta para ello es un sistema de gestión certificado, automatizado con base en una plataforma tecnológica especializada. Es el punto culminante en el que se puede asegurar la mejora continua y la gestión sistemática de las amenazas, ayudando a las organizaciones a aprovechar las oportunidades dentro de un marco de seguridad y tranquilidad para todas las partes interesadas.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es un aliado tecnológico creado con base en la misma Inteligencia Artificial. Entrega a las organizaciones una serie de herramientas y funcionalidades interconectadas que hacen del sistema de gestión basado en la norma una máquina sincrónica que entrega resultados y que siempre se está mejorando a sí misma.

Es una avanzada solución que ayuda a salvar con éxito muchos de los desafíos a los que se enfrentan las empresas que implementan sistemas de gestión ISO, como gestión de documentos o de riesgos, auditorías o inspecciones. Nuestro equipo de expertos puede explicarte ampliamente las funcionalidades y ventajas del software, solo tienes que solicitar aquí más información.

La gestión y el control de documentos son elementos esenciales para la seguridad y privacidad de la información. Las organizaciones dependen de sistemas de control de documentos confiables, seguros y eficientes, también aquellas que cuentan con sistemas de gestión de Inteligencia Artificial.

El control de documentos garantiza disponibilidad, accesibilidad, trazabilidad, seguridad e integridad de los documentos y, por extensión, de la información que contienen. Cuando todos estos elementos están presentes, no se pierde tiempo, no se generan conflictos, la productividad crece y el entorno de trabajo es cordial. Por supuesto, el cumplimiento es un agregado que no es desestimable.

Qué debe tener un sistema de gestión y control de documentos para ser eficaz

El control de documentos implica asegurar una ubicación en la que las personas indicadas puedan acceder, si su perfil de seguridad lo permite, a la información que requieran. El control de documentos también se ocupa de verificar que la versión a la que accedan sea la actual. Además, entran en su ámbito de acción los procedimientos y protocolos necesarios para actualizar o revisar un documento.

De manera genérica, existen ocho funcionalidades que no pueden faltar en una solución o en un sistema para el control de documentos eficaz:

1. Protocolos y procedimientos para documentos específicos

Los documentos que se producen en una organización se podrían clasificar en grupos muy diferentes: manuales de procedimiento, legales, contratos, políticas o instrucciones de trabajo, por mencionar algunos entre los más recurrentes. Aun dentro del mismo grupo, un documento es diferente a otro.

El sistema de control de documentos necesita prever estas diferencias y configurar flujos de creación y revisión acordes con el tipo de documento, pero también crear protocolos de seguridad de la información y accesibilidad coherentes con la importancia y la confidencialidad del documento.

2. Configuración de etiquetas y metadatos

Cuando los documentos se gestionaban en papel, la etiqueta con la que se marcaba la carpeta era la clave para encontrar el documento con rapidez. En un gestor digital, esa función la cumplen los metadatos. Estos son palabras clave que servirán para que el sistema almacene el documento en un lugar determinado y para que los usuarios los encuentren con prontitud, apenas marcando alguna de las palabras clave.

El nombre del autor del documento, dos o tres palabras clave sobre el contenido o el área que lo genera son ideas para crear metadatos que permitan categorizar y almacenar un documento con seguridad y acceder a él con la debida rapidez.

3. Integración con diferentes herramientas ofimáticas

Atrás quedaron los tiempos en los que los documentos se elaboraban en un procesador de texto y se almacenaban en una carpeta en el disco duro del ordenador. El sistema de control de documentos tiene la autonomía para crear un documento, pero es importante optar por un gestor integrado con herramientas como las que conforman el pack de Office: Word, PowerPoint o Excel.

El sistema también puede interactuar y extraer información de aplicaciones utilizadas en áreas como contabilidad, comercial o recursos humanos, asegurando la trazabilidad, el seguimiento del protocolo para creación y actualización y la preservación de los metadatos cuando se trate de la segunda opción.

4. Protocolos estrictos para creación, revisión, actualización y aprobación

La gestión de documentos tiene competencia en las etapas previas a la creación del documento, durante la redacción y aprobación y después, cuando es preciso almacenarlo y controlar la versión, si es que es una actualización. El sistema necesita un proceso estricto de creación, revisión, actualización y aprobación. El protocolo necesita considerar algunos aspectos básicos:

• Personas autorizadas para crear documentos nuevos, actualizar los existentes y personas que los pueden reemplazar en esa función ante la ausencia no programada.
• Ruta que debe seguir la aprobación de un documento, con el nombre y el cargo de quien aprueba y su suplente, en caso de ausencia.
• Opciones de enrutamiento para la aprobación para documentos que necesiten verificación de legalidad, de cumplimiento o de la Alta Dirección.
• Secuencia para el envío de documentos para aprobación inicial y para revisión o actualización.
• Flujo de aprobación para documentos que deben ser revisados por un grupo, determinando el número de personas mínimo que requiere la aprobación.

5. Capacitación de los empleados

El control de documentos automatizado puede identificar necesidades de capacitación para algunos empleados, de acuerdo con el contenido de un documento que se crea o se actualiza. El sistema puede advertir la necesidad de capacitación, mucho antes de que el documento entre en vigor, mientras espera a ser publicado.

Es importante que el sistema de gestión de documentos alerte sobre la necesidad de formación, sobre quién debe tomar el programa y cuáles serán los contenidos que se entregarán en esos cursos.

6. Protocolos para revisiones, cambios y actualizaciones

Es inevitable revisar y actualizar los documentos, aunque algunos lo requieren con menor periodicidad. No obstante, es importante crear un protocolo que vaya desde la solicitud hasta la aprobación final, determinando quién está autorizado para solicitar cambios y revisiones, especificando en qué momento el nuevo documento reemplaza al anterior y asignando un número consecutivo a la actualización.

7. Filtros para visualizar documentos

Las organizaciones que deben tratar con un gran número de documentos pueden tener problemas para ubicarlos, para obtener un listado de los que requieren actualización inmediata o de todos los documentos que conforman el arsenal del sistema de gestión de la calidad, por ejemplo.

La capacidad de filtrar documentos por palabras clave, por fecha de creación, por autor, por tema o por área asociada será importante en un sistema de gestión de documentos. Es, además, una herramienta eficaz para verificar la actualidad de los documentos.

8. Niveles de autoridad y accesibilidad

La seguridad de los datos, la integridad de la información y la capacidad para establecer trazabilidad de los cambios son elementos esenciales en un sistema de gestión de documentos. Es importante asegurar que solo las personas autorizadas acceden a la información, solicitan revisiones o aprueban cambios.

Software ISO 42001

El desarrollo tecnológico ha supuesto un salto cualitativo en el control de documentos, de manera especial con la incorporación de sistemas de gestión basados en la IA. En este aspecto, el Software ISO 42001 es una herramienta de gran utilidad para aquellas organizaciones que desean implementar sistemas de gestión de inteligencia artificial.

El software incorpora, entre otras muchas, funcionalidades entre las que se encuentra la gestión de la información y la documentación de procesos y procedimientos relacionados con el SGIA. El objetivo es facilitar un uso ético y responsable de la IA y tratar con efectividad los riesgos que puede conllevar. Si deseas más información, puedes recibir aquí asesoramiento personalizado.

Asignar roles y responsabilidades en ISO 42001 es uno de los pasos que conforman el proceso de implementación de un sistema de gestión de Inteligencia Artificial basado en el estándar de ISO. Es, además, una de las formas en las que la alta dirección demuestra liderazgo.

Una vez el SGIA se ha implementado y certificado, se mantienen las asignaciones pensando en el mantenimiento y mejora continua del sistema. Por eso es tan importante saber qué personas asumirán los roles y responsabilidades en ISO 42001. También es necesario saber dónde encontrarlas y definir un perfil adecuado para ellas en el que se consideren criterios como conocimiento, experiencia y competencias.

Cuál es la importancia de ISO 42001

ISO 42001 es el primer estándar de sistemas de gestión IA de alcance internacional. La norma, que puede ser utilizada por todo tipo de organizaciones de cualquier tamaño, complejidad y procedencia, entrega requisitos, orientaciones y controles para tratar los riesgos asociados al uso de la Inteligencia Artificial, entre ellos privacidad de datos, toma de decisiones con base en información sesgada, cumplimiento legal, derechos humanos y transparencia.

El uso de Inteligencia Artificial plantea reticencias en las personas y estas crean incertidumbre en el ámbito corporativo. Es lo que motivó la publicación de un estándar eficaz para gestionar los riesgos y garantizar el uso responsable, ético, transparente y legal de la nueva tecnología.

Se trata de una tecnología que está en constante evolución, lo que representa un desafío para el aún nuevo estándar. Pero también es una razón para tomarse muy en serio la definición de roles y responsabilidades en ISO 42001 y la elección de las personas que asumirán esos puestos.

La estructura del estándar es un buen punto de partida para identificar los roles y responsabilidades en ISO 42001. Es el siguiente paso antes de elegir a las personas que tendrán a su cargo la operación del sistema de gestión de Inteligencia Artificial.

Elementos clave en la estructura de la norma ISO 42001

ISO 42001:2023 adopta la estructura armonizada o de alto nivel que caracteriza a las publicaciones ISO más populares, como ISO 9001 o ISO 45001. Sin embargo, lo más interesante es que se trata de la misma estructura de ISO 27001, estándar de gestión de Seguridad de la Información, que tiene más de un punto de coyuntura con la norma de IA. De hecho, ISO 42001 e ISO 27001 son estándares complementarios.

Cinco elementos se destacan en la estructura de ISO 42001:

1. Alcance y definiciones

En las normas ISO se recogen dos tipos de alcance. En los tres primeros capítulos del texto se menciona el alcance general de ISO 42001. La primera referencia aparece en el capítulo 1, en el que se expresa que se trata de un estándar que puede ser utilizado para establecer, implementar, mantener y mejorar un sistema de gestión de IA en organizaciones que desarrollan, utilizan o comercializan productos de IA.

La siguiente referencia aparece en la cláusula 4.3, que solicita a la organización determinar el alcance del sistema dentro de la organización. Este puede ser sobre una ubicación en particular, sobre un área o departamento, sobre algunos procesos o sobre una línea de productos.

2. Gestión de riesgos

La gestión de riesgos es el elemento más importante en un SGIA. Es, además, un ejemplo claro sobre la importancia de la asignación de roles y responsabilidades en ISO 42001. Aunque la norma entrega orientaciones claras y precisas para cumplir con el requisito, acompañadas de un anexo de controles y una guía para utilizarlos, es lógico que uno de los roles clave sea el del experto en esta área, que probablemente requiera contar con conocimientos técnicos muy específicos.

3. Gobernanza de datos e información

Preservar la privacidad de los datos y la seguridad de la información son objetivos esenciales para ISO 42001. Objetivos que se incluyen en las políticas y que son la guía para crear procedimientos de gobernanza que, además, busquen asegurar el cumplimiento de requisitos regulatorios. Dentro de estos, el mejor ejemplo es RGPD, aunque también se puede mencionar el Reglamento de Resiliencia Operativa Digital (DORA).

Definir la estructura de gobernanza implica identificar activos de información, establecer su propietario, clasificarlos, asociar controles para mitigar los riesgos y, por supuesto, definir roles y responsabilidades en ISO 42001 específicos y adecuados para cumplir las exigencias regulatorias y normativas.

4. Controles de seguridad

Los controles de ISO 42001 aparecen en el Anexo A de la norma. El Anexo B entrega una guía útil para implementar los controles enumerados en el Anexo A. El Anexo C habla de algunas fuentes de riesgos de IA y de objetivos organizacionales y el D hace referencia a normas específicas para diferentes sectores.

Los controles del Anexo A incluyen algunos recurrentes y de uso común en otros ámbitos de la empresa, como cifrado de datos, controles de acceso y enmascaramiento de datos, entre otros.

5. Seguimiento, monitoreo y evaluación

La norma asigna una importancia especial a las actividades que permiten evaluar el sistema y su capacidad para lograr los objetivos, así como a las que realizan seguimiento para recopilar la información que evidencia el cumplimiento y la conformidad con los requisitos. Entre los roles y responsabilidades en ISO 42001 es preciso destacar el diseño de metodologías que permitan hacer seguimiento en tiempo real de la gestión, la implementación de indicadores confiables de rendimiento y, por supuesto, la práctica de auditorías, inspecciones y revisiones.

Cuáles son los roles y responsabilidades en ISO 42001 que es preciso asignar

De la lectura de texto de la norma se deducen los roles y responsabilidades en ISO 42001 que se espera se encarguen de la implementación del sistema de gestión de Inteligencia Artificial (SGIA), su mantenimiento y su mejora. En orden de aparición, estos son los mínimos:

1. Liderazgo de la gestión

El liderazgo de la gestión corresponde a la alta dirección. Es el órgano encargado de asignar otros roles y responsabilidades en ISO 42001, destinar los recursos, revisar el estado del sistema, suscribir las políticas y definir los objetivos generales, entre otras demostraciones del liderazgo. No se espera, sin embargo, que asuma todas sus responsabilidades de forma directa, algunas funciones se pueden delegar en las personas que designen para cumplir con los demás roles.

2. Administradores y supervisores de datos e información

Los administradores y supervisores de datos tienen a su cargo la implementación de los controles de seguridad y el monitoreo constante de su desempeño, comprobando el cumplimiento con los requisitos del estándar, pero también con regulaciones como RGPD. Los supervisores de datos son la primera línea de defensa que utiliza la gestión de riesgos para preservar la integridad, confidencialidad, privacidad y seguridad de la información y los datos privados de terceros.

3. Ingenieros y expertos técnicos

En el éxito de estándares como ISO 42001 e ISO 27001 el componente tecnológico es alto. Por tanto, la exigencia de profesionales con la suficiente capacitación y conocimientos técnicos profundos es igualmente elevada. Entre los llamados a ocupar roles y responsabilidades en ISO 42001 están, por supuesto, los ingenieros encargados del diseño y desarrollo de los sistemas de IA.

4. Expertos en ISO 42001

Aunque el sistema podría obtener interesantes beneficios de profesionales expertos en los requisitos legales o de experimentados oficiales de cumplimiento, por citar dos áreas con relación transversal, es evidente que el sistema necesitará tantos expertos con ISO 42001 como sean necesarios no solo para cumplir con funciones rutinarias, sino para auditar el sistema o impulsar la mejora continua.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una solución tecnológica, resultado de la misma Inteligencia Artificial, que tiene la capacidad para automatizar las tareas cotidianas del sistema de gestión, proveer los informes necesarios para la auditoría, mostrar el estado de la gestión en tiempo real o predecir escenarios teóricos futuros, tan útiles para la gestión de riesgos.

Esta plataforma avanzada se ha probado con éxito en terrenos de alta exigencia. El siguiente paso es la implementación en tu organización para asegurar un marco de operación de IA seguro y que permita aprovechar las infinitas oportunidades de la Inteligencia Artificial. Nuestros consultores te ayudarán en el proceso, solo tienes que contactar aquí.

La gestión de riesgos de la IA busca identificar, evaluar, priorizar, eliminar, mitigar o buscar formas para convivir con una amenaza o aprovechar una oportunidad asociadas al uso o desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial. Para ello, acude a una serie de herramientas, principios y marcos normativos como ISO 42001.

Repitiendo un axioma reconocido en gestión de riesgos, lo que se busca es disminuir el peligro y aumentar el beneficio. Entonces, ¿qué hace diferente la gestión de riesgos de la IA? La respuesta está en lo particular y específico del tipo de riesgo del que se ocupa.

Relación entre gestión de riesgos de la IA y gobernanza de la IA

La gobernanza de la Inteligencia Artificial es el marco conformado por reglas, políticas y estándares que rigen la investigación, diseño, desarrollo, uso e, incluso, el desecho de productos o sistemas de IA. Este entramado de normas busca crear una barrera sólida que impida el acceso no permitido, manteniendo a salvo a las personas de cualquier amenaza que pueda representar la IA.

La gestión de riesgos de la IA está dentro de ese marco de gobernanza y forma parte integral de él. El marco lo conforman el escenario y sus normas. La gestión de riesgos es el vigilante que procura que todo esté bajo control.

La gobernanza es un conjunto de normas, prácticas y procedimientos. La gestión de riesgos de la IA es un proceso que busca mantener a salvo de irrupciones y accesos no permitidos a los sistemas de Inteligencia Artificial, pero también verificar que esos sistemas no vulneren los derechos de las personas o su integridad.

Por qué es importante la gestión de riesgos de la IA

La IA es un avance científico de enorme relevancia, pero también despierta recelos. Esto no ha impedido que irrumpa en casi todos los sectores de la producción, el comercio y los servicios. A pesar de las dudas, la expectativa sobre las oportunidades asociadas a la innovación, eficiencia y productividad hacen que industrias de todo el mundo se rindan ante esta tecnología.

¿Y los temores? ¿Y los riesgos? Por supuesto, son reales, pero también lo son los beneficios. Ese es el papel de la gestión de riesgos de la IA: favorecer un uso responsable de las tecnologías de IA y crear un marco de trabajo seguro sin dejar de aprovechar las oportunidades.

Cuáles son las amenazas de las que se encarga la gestión de riesgos de la IA

Las preocupaciones relacionadas con la IA son de carácter muy diferente: toma de decisiones autónomas por parte de la Inteligencia Artificial, la pérdida de empleos o el uso indebido y enmascarado de contenidos sujetos a derechos de autor son tal vez las más representativas.

A nivel corporativo el asunto se analiza desde un punto de vista académico y científico, sin dejar de incluir las preocupaciones de las personas. En las organizaciones, la gestión de riesgos de la IA se enfoca en cuatro grandes grupos:

1. Riesgo de los datos

El desarrollo de un sistema de Inteligencia Artificial hace uso de una gran cantidad de datos. El uso operativo de algunos de esos sistemas, en particular los que trabajarán en áreas como atención al cliente, dependerá del acceso a datos privados de muchas personas.

La gestión de riesgos de la IA necesita enfocar esfuerzos en la mitigación de los riesgos que amenazan los datos propios y los de terceros en todas las etapas del ciclo de vida de la IA, desde su diseño y concepción, hasta su deshecho. Algunos de esos riesgos de datos específicos son:

• Seguridad de los datos: incluye el acceso no autorizado, la manipulación indebida, la corrupción o el compromiso sobre la confidencialidad.
• Privacidad de los datos: se refiere a la exposición indebida o con fines comerciales o delictivos de la información de usuarios u otros terceros.
• Integridad de los datos: la corrupción de los datos llevará a la IA a conclusiones erradas y a la toma de decisiones sesgadas.

2. Riesgo del modelo

El riesgo del modelo es, en la práctica, el robo, acceso indebido o publicación no autorizada del modelo (diseño de la IA), que permitirá manipular su arquitectura, modificar su comportamiento y conducirlo para que actúe de una forma que no fue la propuesta por su creador. Algunos ejemplos son los siguientes:

• Manipulación de los datos de entrada para hacer que la IA llegue a conclusiones erradas, tome decisiones sesgadas o elabore predicciones incorrectas.
• Entrada maliciosa de mensajes que logran mimetizarse de tal forma que IA piensa que son legítimos. Ya dentro, actúan como un virus que tiene acceso a información confidencial o puede entregar información errónea a la IA. En un chatbot, por ejemplo, un mensaje malicioso puede hacer que el asistente diga algo que nunca debería decir.
• Imposibilidad para interpretar el proceso de análisis y de toma de decisiones. Los modelos son de difícil interpretación y la falta de transparencia puede implicar dificultades para detectar sesgos. La gestión de riesgos de la IA necesita comprobar que los sistemas basados en esta tecnología incorporen mecanismos de rendición de cuentas.
• Ataques a la cadena de suministro, que ocurren cuando ciberdelincuentes logran identificar vulnerabilidades en un sistema de IA, en cualquier etapa de su ciclo de vida. Usualmente, el atacante accede a un componente en la instalación del proveedor, antes de que llegue al sitio en que formará parte de una estructura de IA mayor.

3. Riesgos operativos

El riesgo operativo u operacional, es el que sufre una organización por fallos en sus procesos internos de producción. Estos pueden suponer pérdidas importantes o, incluso, suspender la actividad. Por sorprendente que parezca, la Inteligencia Artificial no deja de ser un producto más, expuesto al error humano o al cualquier otro riesgo operativo. Son riesgos que es necesario gestionar, entre ellos:

• Falta de controles que impidan o alerten sobre deterioro. El deterioro progresivo de un sistema de IA podría ocasionar errores de funcionamiento, lo cual entraña riesgos.
• Falta de soporte que facilite la operación del sistema a largo plazo, la actualización, el mantenimiento o la escalabilidad, generando un rendimiento inconsistente, además de errores y desviaciones en el funcionamiento.
• Dificultad para integrar la IA con otros sistemas de IT, lo que causaría cuellos de botella, silos de información o comunicaciones rotas. La consecuencia es vulnerabilidad a ataques informáticos.
• Falta de estructuras eficaces de gobernanza, que expone el desarrollo de sistemas de IA al libre albedrío del desarrollador y de sus intereses particulares. Este tipo de desarrollos carecen de supervisión adecuada, con las consecuencias previsibles.

4. Riesgo ético y legal

En este grupo se ubican la mayoría de los riesgos mencionados en la introducción de este apartado. La gestión de riesgos de la IA necesita enfocarse en la prevención de riesgos éticos y legales no solo por las afectaciones a las personas, sino por las consecuencias reputacionales y económicas para la organización. En este segmento es necesario gestionar estas amenazas:

• Ausencia de transparencia que, además de las consecuencias obvias, afectará la reputación de la empresa y menoscabará la confianza de sus clientes, inversionistas y reguladores, entre otras partes interesadas.
• Incumplimiento normativo y regulatorio, destacando en este segmento la violación del RGPD. Multas, sanciones o cierre de operación serán las consecuencias prácticas.
• Sesgo algorítmico, que puede llevar a la toma de decisiones discriminatorias. Esto sería especialmente grave en una IA que, por ejemplo, asigne créditos en un banco o participe en procesos de contratación de personas en una organización.
• Falta de ética en las decisiones de la IA, generando conflictos e inquietudes en las personas que verán vulnerados sus derechos a la privacidad, la igualdad, la autonomía y a los derechos de autor.
• Ausencia de rendición de cuentas o de otros mecanismos que permitan explicar las decisiones de una IA, auditar resultados o realizar escrutinios legales válidos para justificar una acción, una conclusión o una decisión. Esto es especialmente grave si se ubica en el contexto de un litigio judicial.

Cuáles son los marcos de gestión de riesgos de la IA disponibles

Estandarizar la gestión de riesgos de la IA, utilizando un marco diseñado para ese propósito, es una tendencia comprensible y aceptable. Un estándar de sistemas de gestión de IA permite crear políticas, diseñar e implementar procesos coherentes de gestión de riesgos y, en general, adoptar las mejoras prácticas para garantizar un escenario de operación seguro, legal, ético y transparente. A nivel global existen varios de estos estándares, como los que se mencionan a continuación:

• Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST): es un marco resultado de la cooperación entre instituciones estatales y organizaciones del sector privado. Es un estándar voluntario, disponible para organizaciones de todos los tamaños y ubicaciones.
• Ley de Inteligencia Artificial de la UE: es una obligación legal que regula el desarrollo y operación de sistemas de IA, enfocando sus requisitos a prevenir los riesgos en las áreas de salud, seguridad y derechos humanos.
• Normas ISO: la Organización Internacional de Normalización, en colaboración con la Comisión Electrotécnica Internacional, ha desarrollado varios estándares con el propósito de gestionar los riesgos asociados al desarrollo, uso o deshecho de sistemas de IA. Entre las Normas ISO para implementar IA destaca, por su versatilidad, capacidad para escalar y flexibilidad, ISO 42001.

Software ISO 42001

La automatización de la gestión de riesgos de la IA asegura la efectividad y la capacidad para alcanzar los objetivos, en particular cuando se ha implementado el estándar ISO. El Software ISO 42001 se ha diseñado en colaboración con la misma Inteligencia Artificial y está dotado con funcionalidades de esta tecnología.

Este desarrollo tecnológico impulsará el uso de IA en tu empresa, puesto que tiene capacidad para realizar evaluaciones de riesgos y análisis de brechas, monitorear el SGIA y documentar los procedimientos relacionados con él, entre otras funcionalidades. Para más información, puedes contactar con nuestros consultores expertos.

Obtener la certificación ISO 42001 es el paso que sigue tras la implementación exitosa de un sistema de gestión de Inteligencia Artificial. La demostración para la organización, para terceros y para las partes interesadas de que todo se hizo correctamente y la gestión de la IA es ética, legal, transparente y segura es el certificado ISO del sistema.

Obtener la certificación ISO 42001 requiere seguir un proceso. Es un desafío que requiere realizar acciones que van más allá de solicitar el certificado. Con la acogida masiva que ha tenido el nuevo estándar de sistemas de gestión de IA, es importante conocer y entender la importancia de obtener la certificación ISO 42001 y contar con una guía para hacerlo.

Por qué es importante obtener la certificación ISO 42001

La irrupción de la Inteligencia Artificial en el mundo empresarial, industrial y comercial ha sido apresurada y contundente. Tanto, que las organizaciones apenas han tiempo de evaluar, y menos gestionar, riesgos. Esta ausencia de gestión de riesgos generó desconfianza hacia las organizaciones que intentan aprovechar las oportunidades que IA ofrece.

ISO 42001 llega para resolver estos problemas. Se trata del primer estándar de alcance internacional, diseñado para eliminar o minimizar los riesgos que implica el uso o desarrollo de productos de IA. Sin embargo, a pesar de la solidez y la eficiencia que demuestra el estándar, es evidente que la implementación de ISO 42001 por sí sola no resuelve todos los problemas.

Las empresas necesitan obtener la certificación ISO 42001 para gozar de la confianza de sus clientes, de los reguladores y de las personas en general. También la requieren para contar con herramientas que les permitan adoptar prácticas de gobernanza, riesgo, cumplimiento y sostenibilidad, necesarias para sobresalir en el mundo corporativo moderno.

Obtener la certificación ISO 42001 entrega otros interesantes beneficios a las organizaciones que adoptan el sistema de gestión basado en este estándar:

• Alinea los objetivos comerciales con la gobernanza de IA, lo que garantiza un uso responsable, aprovechando las ventajas y oportunidades sin exponer a las personas o a la organización a los riesgos inherentes al uso de esta tecnología.
• Incremento de la confianza en las partes interesadas, entre las que destacan consumidores, reguladores, inversores y, por supuesto, las personas o sociedad.
• Proporciona una gestión de riesgos sistemática y efectiva que tiene capacidad de avanzar de la mano de la evolución vertiginosa que caracteriza a esta tecnología.
• Entrega ventaja competitiva sobre las organizaciones que no han adoptado el estándar, no lo han implementado y, por supuesto, están lejos de obtener la certificación ISO 42001.
• Facilita la integración del estándar con la gestión de Seguridad de la Información, con la norma de cumplimiento y, por supuesto, con la gestión que busca obtener objetivos ESG.

A quién le sirve obtener la certificación ISO 42001

El sistema, el estándar y la certificación resultan de enorme utilidad a las empresas que desarrollan, comercializan o hacen uso de sistemas de Inteligencia Artificial, sin importar su ubicación, su sector, su tamaño o su complejidad.

La norma es de aplicación universal y, aunque su implementación y certificación no son obligatorias, ya existen regulaciones, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, que de una u otra forma exigen la adopción del sistema de gestión. Mientras, en muchos países, las leyes se encuentran en etapa embrionaria, pero se espera que en el curso de este año vean la luz.

Cómo obtener la certificación ISO 42001

La norma está dotada con la estructura de Alto Nivel que acompaña la mayoría de las publicaciones ISO. Así, la estructura de ISO 42001 cuenta con diez capítulos (tres de referencia y siete de requisitos) y cuatro de controles y de orientación sobre su uso.

En este contexto, el proceso para obtener la certificación ISO 42001 no difiere en gran medida del análogo para certificar otros sistemas de gestión ISO. En resumen, el proceso se desarrolla en 6 pasos:

1. Involucrar a las partes interesadas

La primera parte interesada que necesita comprometerse con el proyecto es la Alta Dirección. Es el órgano que tiene la capacidad para impulsar el proyecto y asignar responsabilidades y recursos. La segunda es la fuerza laboral y las asociaciones de empleados como sindicatos o cooperativas.

Dentro de las partes interesadas internas, incluidas en el grupo de empleados, es preciso destacar a los directores de áreas clave como TI, Cumplimiento, Seguridad de la Información o Recursos Humanos.

En cuanto a las partes interesadas externas están los componentes de la cadena de valor, los socios comerciales, los representantes de los consumidores y los reguladores, entre otros.

El propósito de incluir a las partes interesadas desde el inicio es obtener información eficaz para gestionar riesgos y aplicar debida diligencia que permita garantizar el cumplimiento y la conformidad en toda la cadena de valor.

2. Realizar un análisis de brechas

Las organizaciones que utilizan o desarrollan sistemas de IA ya han avanzado en estrategias para gestionar los riesgos asociados, aunque no lo hagan de forma sistemática y estandarizada. El objetivo en esta etapa es establecer qué falta para alcanzar la conformidad con los requisitos de ISO 42001.

Dentro de esta evaluación, o análisis de brechas, es preciso prestar especial atención a los procesos de gestión de riesgos, especialmente en lo relacionado con el cumplimiento ético, la seguridad, privacidad e integridad de los datos y la seguridad y transparencia algorítmica.

El consumo de datos, información y documentos es notable en este paso. Por eso, realizar la tarea con base en papel o en hojas de cálculo representa un verdadero desafío. Una organización que desarrolla o aprovecha sistemas de IA cuenta con los recursos necesarios para automatizar y digitalizar la gestión de Inteligencia Artificial, lo que haría que la tarea fuese mucho más ágil, productiva, segura y libre del error humano.

3. Crear políticas, objetivos y elegir controles

Es el paso que mayor esfuerzo demanda en la implementación para obtener la certificación ISO 42001. Es preciso identificar el contexto de la organización (interno y externo), definir el alcance del sistema y, con base en estos dos documentos, fijar objetivos y crear las políticas.

Es importante que los objetivos cumplan con los requisitos que solicita la norma: alcanzables, medibles, relevantes, realistas, específicos y propuestos para alcanzarse en un periodo de tiempo determinado.

Lo que sigue es elegir los controles de ISO 42001 de la lista que aparece en el Anexo A, siguiendo las orientaciones incluidas en el Anexo B. Todo ello previendo que se atiendan algunos frentes críticos para la gestión de riesgos: procesos de gestión de datos, gobernanza de la IA, ética, supervisión y monitoreo y rendición de cuentas.

Con la necesidad de mejorar de forma continua el sistema, y teniendo en cuenta la evolución acelerada de la tecnología, es importante adoptar desde el inicio un ciclo PDCA (planificar, hacer, verificar y actuar).

4. Diseñar procesos y procedimientos de monitoreo, seguimiento y documentación

En este momento se puede afirmar que hay un sistema de gestión de IA ISO 42001 implementado. Lo que sigue es crear los procesos y procedimientos eficaces para revisar y monitorear la gestión con el fin de comprobar la efectividad.

Parte de este paso es definir los indicadores de rendimiento y establecer las metodologías que se utilizarán para medir con la necesaria oportunidad, evitando que se presenten problemas o desviaciones y que estos causen problemas antes de que sean tratadas.

En paralelo, es necesario diseñar e implementar los procesos de documentación de la gestión de riesgos, de pruebas de la IA, de la gobernanza de los datos, de incidentes e infracciones, entre otros eventos relevantes de la gestión.

En la etapa de gestión de documentos, al igual que en la elaboración del análisis de brechas, el soporte tecnológico resulta esencial. La automatización asegura la integridad y la trazabilidad de los documentos, pero también la efectividad de los mecanismos de monitoreo y supervisión.

5. Realizar auditorías internas

Antes de solicitar la auditoría de terceros, para obtener la certificación ISO 42001 es necesario asegurarse de que el sistema está listo para dar el paso definitivo. La gran ventaja de la auditoría interna es que se puede realizar tantas veces como sea necesario. Siguiendo el ciclo PDCA, se practican auditorías internas, se identifican problemas y no conformidades, se implementan acciones correctivas y se realiza una nueva auditoría de verificación.

6. Solicitar y aprobar la auditoría de certificación

Para obtener la certificación ISO 42001 es preciso aprobar una auditoría de terceros que practica un organismo certificador avalado por ISO. En cada país existe por los menos uno. En algunas naciones, como las de la Unión Europea, suelen ser cinco o más por país.

Es importante evaluar las condiciones, los requisitos e incluso las tarifas de cada uno de estos organismos. Hechas las comparaciones, lo que procede es solicitar la auditoría. El auditor de certificación puede hacer alguna observación, de hecho, es lo usual. La empresa soluciona los problemas identificados y el auditor realiza una nueva auditoría para verificar el cumplimiento de lo objetado. Luego se expide la certificación.

Qué sucede después de obtener la certificación ISO 42001

Obtener la certificación ISO 42001 es un hito de gran importancia para el sistema de gestión, pero no es la culminación de la tarea. Es el inicio de un intenso trabajo de mantenimiento y mejora continua, destinado a preservar la conformidad con miras a una auditoría de recertificación que se practicará cada tres años, en adelante.

En los entretiempos, la organización debe practicar auditorías internas, actualizar sus evaluaciones de riesgos con base en los cambios legales y regulatorios y teniendo en cuenta el avance tecnológico de la IA, así como la aparición de nuevas amenazas. Para todo esto, será necesario contar con los recursos tecnológicos adecuados.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es un desarrollo tecnológico, producto de la misma Inteligencia Artificial, diseñado para automatizar la gestión del sistema de IA, proporcionando los datos, informes, evidencias y registros necesarios para garantizar la mejora continua, la efectividad de la gestión de riesgos y el cumplimiento de los objetivos.

Esta avanzada tecnología está lista para ayudar a tu empresa a obtener el mejor rendimiento de la IA, con la debida seguridad. Uno de nuestros consultores puede ayudarte a tomar una decisión. Contáctalo aquí.

Los sistemas de gestión de IA cuentan con un marco normativo que facilita a las organizaciones hacer un uso responsable, ético, equitativo, legal y transparente de la Inteligencia Artificial. A la espera de otras regulaciones, los sistemas de gestión encuentran en la norma ISO 42001 una guía confiable para asegurar el cumplimiento y el tratamiento de los riesgos asociados a la IA.

ISO 42001 entrega las herramientas necesarias para desarrollar sistemas de gestión de IA que aseguren el uso responsable de la Inteligencia Artificial tanto para organizaciones que la desarrollen como para aquellas otras que hagan uso de ella.

Qué es ISO 42001 para sistemas de gestión de IA

Los órganos legislativos de diferentes países trabajan para crear un marco legal para el uso de la IA. La Unión Europea ha tomado la delantera al publicar la Ley de Inteligencia Artificial, que tiene como eje de cumplimiento el estándar ISO/IEC 42001, que es su nombre completo.

El desarrollo de sistemas de gestión de IA cambia a partir de la publicación de ISO 42001. Desde ese momento, las organizaciones cuentan con una guía metodológica y sistemática para abordar riesgos y desafíos de IA, pero también para aprovechar oportunidades cada vez más atractivas.

Es el enfoque metódico el que facilita el logro de los objetivos de ISO 42001. La norma permite a las organizaciones abordar riesgos como la privacidad de datos, los derechos de las personas, las infracciones éticas o la probabilidad de que los algoritmos preparados para aprender puedan tomar decisiones o influir en las personas para que realicen acciones que suponen autónomas.

ISO 42001 e ISO 27001

El estándar de sistemas de gestión de IA comparte estructura de Alto Nivel con ISO 27001. Los dos estándares se alinean en torno a la protección de los datos y de la información. Las dos Normas ISO entregan anexos de controles.

ISO 42001, además de la estructura de Alto Nivel, comparte otra característica reconocida en la mayoría de los estándares de reciente publicación: la adopción del ciclo PDCA (planear, hacer, verificar y actuar), que promueve la mejora continua.

En cuanto a los controles, ISO 42001, al igual que ISO 27001, no obliga al uso de todos los que se incluyen en el Anexo A. Pero sí es preciso argumentar, en la Declaración de Aplicabilidad, las razones por las que se adoptan unos y se prescinde de otros. Se realiza con posterioridad a la definición del alcance del estándar de sistemas de gestión de la IA ISO 42001 y del contexto de la organización.

Cómo elegir los controles en el estándar de sistemas de gestión de IA

Antes de decidir cuáles son los controles de la ISO 42001 que servirán para proteger los sistemas de gestión de IA, conviene revisar algunos elementos clave:

1. Gestión de riesgos

En un escenario de coherencia, es evidente que antes de elegir controles es necesario conocer los riesgos y las amenazas a los que se enfrentarán los sistemas de gestión de IA. Es importante hacerlo durante el ciclo de vida completo.

2. Impacto de los sistemas de Inteligencia Artificial

La evaluación del impacto de los sistemas de Inteligencia Artificial se basa en la presunción de las consecuencias que puede tener el uso de un producto o un sistema de Inteligencia Artificial para los usuarios, para las personas a su alrededor, para la sociedad y para otras partes interesadas.

3. Ciclo de vida completo de los sistemas de IA

Para todos los efectos, desde gestión de riesgos y determinación de alcance en ISO 42001 hasta el cumplimiento regulatorio, los sistemas de gestión de IA se ocupan de los desarrollos de Inteligencia Artificial durante todo el ciclo de vida del producto. Es decir, desde su concepción, pasando por su diseño y comercialización, hasta la eliminación o disposición final.

4. Mejora continua

Es importante considerar la capacidad que tengan los controles para mejorar los sistemas de gestión de IA, así como los indicadores para medir el rendimiento y la mejora continua.

5. Cadena de suministro

Cuando se trata de Inteligencia Artificial o de seguridad de la información, los riesgos no necesariamente están dentro de la organización. Pueden aparecer en algún punto de la cadena de suministro. Por supuesto, hasta allá tienen que llegar los controles.

Por qué las organizaciones necesitan implementar sus sistemas de gestión de IA con base en ISO 42001

Contar con un marco normativo para gestionar los riesgos asociados al desarrollo o uso de IA es ya un beneficio importante. Los sistemas de gestión de IA basados en la norma ISO 42001, no obstante, proponen otras interesantes ventajas:

1. Abordar todos los riesgos

Los sistemas de gestión de IA basados en ISO 42001 cuentan con las herramientas adecuadas para abordar de forma integral todos los riesgos. Pueden ser de carácter ético, legal, operativo o relacionados con los derechos de las personas. También pueden abordar aquellos que se relacionan con la toma de decisiones que atentan contra los mismos seres humanos, influidas por información sesgada proporcionada por IA.

2. Generar confianza y tranquilidad

La organización que logra demostrar que gestiona los riesgos con eficacia y que esa gestión tiende hacia la mejora ganará la confianza de sus consumidores, de las personas, de los organismos reguladores, de sus trabajadores y de sus inversionistas.

3. Obtener ventaja competitiva

El cumplimiento, la confianza y la tranquilidad que genera un marco normativo con reconocimiento internacional hacen que la organización esté preparada para obtener el mejor rendimiento de la Inteligencia Artificial y adquirir ventaja competitiva.

4. Prepararse para cumplir con el marco regulatorio

La primera Ley de Inteligencia Artificial entró en vigor en la UE, pero no será la única. Se prevén réplicas en otros continentes, como Asia y América, en 2025. La expectativa promoverá la preparación de las empresas para cumplir con las regulaciones, por supuesto, de la mano de ISO 42001.

Cómo implementar ISO 42001

El paso a paso para planificar, implementar ISO 42001, certificar el sistema y mejorarlo es muy similar al proceso que se sigue para adoptar otras normas ISO. Básicamente, se puede resumir en catorce pasos:     

• Realizar un análisis de brechas para saber en qué estado está la organización y qué le falta para alcanzar la conformidad.        
• Obtener el aval de la Alta Dirección, que será la que asigne los recursos.
• Conformar un equipo implementador conformado por personas expertas en el área, profesionales del área de IT, recursos humanos, cumplimiento, etc. 
• Crear las políticas, fijar objetivos, identificar contexto y definir alcance.
• Identificar, evaluar, priorizar y gestionar los riesgos.
• Redactar la declaración de aplicabilidad de los controles.
• Realizar una auditoría interna para identificar problemas.
• Diseñar e implementar acciones correctivas.
• Realizar una nueva auditoría interna.
• Revisión de la Alta Dirección.
• Elegir un organismo certificador y solicitar una auditoría de terceros.
• Afrontar y aprobar la auditoría de certificación.
• Realizar auditorías y revisiones continuas para mejorar el sistema.  
• Afrontar una auditoría de recertificación en tres años.

Software ISO 42001

La automatización es la herramienta más eficaz en la implementación de sistemas de gestión de IA. El Software ISO 42001 es un desarrollo tecnológico diseñado para digitalizar sistemas de gestión, identificar riesgos y proveer toda la información necesaria para practicar auditorías, medir el comportamiento de los controles y encontrar problemas u oportunidades en tiempo real.

La plataforma, que emplea precisamente Inteligencia Artificial, es una herramienta que ayuda a alcanzar la excelencia empresarial, el cumplimiento y la mejora continua. Puedes solicitar más información sin compromiso contactando con nuestros asesores o participando en una demo online gratuita.

Los sistemas de IA contribuyen al desarrollo de diversas industrias tecnológicas, pero también de empresas de todos los tamaños en sectores que van desde automoción y aeronáutica, hasta retail, logística y organizaciones financieras, pasando por el sector farmacéutico y sanitario.

Es difícil encontrar un modelo de empresa que no haga uso, en mayor o menor grado, de sistemas de IA. Por supuesto, la novedad que aún representa esta tecnología y el dinamismo y evolución que la caracterizan, plantean retos para las empresas que necesitan establecer modelos de gobernanza y gestión sólidos.

Las oportunidades son lo suficientemente atractivas como para buscar opciones de gestión que garanticen la transparencia, la privacidad de los datos y el respeto a los derechos de las personas, características esenciales en sistemas de IA robustos. Esos son los aportes que pueden hacer ISO 42001 e ISO 27001.

Cuáles son los objetivos de ISO 27001 e ISO 42001

ISO 27001 es el estándar con reconocimiento internacional diseñado para gestionar los riesgos que amenazan la seguridad de la información de las organizaciones y la privacidad de los datos de terceros que gestione la empresa. 93 controles de seguridad, distribuidos en cuatro categorías, aparecen en el Anexo A de la norma ISO 27001.

ISO 42001 es un reciente estándar, publicado en diciembre de 2023, para dotar de herramienta eficaces para que las organizaciones hagan un uso seguro, responsable, ético, transparente, equitativo y respetuoso de los derechos humanos, de los sistemas de Inteligencia Artificial. Es una norma diseñada para organizaciones que desarrollen o utilicen sistemas de IA, que también entrega controles y una guía para la implementación de esos controles en sus Anexos A y B.

El trabajo colaborativo e integrado entre ISO 42001 e ISO 27001 facilita a las organizaciones abordar los riesgos de seguridad de la información, de privacidad de datos y los inherentes al uso de IA. Se genera así confianza en los clientes y en otras partes interesadas, entre ellas los organismos reguladores.

Cuál es el alcance de los sistemas de IA

Cuando se habla de sistemas de IA se hace referencia a todos los desarrollos tecnológicos, aplicaciones, software, asistentes de voz, chatbots, algoritmos de aprendizaje o robots autónomos, entre otros. Otra cosa es el alcance de los sistemas de Inteligencia Artificial, que se refiere a los límites físicos, virtuales o digitales que tiene la aplicación del sistema.

La definición del alcance es una tarea crítica porque de ello dependen procesos de gestión de riesgos, de redacción de políticas o de alineación con procesos comerciales de la organización.

Definir el alcance de un sistema de IA supone algunos problemas, sobre todo cuando se habla de su interacción en la red o en otro tipo de plataformas digitales. La capacidad de aprendizaje, por ejemplo, podría eventualmente hacer que el sistema sobrepase, de forma autónoma, los límites definidos en el alcance. Es uno de los riesgos que deben tratar los sistemas de gestión de Inteligencia Artificial.

Es tan importante la definición del alcance de un sistema de IA, que un fallo, una extralimitación o un alcance que no goce de la suficiente amplitud podrían ocasionar vacíos en los que no se gestionarían riesgos, falta de recursos o proposición de objetivos ineficaces o inalcanzables que no será posible alinear con la estrategia comercial de la empresa.

Cuál es el rol de ISO 42001 e ISO 27001 en los sistemas de IA robustos

Los requisitos de ISO 42001 e ISO 27001 permiten a la organización construir un marco de operación seguro para los sistemas de IA. Los dos estándares solicitan a la organización definir el alcance de los respectivos sistemas de gestión. Esa definición de alcance, que considera el contexto interno y externo de la organización, perfectamente puede ser el mismo que se utilice para los sistemas de IA.

Los requisitos y los objetivos de los dos estándares, plasmados estos últimos en las correspondientes políticas, crean un marco de seguridad para gestionar de forma eficiente los riesgos de seguridad de la información y los que tanto preocupan a las personas, a las empresas, a la sociedad y a los organismos reguladores, relacionados con el uso de IA.

Cómo pueden las organizaciones determinar el alcance de los sistemas de IA

El alcance de los sistemas de IA será el que determine el mismo uso de la tecnología, los sistemas utilizados y, en particular, la evaluación que se realice con base en cinco elementos esenciales:

1. Sistemas y tecnologías existentes

Es preciso realizar un inventario detallado de los productos de IA que utiliza o desarrolla la organización, especificando los procesos asociados a esta tecnología, como atención al cliente, robótica, minería de datos o procesamiento de lenguaje natural.

2. Contexto interno y externo

Para la determinación del alcance de los sistemas de Inteligencia Artificial y para cumplir los requisitos de ISO 42001 e ISO 27001 es preciso considerar el contexto interno y externo de la organización. Para hacerlo se tienen en cuenta los elementos, factores, condiciones o circunstancias que tienen la capacidad para afectar el logro de los objetivos.

3. Necesidades y expectativas de las partes interesadas

Es necesario identificar las partes interesadas, sus expectativas y requisitos. Los clientes y usuarios ocupan una primera línea. Siguen los organismos reguladores, los inversores, la Alta Dirección, los empleados, los proveedores y grupos representantes de la comunidad. Excluir o ignorar alguna de las partes interesadas hace que la gestión establezca objetivos ineficaces, con las consecuencias que esto tiene sobre el resultado final de la gestión de riesgos.

4. Documentación

Todos los procedimientos y tareas que se desarrollen para definir el alcance de los sistemas de Inteligencia Artificial se documentan y se comunican a las partes interesadas.

5. Alineación

Se trata de verificar que el alcance no entra en conflicto con los intereses comerciales de la organización y con sus estrategias de negocios.

Cuál es el aporte de ISO 42001 e ISO 42001 a la gestión de sistemas de IA

ISO 42001 es el estándar que se ocupa de la gestión de sistemas de Inteligencia Artificial. Dentro de los riesgos que aborda están los que impactan en la seguridad de la información y la privacidad de los datos. Además de los controles propios de ISO 42001, el estándar se apoya en los requisitos y controles de ISO 27001 para lograr los objetivos asociados a la seguridad de la información y tratar los riesgos que amenazan la integridad y la privacidad de los datos.

Además de los controles y el enfoque sistemático para satisfacer las expectativas y necesidades de las partes interesadas, los dos estándares ISO garantizan la mejora continua de la gestión, que es un requisito presente en los textos de las normas.

Ambos estándares solicitan a la organización crear una estructura organizacional para conducir la gestión, asignar roles, responsabilidades y recursos, definir alcance, partes interesadas y sus requisitos y publicar una política en la que se incluyan los grandes objetivos de la gestión.

Qué elementos tener en cuenta en la redacción de la política de gestión de IA

Los dos estándares necesitan una política publicada por la Alta Dirección. En el caso de sistemas de Inteligencia Artificial, es preciso contar con una política creada pensando en la gestión de los riesgos y las posibles afectaciones reputacionales, financieras, legales o normativas para la organización, de acuerdo con la solicitud de ISO 42001. Para ello es preciso tener en cuenta:

• Misión y visión: la política necesita alinearse con lo propuesto en esos documentos.
• Comunicación: la política debe ser comunicada a todas las partes interesadas y estar disponible y accesible sin dificultad.
• Sistemas de IA incluidos: que no es otra cosa que la definición del alcance y el inventario de sistemas mencionados.
• Roles, responsabilidades y autorizaciones: definir a quiénes se asignan tareas o procesos específicos y quiénes están autorizados a utilizar los sistemas de IA, incluyendo las directrices para el uso adecuado.
• Relación con otras políticas: en este caso la principal interacción será con la política de ISO 27001, por supuesto. Pero también podría haber puntos de coyuntura con ISO 45001, con ISO 14001 o ISO 9001, o con la política de cumplimiento de la organización.
• Reportes de incidentes: incluir directrices para el diseño de procesos que permitan reportar incidentes, problemas o amenazas, y establecer canales para recibir comentarios o sugerencias que busquen la mejora del SGIA.
• Cumplimiento: declarar el compromiso con el cumplimiento regulatorio en temas sensibles como la protección de datos (RGPD), por ejemplo, o los códigos éticos y de conducta propios u otros que sean aplicables.
• Ciclo de vida de los sistemas de IA: describir las fases que conforman el ciclo de vida de los sistemas, que es una extensión del alcance y, por ello, un punto de referencia obligatorio para la gestión de riesgos.
• Integración de los sistemas en los procesos operativos: definir cómo se usará la tecnología en los procesos operativos, garantizando cumplimiento, transparencia y confiabilidad.
• Relaciones con terceros: la política abordará las interacciones en la cadena de suministro, ascendente y descendente, así como con otras partes interesadas externas.

Software ISO 42001

El uso de sistemas de IA genera riesgos que necesitan ser tratados y la automatización es el camino. El Software ISO 42001 es un desarrollo dotado de elementos de Inteligencia Artificial que provee las herramientas necesarias para implementar y mantenr un sistema de gestión de IA en base a esta norma. Las organizaciones encuentran en él funcionalidades que automatizan procesos de la gestión, analizan brechas y evalúan riesgos, entre otras muchas.

El software se ha diseñado para que se adapte sin problemas a todo tipo de organizaciones, independientemente de su tamaño o sector. Además, su uso es sencillo e intuitivo. Si quieres conocer en profundidad cómo funciona y qué beneficios puede ofrecer a tu empresa, solo tienes que contactar con uno de nuestros consultores.

La implementación de un sistema de gestión de IA ISO 42001 se hace imperiosa en un momento en el que la nueva tecnología es el eje del crecimiento económico. Lo es especialmente en países industrializados que, no por ello, están exentos de los riesgos y las críticas que despierta el uso y desarrollo de Inteligencia Artificial.

Pocos son los campos que pueden evadir el ímpetu de la Inteligencia Artificial. Es una demostración de que las organizaciones y la sociedad necesitan esta tecnología, pero dentro de un marco de ética, transparencia, igualdad y respeto. Por eso nace el sistema de gestión de IA ISO 42001.

Con la implementación de un sistema de gestión de IA ISO 42001 las organizaciones pueden aprovechar el inmenso potencial de la Inteligencia Artificial y sus beneficios, minimizando los riesgos que tanto preocupan. Se genera así confianza entre los consumidores, los inversionistas, los reguladores y los estados.

Qué es ISO 42001

ISO 42001 es el primer estándar internacional de sistemas de gestión de IA. Reconocido a nivel global, se diseñó para gestionar los riesgos asociados al desarrollo o uso de sistemas de Inteligencia Artificial. La norma entrega requisitos para que las organizaciones aprovechen los beneficios de IA dentro de un marco de transparencia.

ISO 42001 puede ser utilizada por todas las empresas del mundo, sin considerar su tamaño, ubicación, industria o sector, siempre que desarrollen o utilicen Inteligencia Artificial.

Cuáles son los objetivos de un sistema de gestión de IA ISO 42001

El gran objetivo de un sistema de gestión de IA ISO 42001 es garantizar el cumplimiento: cumplimiento ético, legal, regulatorio, normativo y de las expectativas de las personas, sean estas clientes, inversores o solo miembros de una comunidad.

A partir de ese gran objetivo, las organizaciones definirán, de acuerdo con su contexto, sus objetivos específicos. Son los mismos que plasmarán inicialmente en la política de uso de la Inteligencia Artificial.

Para alcanzar el objetivo esencial se establecen requisitos y controles de la nueva ISO 42001 para temas tan sensibles como el manejo de datos y de información de terceros, la transparencia algorítmica y, por supuesto, la gestión de riesgos.

Principios básicos de un sistema de gestión de IA ISO 42001

Para cumplir con su objetivo esencial y con los objetivos que fija la organización, el sistema de gestión de IA se sostiene en cinco ejes o principios básicos, que es importante conocer y comprender antes de iniciar la implementación de ISO 42001:

• Ética: evita el desarrollo o uso de sistemas de IA que no respeten los derechos humanos.
• Transparencia: entrega claridad sobre cómo se desarrollan los sistemas de IA, qué datos utilizan, cuál es el propósito y cuáles son los límites para preservar la seguridad y el respeto por las personas.
• Responsabilidad: fija límites para evitar el desarrollo de sistemas que no posean control sobre sus funcionalidades de aprendizaje automático y algoritmos, lo que les permitiría tomar decisiones sin intervención humana.
• Seguridad de la información: garantiza el uso seguro y transparente de los datos que gestione la IA, especialmente en sistemas de atención al cliente o de uso en el sector sanitario.
• Mejora continua: garantiza que el sistema de gestión se mejorará a sí mismo tras cada ciclo de evaluación definido por la práctica de auditorías. Es uno de los requisitos de ISO 42001 obligatorios.

Beneficios de un sistema de gestión de IA ISO 42001

Los beneficios de un sistema de gestión de IA ISO 42001 son muchos, pero cuatro de ellos adquieren especial relevancia:

1. Mejora la gobernanza de la IA

Un sistema de gestión de IA ISO 42001 entrega un marco claro, comprensible y de obligatoria adopción para el uso de Inteligencia Artificial. Significa que nada queda al libre albedrío de ninguna persona. Los empleados cuentan con políticas, procesos, procedimientos e instrucciones claros que les permiten saber qué hacer, qué no hacer y cómo proceder en caso de duda.

Se crea así una estructura de gobernanza de la IA que permite operar siempre en concordancia con los objetivos de la organización, los requisitos legales y las exigencias regulatorias y reglamentarias.

2. Aporta transparencia y confiabilidad

Uno de los desafíos más complejos que deben enfrentar las organizaciones que desarrollan o utilizan IA es vencer las reservas de consumidores y otras partes interesadas con respecto al uso de IA. Generar confianza y transmitir transparencia es uno de los objetivos que logran los sistemas de gestión basados en la norma ISO 42001.

3. Elimina o minimiza riesgos

Existe una preocupación real por aspectos del uso de IA que pueden entrañar riesgos: toma de decisiones autónomas y sesgadas, seguridad de los datos y de la información, violación de derechos de autor, etc. Lo importante es advertir que ISO 42001 entrega herramientas a las organizaciones para identificar, evaluar, eliminar, mitigar o tratar riesgos asociados al uso de Inteligencia Artificial.

4. Otorga ventaja competitiva

Es evidente que la IA conlleva ventajas y oportunidades. Las organizaciones que logren aprovecharlas, eliminando los riesgos, adelantarán a sus competidores. Pero el beneficio va más allá: las organizaciones que implementan y certifiquen su sistema de gestión de IA ISO 42001 tendrán acceso a mercados en países en los que el cumplimiento de estándares es requisito indispensable para establecer relaciones comerciales.

Cómo ha evolucionado ISO 42001

La gestación de ISO 42001 parte de un grupo de estudio conformado por miembros de la Comisión Europea y la Comisión Electrotécnica Internacional para identificar riesgos reales de la IA. Este trabajo sirvió como base para establecer varias rondas de consultas y revisiones que permitieron agregar comentarios y objeciones que enriquecieron un primer borrador que se utilizaría para crear el primer estándar para un sistema de gestión de Inteligencia Artificial.

La discusión sobre este borrador involucró a eminencias del mundo académico, representantes de organismos gubernamentales de diversas naciones y representantes de la sociedad. Así se redactó una versión para aprobación que superó todo el trámite hasta llegar al consentimiento general en diciembre de 2023, momento en que se produce la publicación oficial del nuevo estándar de gestión de IA.

Cuáles son los elementos esenciales de la norma ISO 42001

ISO 42001:2023 es un estándar que utiliza la estructura de Alto Nivel, característica de las normas ISO de más recientes. Esto significa que el texto de la norma se divide en 10 capítulos. Los primeros cuatro son normativos o de referencia y los siguientes entregan los requisitos.

Además, ISO 42001 incorpora dos anexos, A y B. El primero entrega controles y el segundo una guía para su implementación. Dentro de esta estructura, los componentes clave para implementar un sistema de gestión de IA ISO 42001 son:

• Marco de gobernanza: crear una estructura que defina roles, funciones, responsabilidades, indicadores de rendimiento, mecanismos de monitoreo, supervisión y rendición de cuentas.
• Gestión de riesgos: diseñar e implementar procesos eficaces para identificar, evaluar, clasificar, priorizar y tratar riesgos asociados con el uso de IA, de forma continua y cíclica.
• Gestión de datos: diseñar e implementar controles para preservar la integridad, seguridad y confidencialidad de los datos y de la información de terceros.
• Transparencia: garantizar la seguridad de la documentación, su almacenamiento seguro y la trazabilidad de los cambios o actualizaciones para poder explicar en todo momento cómo se tomaron las decisiones, aportando confianza y transparencia en la gestión.
• Ética: preservar la adopción de procesos y consideraciones éticas y morales en todas las actuaciones, priorizando la igualdad, el respeto por los derechos humanos y la no discriminación.
• Mejora continua: mediante la práctica de auditorías, inspecciones y revisiones de la Alta Dirección se recopilará evidencia de que el sistema tiene la capacidad para mejorarse a sí mismo utilizando un modelo PDCA.
• Evaluar el impacto de la IA en el ciclo de vida: evaluar los impactos técnicos, sociales, económicos y de otro tipo que genere la IA en todo el ciclo de vida del sistema.
• Gestión del ciclo de vida del sistema: evaluar todos los aspectos asociados a todas las etapas del ciclo de vida de un sistema de IA, desde su concepción, su diseño, la planificación, las pruebas y los problemas identificados, la resolución de los problemas, el uso por parte del consumidor y su disposición final.
• Gestión de proveedores: ampliar el alcance del sistema y sus requisitos a toda la cadena de valor para garantizar que se cumple con los estándares mínimos en todos los eslabones.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una plataforma diseñada para ayudar a las organizaciones a hacer un uso responsable y transparente de la IA mediante la implementación de un sistema de gestión basado en la norma.

Esta solución incorpora IA en un diseño basado en el ciclo PDCA para entregar una herramienta que permite a organizaciones de todos los tamaños implementar un sistema de gestión de IA ISO 42001 y certificarlo con éxito, automatizando una buena parte de las tareas que implica. Para conocer más aspectos de esta avanzada solución tecnológica, solo tienes que solicitar información sin compromiso a nuestros asesores.

La publicación de ISO 42001, estándar para un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA), marca un nuevo rumbo para las organizaciones cada vez más numerosas que desarrollan o hacen uso de esta revolucionaria tecnología.

ISO 42001:2023 es el primer estándar que entrega requisitos y directrices para planificar, implementar, auditar, mejorar de forma continua y mantener un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial. Es válido para organizaciones de todos los tamaños, todas las complejidades y todas las industrias posibles, siempre que desarrollen productos con base en la IA o hagan uso de esa tecnología.

Es una primera cuestión interesante en este estándar. La mayoría de las normas ISO están diseñadas para todo tipo de empresas. En la definición de alcance de ISO 42001 así se advierte, pero en la práctica se limita a las organizaciones que tienen una interacción directa con IA. De otra forma no se explica la necesidad de construir un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial.

Aspectos clave en ISO 42001, estándar para un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es el desarrollo más importante realizado hasta ahora, pero también es controvertido. Una de las razones para crear un estándar para Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial es, precisamente, generar un marco de trabajo en el que se puedan gestionar con eficacia los riesgos, entre ellos, por supuesto, los que tantas dudas despiertan.

ISO 42001:2023, estándar para este tipo de sistemas de gestión, por su reciente publicación también está acompañado de ciertas dudas. Son las que buscamos aclarar al responder diez preguntas clave sobre la nueva norma para un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial.

1. Para quién se ha creado ISO 42001:2023

ISO 42001 se ha diseñado para ser utilizado por cualquier tipo de empresa, en cualquier lugar del mundo, siempre que cree, genere o produzca Inteligencia Artificial o haga uso de ella para producir algún bien o servicio.

2. Qué elementos conforman la norma ISO 42001:2023

ISO 42001 es un estándar construido sobre la estructura de Alto Nivel utilizada por las normas ISO más populares, como ISO 9001, ISO 45001 e ISO 27001. Así, la norma incorpora 10 capítulos, siendo los tres primeros puntos de referencia, orientaciones y glosario, entre otros temas generales.

Los siguientes 7 (del 4 al 10) incluyen requisitos como creación de políticas, asignación de recursos y responsabilidades, planificación y evaluación, apoyo y competencias, evaluación de riesgos, monitoreo y revisión, entre otros. La gran diferencia está en los cuatro anexos adicionales, de los cuales el primero incluye controles para mitigar riesgos y otro una guía para elegirlos y utilizarlos.

3. Cómo se relaciona ISO 42001 con otros estándares ISO

Los principios y estructura de ISO 42001 promueven la integración con otros estándares de reciente publicación. De hecho, hay puntos de coyuntura interesantes con estándares como ISO 9001, ISO 45001 o ISO 14001. Pero tal vez la mayor capacidad para trabajar de forma sincronizada y colaborativa, la tiene con el estándar para Gestión de Seguridad de la Información ISO 27001.

4. ¿ISO 42001 es un estándar certificable?

Sí. Es una de las características más importantes, ya que uno de los objetivos para la implementación de un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial es generar confianza en las partes interesadas. La certificación del sistema es el documento que permite transmitir confianza sin restricción o duda alguna.

5. Cuáles son los principales beneficios de implementar ISO 42001:2023

Generar confianza, incluso confianza digital, es el primero de los beneficios. Asegurar el cumplimiento legal, normativo y regulatorio se ubica en el segundo lugar de beneficios. Por supuesto, tratar con suficiente antelación los riesgos y amenazas asociados al uso de IA es una ventaja que no puede subestimarse.

Mejorar la reputación de la organización y tener acceso a mercados en donde ya se ha avanzado en la construcción de una ley de Inteligencia Artificial complementan el cuadro de beneficios de un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial basado en ISO 42001:2023.

6. Qué necesita una organización para obtener la certificación ISO 42001

Son varios los requisitos imprescindibles para obtener la certificación de la norma ISO 42001. En primer lugar, evidentemente, es necesario implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial alcanzando la conformidad con los requisitos de la norma.

Después será necesario practicar auditorías internas para verificar el cumplimiento y solicitar una auditoría de terceros con un organismo certificador reconocido por ISO. Afrontar la auditoría y aprobarla permitirá obtener la certificación y mantener el sistema para obtener una recertificación en un término de tres años.

7. Cómo iniciar la implementación del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial basado en ISO 42001

Definir alcance y contexto son los dos primeros pasos que da una organización en el camino hacia la implementación. Crear la política, y con ella definir los objetivos generales de la gestión, es lo que sigue.

La tarea continúa con la designación de un equipo implementador, en el que es importante prestar atención a las personas que se encargarán de la identificación y evaluación de riesgos y oportunidades. A partir de ahí, el camino fluye con naturalidad siguiendo el texto de la norma.

8. Qué solicita ISO 42001 sobre la gestión de riesgos y oportunidades

ISO 42001 solicita a la organización identificar, evaluar e implementar controles y acciones de tratamiento para eliminar, mitigar, compartir o aceptar riesgos y aprovechar oportunidades. Hasta ahí es lo que se espera en cualquier sistema de gestión. Pero ISO 42001 solicita que se evalúen los efectos no deseados durante todo el ciclo de vida del Sistema de IA, desde su concepción o diseño inicial.

9. Qué herramientas tiene ISO 42001 para asegurar el uso responsable de la IA

Todo en ISO 42001, desde la creación de las políticas hasta la gestión de riesgos, pasando por el diseño y documentación de procesos y la asignación de roles y responsabilidades, se enfoca asegura el uso responsable, ético, transparente, equitativo, legal y respetuoso de la Inteligencia Artificial.

10. Qué plataforma utilizar para asegurar el mejor rendimiento del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial basado en ISO 42001

Automatizar la gestión es una excelente idea. De hecho, los sistemas digitalizados ofrecen mejores posibilidades para aprovechar las oportunidades y tratar los riesgos con efectividad. Para que la plataforma que se utilice solucione los problemas, en lugar de convertirse en otro, es importante verificar tres características esenciales:

• La plataforma utiliza la Inteligencia Artificial.
• Es un producto diseñado sobre la base del estándar ISO 42001.
• Utiliza el ciclo PDCA para asegurar la mejora continua.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una solución tecnológica desarrollada con base en Inteligencia Artificial que, a su vez, provee herramientas de esta tecnología para asegurar la conformidad con el estándar y el logro de objetivos como el uso responsable de la IA.

Las organizaciones pueden aprovechar la plataforma en todas las etapas, desde la implementación, hasta la certificación y, después, durante el mantenimiento en busca de la validación de la acreditación. De esta manera, se ahorran tiempo y recursos y se mejora la confianza en las prácticas de IA, tanto a nivel interno como externo. Si deseas más información, contacta sin compromiso con nuestros asesores.

ISO 42001:2023 es el primer estándar para la gestión de sistemas de inteligencia artificial de alcance internacional. Se trata de una herramienta eficaz para gestionar los riesgos asociados al uso de la IA que tanto preocupan a las personas, a los estados y a las organizaciones.

La implementación de ISO 42001:2023 en una empresa permite demostrar que es posible hacer un uso responsable, transparente, ético y legal de la nueva tecnología, además de generar soluciones que ayuden a las personas, fomentando la inclusión y evitando transgredir los derechos de otros.

Qué es ISO 42001:2023

ISO 42001:2023 es el estándar de alcance internacional, desarrollado por la Organización Internacional de Normalización para guiar a las empresas en el camino hacia la implementación, mantenimiento y mejora continua de un sistema normalizado para la gestión de los riesgos que implica el uso de inteligencia artificial.

ISO 42001:2023 es un estándar certificable, especializado y dotado con la estructura de Alto Nivel que acompaña a las más recientes publicaciones de ISO. Crea un marco confiable y transparente para el uso de sistemas IA y, además, se encarga de gestionar riesgos asociados que preocupan, como la capacidad de un algoritmo para inducir a las personas a tomar decisiones sin que perciban que son influenciadas para hacerlo.

Para alcanzar sus objetivos, ISO 42001:2023 necesita que el sistema de gestión se integre en las estructuras organizacionales, administrativas y comerciales de la organización. Para ello, la norma está dotada con principios y estructura, requisitos y procesos.

Cuáles son los principios clave en ISO 42001:2023 para lograr una IA confiable

La confianza que genera la norma es su principal valor. La confianza está vinculada a varios elementos: éticos, morales, legales, técnicos, etc. Por eso es tan importante integrar el sistema de gestión en todos los procesos y estructuras de la organización. Esto es posible gracias a los cuatro principios fundamentales de ISO 42001:2023:

1. Transparencia e igualdad

El estándar de gestión de inteligencia artificial promueve la igualdad en la toma de decisiones y la transparencia en el uso de la tecnología para evitar sesgos y garantizar la ética y la responsabilidad en cada paso que se da.

2. Capacidad para explicar y comunicar las decisiones

Las organizaciones necesitan entregar explicaciones claras y transparentes sobre las decisiones que toman, en relación con o como resultado del uso de la Inteligencia Artificial. Es una forma de generar confianza en todas las partes interesadas.

3. Seguridad de la información y privacidad de datos

La gestión de sistemas de IA comparte un objetivo con ISO 27001: preservar la integridad y confidencialidad de la información y de los datos. De hecho, se espera que los dos estándares trabajen de forma sincronizada y colaborativa.

4. Confiabilidad y seguridad

La IA implica grandes responsabilidades, especialmente cuando se integra en áreas sensibles como el sector farmacéutico, sanitario o de automoción. Es importante que el sistema de gestión tenga la capacidad suficiente para generar seguridad y confiabilidad a los usuarios.

Cuáles son los componentes de ISO 42001:2023

ISO 42001 cuenta con la estructura de Alto Nivel, acostumbrada en las recientes publicaciones ISO. Son diez capítulos, de los cuales siete, del 4 al 10, contienen requisitos. Los tres primeros entregan referencias, glosario y algún tipo de orientación.

En esto no hay mayor novedad. Lo más interesante está en los cuatro anexos, que son propios y exclusivos de ISO 42001.

• Anexo A: guía para la implementación del sistema de gestión. Además, ofrece una lista de controles para mitigar los riesgos.
• Anexo B: orientación útil para la implementación y aplicación de los controles entregados en el Anexo A, incluyendo metodologías para asegurar la privacidad e integridad de los datos.
• Anexo C: incluye objetivos del sistema y riesgos a los que está expuesta la organización al utilizar o desarrollar sistemas de IA.
• Anexo D: contiene normas para ser utilizadas en sectores o industrias específicas.

Cuáles son los requisitos más relevantes en ISO 42001:2023

Como ya se advirtió, los capítulos 4 a 10 de la norma recogen los requisitos que tendrá que satisfacer el sistema. Además de las generalidades, que ya son familiares para quienes han trabajado en la implementación de otros sistemas ISO, el estándar para la gestión de sistemas de IA solicita lo siguiente:

• Crear políticas y objetivos para el uso responsable, ético, transparente y seguro de la tecnología.
• Diseñar e implementar procesos eficaces para el logro de los objetivos.
• Considerar los aspectos éticos, de responsabilidad social y de transparencia en todas las decisiones.
• Adoptar una metodología de trabajo basada en el ciclo PDCA que promueva la mejora continua y permita gestionar riesgos y aprovechar oportunidades con eficiencia.
• Revisar, monitorear y medir el desempeño del sistema, en términos cualitativos y cuantitativos.
• Practicar auditorías para comprobar la conformidad con todos los requisitos de ISO 42001 y evaluar la capacidad del sistema para alcanzar los objetivos.

Qué procesos son precisos implementar

La organización encuentra un grado de libertad amplio para diseñar e implementar los procesos que crea necesarios para alcanzar los objetivos. Sin embargo, como mínimo se espera que en la lista estén estos cinco procesos:

• Proceso para identificar, evaluar, clasificar y tratar riesgos y oportunidades.
• Proceso para asegurar el tratamiento seguro de datos y la gobernanza de la IA.
• Proceso para crear mecanismos eficaces para la rendición de cuentas.
• Proceso para evaluar y verificar la mejora continua del sistema.
• Proceso para documentar controles y otros aspectos que la norma solicite como información documentada.

Por qué implementar ISO 42001:2023

Una razón incuestionable para hacerlo es que la organización necesita demostrar que el desarrollo y el uso de sistemas de inteligencia artificial es seguro, no atenta contra las personas y sí puede ayudarlas de muchas formas. Específicamente, ISO 42001:2023 entrega cuatro beneficios de alto valor:

1. Demuestra responsabilidad

Obtener la certificación ISO/IEC 42001 será evidencia irrefutable del uso responsable de la IA, generando la necesaria confianza de los consumidores, los inversionistas, los reguladores, la comunidad y todas las partes interesadas en general.

2. Toma decisiones alineadas con los objetivos estratégicos de la organización

La Alta Dirección, los directores de área y los ejecutivos de la organización encuentran información relevante para tomar decisiones informadas que se alinean con los objetivos estratégicos de la organización y dentro de un marco de gobernanza seguro y confiable.

3. Adquirir ventaja competitiva

La certificación entrega ventaja competitiva a la organización que la adquiere. La empresa puede entregar los beneficios que aporta la IA con seguridad y transparencia. La certificación permite acceder a nuevas oportunidades comerciales en cualquier lugar del mundo.

4. Facilita el logro de objetivos de sostenibilidad

La certificación, finalmente, ayuda a las organizaciones a alcanzar los ODS de Naciones Unidas, al demostrar que es posible hacer un uso responsable, en términos sociales, de la inteligencia artificial.

Software ISO 42001

Las barreras que limitan el uso de inteligencia artificial desaparecen y es preciso garantizar gobernanza confiable de los sistemas de IA. ISO 42001 proporcional el marco normativo adecuado para hacerlo.

El Software ISO 42001, asistido por la misma IA, se encarga de automatizar la gestión, proporcionando herramientas que permiten llevar a otro nivel el ciclo PDCA, entregando seguridad y transparencia para resolver todas las necesidades de gestión de la organización.

El software es una solución avanzada, pero fácil de configurar y adaptar al contexto único de cada organización. Para conocerlo en profundidad, solo tienes que contactar con uno de nuestros asesores.

Gobernanza de la IA es un concepto cada día más común en el mundo corporativo. La razón se encuentra en lo novedosa que aún resulta esta tecnología, pero también en los riesgos, algunos de ellos ya identificados, que lleva aparejado el uso del avance tecnológico más popular del siglo XXI.

Es innegable el uso generalizado de Inteligencia Artificial en las organizaciones, también en la vida social y en el entretenimiento. Basta mencionar estos tres espacios para explicar las crecientes preocupaciones de especialistas, pero también de gobiernos y de la sociedad en general.

Esa preocupación es, precisamente, la que da origen al concepto de gobernanza de la IA. La expresión refleja ese deseo de hacer uso de la Inteligencia Artificial, pero dentro de un marco en el que la organización usuaria ejerza algún tipo de administración o autoridad.

A continuación, se analiza qué significa con precisión gobernanza de la IA, cuántos niveles hay, qué marcos normativos ayudan a ejercer autoridad sobre ella y qué buenas prácticas contribuirán a un uso responsable y seguro de la IA.

Qué es la Gobernanza de la IA

Gobernanza de la IA hace referencia a un conjunto de normas, políticas, prácticas y directrices, que establecen un marco de gestión para utilizar la tecnología y aprovechar sus beneficios comerciales, preservando el respeto a la transparencia, a la igualdad y a los derechos de las personas, entre ellos, los de autor.

La gobernanza de la IA permite controlar riesgos y definir un uso de la tecnología que responda a las consideraciones éticas, que respete la integridad y fomente confianza entre los usuarios, los consumidores, los empleados y cualquier otra parte interesada.

De esta manera, la gobernanza de la IA es, en una definición muy sucinta, la autoridad que puede ejercer una organización para aprovechar, de forma controlada, los beneficios que puede entregar la tecnología.

Cuántos niveles de gobernanza de la IA existen

La gobernanza de la IA en las empresas se clasifica en tres niveles, de acuerdo con el rigor con el que se pone en práctica y con la sofisticación que la acompaña. Ante un panorama regulatorio de la inteligencia artificial aún en desarrollo, las empresas toman decisiones que les permiten asumir un nivel de gobernanza que facilite controlar riesgos, pero sin limitar los beneficios.

1. Informal

La gobernanza informal de la IA se limita a impartir algunas instrucciones y a expresar algunas directrices sin hacer uso de ningún marco normativo público o privado. Las prácticas solicitadas, no obstante, son de obligatorio cumplimiento dentro de la organización.

2. Para un propósito definido

Este tipo de gobernanza responde a un incidente o a una alerta definida. Con el paso del tiempo, se va generando un marco propio con base en respuestas periódicas a eventos que preocuparon a la Alta Dirección o a otro estamento dentro de la organización. No se trata de un marco de gobernanza coherente y proactivo.

3. Formal

En este, el nivel más alto y estructurado de la gobernanza de la IA, la organización diseña normas y reglas proactivas, enfocadas en el riesgo. Son el resultado de evaluaciones e investigaciones profundas, consultando a las partes interesadas y a los expertos en el área. Por lo general, este nivel de gobernanza utiliza un marco de gestión reconocido.

Qué marcos de gobernanza de la IA existen

Diferentes organismos han desarrollado marcos de gestión para ayudar a las empresas a obtener un entorno normativo estandarizado y sistemático para la gobernanza de la IA ante la ausencia de normativa. La excepción es la Unión Europea, que sí ha aprobado una Ley de Inteligencia artificial. Entre los marcos más reconocidos se encuentran los siguientes:

1. Declaración de Derechos de IA de la Oficina de Política, Científica y Tecnológica de la Casa Blanca

Esta declaración es una guía apropiada para iniciar un proyecto de gobernanza. Se trata de una recopilación de directrices y prácticas implementadas en diferentes escenarios de los Estados Unidos. Se relacionan con aspectos como la protección contra la discriminación algorítmica, sistemas seguros y eficaces para la orientación por IA, privacidad de datos o aviso de cómo se está utilizando la IA.

2. Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología ha creado este marco de gestión, con la idea de que apoye los inicios de la gestión de riesgos de IA en empresas pequeñas y medianas.

3. Marco de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económico OCDE

Más que un marco formal es una recopilación de buenas prácticas, a juicio del seleccionador, para mantener bajo control los riesgos de IA.

4. ISO 42001

El pionero y el más reconocido de los estándares de gestión de Sistemas de Inteligencia Artificial es ISO 42001. La norma promueve el uso responsable, ético, legal y transparente de la IA, respetando los derechos de las personas y haciendo enfoque en el pensamiento basado en el riesgo. La norma entrega cuatro anexos, uno de ellos con controles y otro con una guía para utilizarlos.

Cuáles son las mejores recomendaciones para implementar un programa de gobernanza de la IA

Adoptar la gobernanza para el uso de la IA o para la gestión de Sistemas de IA es ofrece interesantes beneficios si se toman en cuenta las siguientes recomendaciones:

• Auditar la gobernanza para comprobar si está cumpliendo con su objetivo o si existen riesgos que no se han considerado.
• Alinear la gobernanza con los objetivos comerciales de la organización. Hacer uso responsable de la IA es importante, siempre que se aprovechen los beneficios comerciales de la tecnología.
• Involucrar a los interesados en el proceso, entre los que se encuentran los empleados, los consumidores, la comunidad y los reguladores. Cuantas más partes se involucren, mayor transparencia.
• Diseñar métricas e indicadores para evaluar el éxito de la gobernanza. Es información valiosa, además, para identificar oportunidades de mejora.
• Adoptar un marco reconocido como ISO 42001. Este es el primero y el único estándar para Sistemas de Gestión de Inteligencia Artificial. Otros son guías, orientaciones o directrices.
• Incorporar tecnología a la gestión de IA. Los sistemas de gestión automatizados y digitalizados tienen mejores oportunidades para alcanzar objetivos y mejorar de forma continua.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una plataforma que utiliza la Inteligencia Artificial de forma responsable para ayudar a las organizaciones a controlar riesgos derivados del uso de esa tecnología. Se trata de un concepto innovador, que automatiza la gestión y entrega herramientas sofisticadas para planificar, implementar, certificar, mantener y mejorar un Sistema de Gestión de IA.

El software, además, se adapta a las necesidades particulares de cada organización, optimizando así su rendimiento. Puedes conocer en detalle cómo funciona y qué aplicaciones incorpora en la demo online gratuita o, si lo prefieres, contacta sin compromiso con uno de nuestros asesores.

La estructura de ISO 42001 es la acostumbrada por ISO para sus estándares certificables, y con posibilidad de integración, publicados en la última década. Esta estructura, así como los principios que acompañan la norma, permiten crear un marco de operación de Sistemas de Inteligencia Artificial seguro, responsable, ético y legal.

La Inteligencia Artificial es el desarrollo tecnológico más importante en la historia de la humanidad, pero también despierta recelos y temores. La capacidad para aprender, razonar y comprender el lenguaje que utilizan las personas no es un tema que se pueda pasar por alto. Por supuesto, las oportunidades son muchas, pero también lo son los riesgos.

ISO 42001, un estándar pionero

La estructura de ISO 42001 y sus principios responden a los temores que despierta la Inteligencia Artificial, pero también a las expectativas que existen sobre un potencial aún no calculado. Es lo que tuvieron en mente los expertos de ISO y de la Comisión Electrotécnica Internacional al diseñar la estructura de ISO 42001, el primer estándar en Gestión de Sistemas de IA.

ISO ya había incursionado en el área con normas como ISO 22989 (Terminología de IA), ISO 2023 (Marco de IA y ML) o ISO 23984 (riesgos relacionados con IA). Pero la estructura de ISO 42001, gracias a sus anexos, conforma la primera norma de Gestión para Sistemas de IA que puede ser utilizada por todo tipo de organizaciones, tanto si son desarrolladoras como usuarias de esta tecnología.

La estructura de ISO 42001, de Alto Nivel, incorpora requisitos para que la organización redacte y publique políticas y elabore manuales de procedimientos. También da pautas para diseñar procesos y adoptar las mejores prácticas de gobernanza para el desarrollo o uso de Sistemas de Inteligencia Artificial basados en el ciclo PDCA, que garantiza la mejora continua.

Cuáles son los principios y la estructura de ISO 42001

‍Generar Sistemas de Inteligencia Artificial confiables, seguros y transparentes es uno de los principios de la norma. La estructura de ISO 42001 se ha diseñado para producir un sistema de gestión que cumpla con este propósito. Los principios básicos rectores del nuevo estándar de gestión de IA son los siguientes:

1. Transparencia

Las decisiones que se tomen en el desarrollo o uso de un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA) deben ser transparentes. Esto implica que no se admiten decisiones sesgadas, discriminatorias o que impliquen segregaciones sociales, impactos ambientales negativos o afectaciones sociales.

2. Responsabilidad

La responsabilidad es el elemento esencial para generar confianza digital. Demostrar un uso responsable de la IA ayudará a derribar barreras y recelos que se levantan sobre los Sistemas de Inteligencia Artificial.

3. Equidad

Los principios y la estructura de ISO 42001 promueven la toma de decisiones justas, que no afecten en modo alguno a grupos específicos o a personas debido a sus posiciones políticas, credos religiosos, preferencias sexuales, etc.

4. Comunicación

La Inteligencia Artificial está rodeada de mitos y leyendas sobre lo que puede y no puede hacer, sobre su autoevolución y autodeterminación. Suelen ser el resultado de la falta de comunicación y de la escasa capacidad para explicar a las personas el funcionamiento y las expectativas reales sobre IA.

5. Seguridad de la información y privacidad de datos

La protección de la información, de los datos y de los registros que se utilizan o se tratan, empleando para ello sistemas de IA, tiene implicaciones regulatorias, pero también reputacionales. Por eso forma parte de los principios relevantes de ISO 42001.

6. Confiabilidad

Generar confianza en el uso de la Inteligencia Artificial es el postulado principal de la norma y el principio más relevante que se tuvo en cuenta a la hora de construir la estructura de ISO 42001 y definir sus consideraciones éticas.

La estructura de ISO 42001 es la misma que utilizan los más populares estándares de la Organización Internacional de Normalización. Pese a ello, existen variaciones sutiles en los requisitos que la hacen única y también se marca una diferencia importante en los anexos.

Cuáles son las cláusulas en la estructura de ISO 42001

La estructura de ISO 42001 está conformada por 10 capítulos. Los tres primeros proporcionan información general y de referencia, como glosarios y orientaciones útiles para la comprensión del texto de los otros 7 capítulos, que sí entregan los requisitos del estándar de Sistemas de Gestión de IA. La estructura de ISO 42001, antes de los anexos es la siguiente:

Qué función cumplen los anexos de ISO 42001

ISO 42001 incorpora cuatro anexos: dos de ellos son normativos y los otros dos son informativos.

Anexos Normativos

• Anexo A: entrega referencias útiles para alcanzar los objetivos de la organización, tratar los riesgos y poner en marcha el sistema de gestión. Esto incluye orientaciones para crear o desarrollar:
  • Controles para mitigar o contener riesgos.
  • Políticas y procedimientos.
  • Asignación de roles, responsabilidades y procesos.
  • Recursos necesarios para la correcta operación del sistema.
  • Ciclo de vida del Sistema de IA.
  • Evaluaciones de impacto de los Sistemas de IA.
  • Uso de la Inteligencia Artificial.
  • Terceros, clientes, proveedores, usuarios…
• Anexo B: ofrece orientaciones para el diseño, implementación y uso de los controles mencionados en el Anexo A.

Anexos Informativos

• Anexo C: no aplica para todas las organizaciones, solo para las que hagan de la gestión de riesgos de IA un objetivo estratégico.
• Anexo D: habla de la aplicabilidad del sistema en todo tipo de organizaciones que desarrollen, comercialicen, utilicen, proporcionen o incorporen en sus productos Sistemas de Inteligencia Artificial.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una herramienta tecnológica creada para ayudar a las organizaciones a alcanzar dos objetivos prioritarios: garantizar el cumplimiento de los requisitos de ISO 42001 y facilitar la operación automatizando gran parte de las tareas que el sistema demanda.

Esta plataforma se ha diseñado haciendo uso de Inteligencia Artificial y, de hecho, entrega funcionalidades proporcionadas por esta tecnología. Es, por eso, el mejor aliado para una organización que trabaja para obtener el uso seguro, transparente y confiable de la IA. Sus funcionalidades y ventajas son innumerables, para conocerlas sin compromiso, solo tienes que contactar con nuestros asesores.

La Ley de Inteligencia artificial de la UE es la primera en el mundo en responder a las expectativas y llamadas de atención de la sociedad, de los estados y de las organizaciones para que se regule el uso de un avance tecnológico que ha generado polémicas y discusiones.

Esas inquietudes son razonables por la forma acelerada en que la IA ha irrumpido en el trabajo, la vida familiar, la sociedad y el modo en que interactúan las personas. Se ha generado un ambiente de incertidumbre en el que se discuten temas como privacidad de los datos, protección de los derechos de las personas o transgresión de la propiedad intelectual, sin mencionar las consideraciones éticas.

Ante tal escenario, la Ley de Inteligencia artificial de la UE no solo resulta oportuna, sino que se recibe como un elemento que permitirá calmar las aguas y facilitar la integración de la nueva tecnología en un momento histórico en el que puede resolver muchos problemas, antes que generar nuevos.

Cualquier esfuerzo legislativo o normativo, así como la publicación de estándares de gestión como ISO 42001, contribuyen a ese propósito. Así, resulta procedente conocer algunas particularidades sobre la Ley de Inteligencia artificial de la UE y sus implicaciones.

Qué es la Ley de Inteligencia artificial de la UE

La Ley de Inteligencia artificial de la UE es pionera en su género en el mundo. La nueva legislación busca crear un marco jurídico para tratar problemas como la ética en el uso de la tecnología, el respeto de los derechos de las personas, la igualdad, la inclusión o la privacidad de los datos y de la seguridad de la información, entre otros.

La historia de la Ley de Inteligencia artificial de la UE se inicia en abril de 2021, momento en el que es propuesta por la Comisión Europea por primera vez. Pasarían, sin embargo, un poco más de dos años para que se aprobara, en mayo de 2024. Su entrada en vigor en el territorio europeo tuvo lugar el 1 de agosto de 2024.

Se prevé que las normas regulatorias en cada estado entrarán en vigor en agosto de 2026. Dada la urgencia que plantean ciertos temas, algunas disposiciones se adelantarán: las de sistemas de IA que suponen riesgo inaceptable lo harán a principios de 2025 y normas sobre desarrollos de IA de propósito general, en agosto de ese mismo año.

Sin embargo, y pese a existir un cronograma de entrada en vigor, la Comisión considera que los desarrolladores de sistemas de IA pueden iniciar un plan de cumplimiento voluntario desde ahora.

Por qué se publica una Ley de Inteligencia artificial de la UE

La Unión Europea reconoce riesgos en el uso y desarrollo de Sistemas de Inteligencia Artificial. Por eso asume el liderazgo y publica la primera ley para regular las actividades relacionadas con la IA en el mundo. El propósito es promover el uso responsable y ético de la IA para que la sociedad pueda aprovechar sus beneficios, pero controlando los riesgos.

Es importante enfatizar el carácter propositivo de la ley. El objetivo no es prohibir, sino aprovechar el potencial que tiene la tecnología para mejorar la vida de muchas personas y comunidades alrededor del mundo, dentro de un marco legal de seguridad, transparencia y ética.

La Ley de Inteligencia artificial de la UE busca proteger los derechos esenciales de las personas, sin limitar el potencial de innovación que ofrece la tecnología. Pero también busca dotar de herramientas jurídicas a los estados para equilibrar la balanza y ubicar a las personas en el mismo nivel en el que se encuentra la IA.

Cuál es el enfoque de riesgos en la primera Ley de Inteligencia artificial de la UE

Para la Ley de Inteligencia artificial de la UE los riesgos que representan los Sistemas de Inteligencia Artificial se clasifican en cuatro categorías, de acuerdo con su potencial impacto negativo. La severidad de las normas depende de la categorización: mayor riesgo, regulación más estricta. Las cuatro categorías son las siguientes:

1. Riesgo mínimo

En este nivel de riesgo se clasifican sistemas utilizados en videojuegos o aplicaciones para identificar y restringir llamadas o correos de spam. Para este tipo de sistemas, las obligaciones son mínimas, aunque sí necesitan cumplir con la legislación general.

2. Riesgo limitado

Chatbots o asistentes de voz son dos ejemplos típicos en esta categoría. La ley solicita transparencia, es decir, informar a los usuarios que interactúan con un sistema de IA y no con una persona.

3. Riesgo alto

En este segmento aparecen los sistemas utilizados en áreas críticas, como atención sanitaria, farmacéutico, poder judicial, transporte, etc. Los sistemas de esta categoría deben ser evaluados, sometidos a pruebas estrictas y deben estar sujetos a procesos de gestión de riesgos transparentes y auditables.

4. Riesgo inaceptable

Al final del espectro aparecen los sistemas que no serán admitidos bajo ninguna condición porque representan riesgos para la seguridad de las personas o para los derechos fundamentales. Algunos ejemplos son los sistemas que incorporan técnicas subliminales para predecir comportamientos, hacer reconocimiento facial o acumular y procesar datos y registros que permitan crear un perfil político, religioso o de preferencias sexuales de las personas, con o sin su autorización.

Qué otras restricciones se plantean en la Ley de Inteligencia artificial de la UE

La ley pionera en regulación de Inteligencia Artificial impone restricciones para casos especiales, con el fin de garantizar el uso responsable de tecnologías de IA. Dos de ellos son los siguientes:

• Sistemas de IA generativa: son las aplicaciones que tienen capacidad para generar texto, voz, vídeo u otro tipo de contenido basado en material análogo que cuenta con derechos de autor. La ley prevé que estos sistemas no usen este tipo de material durante su entrenamiento.
• Algoritmos de recomendación: la ley recomienda supervisión cercana para estos algoritmos, que califica de alto riesgo y que son de uso constante en redes sociales.

Cuáles son las novedades en cuanto a los modelos de propósito general

Los modelos de propósito o de uso general son los que en gran parte generan las inquietudes y temores en las personas. Estos modelos tienen la capacidad para imitar el comportamiento de la inteligencia humana, identificar patrones y, con base en ello, tomar decisiones y hacer predicciones.

Por supuesto, la Ley de Inteligencia artificial de la UE también se ocupa de ellos y les asigna requisitos particulares:

• Transparencia y divulgación: las organizaciones que desarrollan modelos de propósito general suministrarán información completa sobre la real capacidad de la aplicación y sus limitaciones. Esta información debe trasladarse a los usuarios.
• Gestión de riesgos: el requisito es establecer protocolos integrales de uso basados en gestión de riesgos. Las evaluaciones deben ser periódicas y se deben implementar actualizaciones para tratar nuevas amenazas.
• Uso ético de los datos: la ley hace especial énfasis en el uso de datos para entrenamiento. Los datos necesitan aprobación del propietario del contenido, cumplir con las normas de protección de datos y preservar la privacidad del usuario.

Sanciones previstas en la Ley de Inteligencia artificial de la UE

La ley establece un rango de sanciones que van desde los 7,5 hasta los 35 millones de euros y del 1,5 % al 7 % de la facturación global. El criterio es la gravedad y la naturaleza de la infracción, aunque también se considera el tamaño de la organización.

Las sanciones superan las establecidas por el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que se pueden aplicar de forma simultánea en caso de infracciones que afecten las dos regulaciones.

Cómo se alinea la Ley de Inteligencia Artificial de la UE con ISO 42001

La alineación es natural. La implementación de ISO 42001 lleva a la organización cumplir con la ley, pero también hacer un uso responsable, ético, respetuoso y transparente de la tecnología.

Uno de los beneficios de obtener la certificación ISO/IEC 42001 es obtener un marco para que las organizaciones implementen, mantengan y mejoren un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial. Por supuesto, los objetivos tanto de la ley, como del estándar son comunes y complementarios.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es ejemplo de los beneficios que puede aportar la Inteligencia Artificial cuando se hace uso responsable de ella. La plataforma se ha desarrollado con criterios de IA e incorpora funcionalidades basadas en esta tecnología. Las organizaciones encuentran en este software una herramienta para implementar y mantener con eficacia y seguridad sistemas de gestión IA.

Por supuesto, es una herramienta útil para alcanzar objetivos y garantizar la transparencia y el cumplimiento de las normas y leyes, incluyendo la primera Ley de Inteligencia artificial de la UE. Para obtener información adicional, solo tienes que contactar aquí con nuestros asesores.

La diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001 se podría resumir en el objetivo de gestión: mientras la primera se enfoca en los Sistemas de Inteligencia Artificial, la segunda lo hace en la Seguridad de la Información.

Los dos estándares comparten una estructura de Alto Nivel y se enfocan en prevenir o eliminar riesgos en sus respectivas áreas. Aunque existen puntos de coyuntura y de colaboración relevantes, es la diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001 la que permite entender cuál es la funcionalidad de cada una y por qué una no sustituye a la otra.

Diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001 en alcance y objetivos

La principal diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001 es su objetivo de gestión: mientras una se enfoca en la gestión de los Sistemas de Inteligencia Artificial (ISO 42001), la otra lo hace en la Seguridad de la Información (ISO 27001).

El objetivo específico de ISO 42001 es mitigar o eliminar los riesgos asociados al uso o desarrollo de Inteligencia Artificial relacionados con la ética, la transparencia, el respeto de los derechos humanos, la equidad, la inclusión, la gobernanza e incluso los derechos de propiedad intelectual.

ISO 27001 busca garantizar la seguridad, la confidencialidad y la transparencia en el tratamiento de la información de la organización o de aquella otra que la organización debe tratar por alguna razón, en cualquier formato: digital, papel u oral. De lo anterior se desprende que la norma tiene alcance sobre los equipos, las personas, las instalaciones físicas o sobre las redes de transmisión de datos, de voz o de información en general.

Además de compartir la estructura de Alto Nivel, las dos entregan sendos anexos con controles para la prevención o eliminación de riesgos. Por supuesto, cada una lo hace con el enfoque en las amenazas sobre la capacidad para alcanzar sus objetivos específicos.

Los dos, para hablar de similitudes y no solo de diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001, son estándares que contribuyen de forma significativa a la gobernanza de las organizaciones, particularmente las que se compromete con criterios ESG.

¿La diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001 impide su integración?

No. Al contrario, es el camino para tomar. Es importante entender que las dos normas son complementarias y que tienen puntos de confluencia inevitables, relacionados con la gestión de los datos y la privacidad de la información, que forman parte de las preocupaciones de ISO 42001.

Al compartir la estructura de Alto Nivel, la integración será fácil. Así, las organizaciones pueden obtener un marco de gestión integral que podría, eventualmente, incluir estándares que tienen algún punto de coyuntura con la gestión de sistemas IA. Sería el caso de ISO 45001 en sistemas SST, ISO 9001 en calidad o ISO 14001 para la gestión ambiental.

La integración no depende de la diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001. Es más, se trata de un proyecto que presenta interesantes beneficios:

• Enfoque integral y unificado para la gestión de riesgos.
• Visión general para garantizar el cumplimiento normativo y regulatorio.
• Coherencia en la toma de decisiones para ambos estándares.
• Garantía de privacidad de datos en todos los procesos, en particular en las organizaciones que desarrollan productos de IA.
• Transparencia y equidad en todos los procesos.

Qué desafíos plantea la integración de las normas ISO 42001 e ISO 27001

La integración es el objetivo final ideal para las organizaciones que aceptan los dos sistemas de gestión. Otras preferirán avanzar apenas hasta una alineación de objetivos, que es algo aceptable, si se piensa que se trata de dos sistemas que tienen puntos de acción comunes.

Es necesario entonces dejar atrás la diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001 y pensar en trabajar en los desafíos que plantea la integración. Estos retos se producen en tres áreas:

1. Desafíos en la alineación de los controles

Los controles de ISO 42001 e ISO 27001 no pueden integrarse porque se han dotado de estructuras diferentes, porque son diferentes y porque están diseñados para contener amenazas diferentes.

Sin embargo, sí pueden ser alineados. Significa que en ningún caso la acción de unos puede afectar la capacidad de trabajo de los otros. La alineación también implica colaboración para los controles que tienen relación o que trabajan sobre los puntos de unión de ambos estándares, que se refieren en su mayoría a la privacidad de datos.

2. Desafíos en la gestión de riesgos

Los requisitos sobre identificación, evaluación y gestión de riesgos son básicamente los mismos. La diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001 en el área de gestión de riesgos está en el tipo de eventualidades que abordan, por supuesto.

ISO 42001 solicita que se gestionen los riesgos que amenacen la seguridad, la privacidad, la equidad y la transparencia, etc. Seguridad, privacidad y transparencia son también palabras utilizadas en los requisitos sobre gestión de riesgos en ISO 27001, aclarando que el estándar de SI trabaja para garantizar la seguridad de activos de información.

3. Desafíos en la mejora continua

Los dos estándares, al igual que todas las normas ISO que adoptan la estructura de Alto Nivel, solicitan la mejora continua. El desafío en el caso de los sistemas de gestión de IA y de SI es aprovechar la capacidad de colaboración que un estándar puede ofrecer al otro para mejorar de forma continua:

• La integración de ISO 42001 con ISO 27001 crea una estructura de gobernanza eficaz que tiene la capacidad para rastrear cualquier cambio o modificación que se produzca debido al avance vertiginoso de la IA, con el fin de identificar sobre la marcha nuevos riesgos. Riesgos que afectan la gestión de IA, pero también la Seguridad de la Información.
• La integración de prácticas de gestión de riesgos de SI en la gestión de IA garantiza que los riesgos únicos de IA se aborden. La base de riesgos de SI es mucho más completa, lo que garantiza la mejora continua del sistema de IA.

Cuáles son las diferencias en el proceso de certificación de los estándares ISO 42001 e ISO 27001

Estructuralmente no existe ninguna diferencia en el proceso de certificación, pese a la diferencia entre ISO 42001 e ISO 27001. Si se produce la integración efectiva, por supuesto, se realizará un proceso único de auditoría de terceros y certificación.

Si los dos sistemas van a por la certificación de manera independiente, los procesos no tienen ninguna variación:

• Planificación de la implementación de ISO 42001 o ISO 27001
• Implementación.
• Seguimiento y monitoreo.
• Auditorías internas.
• Acciones correctivas.
• Revisión de la efectividad de las acciones correctivas.
• Nuevas acciones correctivas.
• Auditorías internas finales.
• Revisión de la Alta Dirección.
• Solicitud al organismo certificador.
• Auditoría de certificación.
• Acciones correctivas recomendadas por el auditor de terceros.
• Auditoría de revisión.
• Expedición de la certificación.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 de ISOTools se ha diseñado para proveer a las organizaciones de las herramientas necesarias para llevar a buen puerto el proyecto de implementación, auditoría, mantenimiento y mejora continua del Sistema de Gestión de IA.

Esta solución se ha desarrollado aprovechando el avance tecnológico que supone la misma Inteligencia Artificial. El resultado es una plataforma que tiene la capacidad para automatizar muchas de las tareas que implica la gestión, eliminando el error humano y propiciando el logro acelerado de objetivos. Para mayor información, contacta con uno de nuestros consultores.

La implementación de ISO 42001 se ha convertido en una prioridad estratégica para muchas empresas que emplean o desarrollan productos de Inteligencia Artificial. Empresas, por otra parte, que cada vez son más numerosas.

Las organizaciones que aprovechan los beneficios de la IA necesitan contar con marcos de gestión que les permitan controlar los riesgos e implementar las mejores prácticas éticas, sin dejar de aprovechar las oportunidades que entrega la Inteligencia Artificial. Esto es lo que se obtiene con la implementación de ISO 42001.

Es necesario, antes de explicar en detalle los pasos a seguir para la implementación de ISO 42001, hacer un breve repaso del estándar, del alcance de la norma y de su estructura.

Qué es ISO 42001

ISO 42001 es el primer estándar de gestión para sistemas de Inteligencia Artificial. La norma se publicó en diciembre de 2023 y se convierte en el primer esfuerzo para estandarizar la gestión de los sistemas de IA, de tal forma que se eliminen o controlen los riesgos que tanto preocupan a la sociedad.

La capacidad para alinear la gestión de riesgos de IA con las estrategias de negocios de la organización, aprovechando las oportunidades de la nueva tecnología, es una de las razones que encuentran las organizaciones para la implementación de ISO 42001. De esta manera, asumen un enfoque proactivo que les permite estar en vanguardia, incluso con respecto a los avances arrolladores de la tecnología.

ISO 42001 genera confianza en los desarrollos de IA, en las organizaciones que los diseñan y producen, en los usuarios y en los reguladores, siendo estas algunas de las partes interesadas más relevantes.

Para la implementación de ISO 42001, así como para su mantenimiento y su uso futuro, se adopta el ciclo de Deming o PDCA. La norma puede ser utilizada por organizaciones de todos los tamaños y de todos los sectores que diseñen, desarrollen, modifiquen o utilicen sistemas de Inteligencia Artificial.

Cuáles son los elementos clave en la estructura de ISO 42001

Entender que la norma adopta la estructura de Alto Nivel característica de las recientes publicaciones de ISO es un primer e importante paso en la implementación de ISO 42001.

La gran diferencia en la estructura de la norma está en los anexos A y B, que forman parte integral del estándar. El Anexo A entrega los controles de los que dispondrá la organización para tratar los riesgos. El Anexo B es una guía que contiene directrices y orientaciones para la elección y uso de los controles del Anexo A.

ISO 42001 se ha diseño para abordar todos los riesgos y aspectos durante el ciclo de vida de los sistemas de Inteligencia Artificial, desde la concepción y del diseño inicial hasta la etapa en la que el desarrollo es utilizado por el usuario. Para hacerlo, la estructura de la norma cuenta con elementos eficaces:

• Liderazgo de la Alta Dirección.
• Políticas y objetivos alineados con la estrategia de la organización.
• Planificación estratégica.
• Evaluación de riesgos.
• Apoyo y recursos.
• Capacitación y concienciación.
• Diseño de procesos y procedimientos.
• Documentación y comunicación.
• Revisión, inspección y monitoreo.
• Mejora continua.

Qué pasos seguir para la implementación de ISO 42001

La implementación de ISO 42001 necesita adquirir la condición de proyecto estratégico para la organización. Lo necesita porque es un proyecto que permitirá aprovechar la tecnología, navegando en un enorme océano de riesgos, superior al que haya conocido cualquier otra área que sea objeto de un estándar de gestión.

También es un proyecto estratégico porque agrega valor a la marca. Por esto es necesario, además, imprimir un enfoque estructurado basado en pasos lógicos y coherentes para implementar un sistema de gestión de Inteligencia Artificial.

1. Realizar una evaluación general preparatoria

Las empresas que diseñan aplicaciones de IA o hacen uso de herramientas de la nueva tecnología para crear productos ya han avanzado en temas como políticas o procesos adecuados. El objetivo en este primer paso es establecer qué se ha hecho, qué se tiene y qué falta para alcanzar la conformidad con ISO 42001, a la vez que se elabora un plan de trabajo preliminar.

2. Crear equipos de trabajo

La implementación de ISO 42001 puede ser un tanto más compleja que las de sistemas análogos en otras áreas. Por eso se habla de equipos y no de un solo equipo. Se trata de construir una eficiente red de gobernanza, con funciones, roles, responsabilidades, facultad para tomar decisiones. Todo ello supervisado desde la Alta Dirección.

3. Crear políticas y objetivos

El siguiente paso en la implementación de ISO 42001, y en el que tiene mucho que ver la alineación con las estrategias comerciales de la organización, es crear políticas para el uso de la IA y los grandes objetivos que se busca alcanzar con el sistema de gestión de Inteligencia Artificial.

4. Diseñar e implementar un sistema de gestión de riesgos

El sistema, que en la práctica será un subsistema del de gestión de IA, integrará procesos y procedimientos estandarizados y sistemáticos para identificar, evaluar, priorizar y tratar riesgos y amenazas derivadas del uso de IA. Por tanto, su labor y su operación serán ilimitados en el tiempo y cíclicos.

5. Crear protocolos para la protección de datos

El sistema necesita diseñar procesos y protocolos basados en las mejores prácticas de gestión para garantizar el tratamiento seguro de la información y de los datos de terceros, en cumplimiento de las directrices de RGPD. En este punto, el sistema basado en ISO 42001 colabora e interactúa con ISO 27001.

6. Asegurar la transparencia

Asegurar la transparencia del uso o del desarrollo de IA puede ser un objetivo etéreo. En la práctica, se refiere a los mecanismos que permitirán compartir y explicar cómo funciona la IA y cómo se han controlado los riesgos para que estos desarrollos beneficien a las personas y no se produzcan los efectos con los que tanto se especula.

7. Incorporar principios de responsabilidad social

El impacto en la sociedad, en temas como el empleo, la sustitución de funciones humanas o la capacidad invasiva de la tecnología son preocupaciones de personas, comunidades y estados. Es indispensable que desde la implementación de ISO 42001 se evalúe el impacto real en la sociedad de la IA y se adopten principios efectivos de responsabilidad social para paliar esos efectos negativos.

8. Capacitar a los empleados

Sorprende el número, la calidad y el nivel de los empleados que requerirán capacitación en temas tan diversos como ética, gestión de riesgos, privacidad de datos, transparencia algorítmica o responsabilidad social. Por supuesto, también será necesario invertir en formación específica en ISO 42001 y en el uso de tecnologías capaces de automatizar o digitalizar el sistema de gestión.

9. Documentar

El paso final, en un primer ciclo de implementación, es documentar todo lo hecho. La gestión de documentos en ISO 42001 aporta las evidencias que solicitará el auditor cuando llegue el momento de certificar ISO 42001.

En todo ese proceso de implementación de ISO 42001 es indispensable contar con un aliado tecnológico que facilite la tarea. Si existe un sistema de gestión que necesita y requiere la automatización, es el basado en la norma ISO 42001

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una plataforma que trabaja con aplicaciones colaborativas, que siguen un modelo basado en el ciclo PDCA, para entregar soluciones concretas a las organizaciones que utilizan sistemas de Inteligencia Artificial.

Tienes la oportunidad de dar el gran salto en la evolución de los sistemas de IA de tu organización de la mano de este avanzado software. Para más información, consulta sin compromiso a nuestros asesores.

Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

Las organizaciones que utilizan tecnologías de IA, de un modo u otro, son ya mayoría. El desarrollo de la Inteligencia Artificial es vertiginoso y sus beneficios, indudables. Pero su integración también implica para las empresas la necesidad de superar algunos retos. Para conseguirlo, la herramienta más eficaz es un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA).

Un uso adecuado de la nueva tecnología permite a organizaciones de todos los sectores disminuir costes, aumentar la productividad e impulsar la innovación. Sin embargo, existen riesgos que es necesario afrontar. Esas amenazas trasgreden los límites definidos por el uso de la IA para abordar temas de privacidad de datos y seguridad de la información. El Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial deja entonces de ser una opción para convertirse en una necesidad.

Uno de los objetivos del SGIA es alcanzar un equilibrio adecuado entre los riesgos y los beneficios. Sin embargo, esta tecnología no para de desarrollarse, los riesgos evolucionan con ella y es preciso contar con un marco de operación que garantice el uso ético, transparente, legal y responsable de la IA. Es ahí donde un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial cobra especial valor.

Por qué se desarrolló un estándar para el Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

ISO 42001 es el estándar internacional para Sistemas de Gestión de Inteligencia Artificial. Se desarrolló en colaboración con expertos reconocidos a nivel internacional y representantes de diferentes partes interesadas, entre ellas, organizaciones del sector de la tecnología, ONG, organismos estatales, grupos comunitarios y legisladores.

ISO consideró necesario integrar un comité técnico de Alto Nivel que tuviera la capacidad para abordar las preocupaciones de la comunidad internacional en cuanto al uso de Inteligencia Artificial. Así se desarrolló un estándar de gestión que sigue el ciclo PDCA y que garantiza el uso ético, seguro, legal, responsable y transparente de la IA.

Componentes clave del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

Un sistema de gestión es un engranaje sincronizado y armónico de procesos que se han diseñado para cumplir unos requisitos. Los requisitos, a su vez, buscan dar cumplimiento a lo que se expresa en unas políticas. Y las políticas se basan en objetivos que pretende alcanzar la Alta Dirección con la implementación del sistema de gestión.

Se entiende así que una de las razones que justifican la existencia del sistema de gestión es la necesidad de alcanzar unos objetivos. Todo esto, en términos generales y válido para cualquier área. En el caso del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial, el gran objetivo es tratar las amenazas y establecer controles para eliminar o mitigar los riesgos asociados al uso de Inteligencia Artificial. Para ello, el SGIA integra los siguientes elementos:

1. Gobernanza y rendición de cuentas

ISO 42001 exige a la organización que asigne responsabilidades y funciones, dentro de un marco de gobernanza estructurado, para el Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial. Esta estructura estará capacitada y habilitada para rendir cuentas y supervisar todos los niveles en los que tenga alcance el sistema. Si es preciso, el sistema podrá contar con órganos consultores, comités técnicos y de ética, auditores e inspectores.

2. Gestión de riesgos

La organización realizará evaluaciones de riesgos periódicas que midan el impacto y la probabilidad de ocurrencia. Los riesgos que se identificarán, evaluarán, clasificarán y tratarán se enmarcarán, como mínimo, en las siguientes categorías: ética, área legal, operaciones, derechos humanos, transparencia y seguridad de la información.

3. Ética

A pesar de que los riesgos éticos se incluyen en el ítem anterior, su importancia es tal que se menciona como un elemento único y esencial en un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial. El trabajo se enfoca en prevenir sesgos y discriminación en el uso de la IA o por decisiones tomadas por basándose en esta.

4. Transparencia

ISO 42001 solicita documentar todos los procesos de toma de decisiones, así como la forma en que se obtiene trazabilidad sobre procesos que llevan a la toma de decisiones e indicadores de rendimiento. El propósito es comprender cómo funciona la IA, cómo toma decisiones y que las partes interesadas encuentren información constante y transparente sobre todos los procesos.

5. Gestión de datos

ISO 42001 pide a la organización que implemente controles y enfoque la gestión de riesgos en la protección de los datos y la seguridad de la información. Por esa razón, ISO 27001 es un aliado estratégico eficaz para ISO 42001.

6. Mejora continua

ISO 42001 se basa en el modelo PDCA, lo que garantiza la mejora continua. Sin embargo, el requisito aparece en el capítulo X de la norma de manera explícita, al igual que otras normas ISO que adoptan la estructura de Alto Nivel.

7. Cumplimiento

ISO 42001 solicita a la organización cumplir con las leyes, regulaciones, directivas y decretos locales, nacionales o internacionales. Destaca, en el caso de Europa, el cumplimiento de RGPD, dentro de esas obligaciones.

8. Partes interesadas

ISO 42001 necesita conocer las expectativas y necesidades de las partes interesadas en un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial y tenerlas en cuenta para la redacción de políticas, las evaluaciones de riesgos, definición del alcance e implementación de indicadores de rendimiento.

Qué anexos de ISO 42001 forman parte del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

Al igual que ISO 27001, y por la misma razón (el carácter técnico del estándar), ISO 42001 incorpora cuatro anexos, distinguidos con las letras A, B, C y D.

De estos anexos, el más relevante es el Anexo A, que incluye controles en diferentes áreas:

• Políticas para el uso de Inteligencia Artificial.
• Estructura de gobernanza interna.
• Recursos para los Sistemas de IA y para el Sistema de Gestión.
• Análisis de impacto.
• Ciclo de vida de los sistemas y productos de IA.
• Gestión de datos.
• Partes interesadas.
• Relaciones e interacciones con terceros.

Por su parte, el Anexo B entrega directrices y orientaciones para implementar los controles del Anexo A. El Anexo C habla de objetivos y riesgos y el D se centra en el uso de IA en diferentes entornos, dominios o sectores.

ISO 42001 presenta interesantes similitudes con ISO 27001. Es natural, considerando los objetivos de cada uno de estos estándares y los puntos de conjunción que tienen. Al igual que el estándar de seguridad de la información, la norma sobre Inteligencia Artificial también manifiesta una gran dependencia de la tecnología para alcanzar objetivos.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es solución informática basada en la nube cuyo objetivo es ayudar a las organizaciones en la implementación y gestión del Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial. Es una herramienta desarrollada con colaboración de IA que se adapta a organizaciones de todos los sectores y tamaños.

La plataforma automatiza la gestión, ahorrando tiempo y esfuerzos. Además, contribuye a que la organización pueda adaptarse a ese marco regulatorio cambiante y alcance el cumplimiento planteado. De sus funcionalidades y sus ventajas pueden darte mucha más información nuestros asesores, solo tienes que contactar aquí.

La certificación de la norma ISO 42001 garantiza que la gestión de sistemas de Inteligencia Artificial de una organización es adecuada, eficiente y cumple con los estándares internacionales generalmente aceptados.

Obtener la certificación de la norma ISO 42001 es el proceso que cierra la etapa de implementación e inicia el de mejora continua y mantenimiento del sistema de gestión. La organización que certifica su sistema de gestión ISO 42001 no necesita hacer nada más para demostrar que hace uso responsable, transparente, ético y legal de la nueva tecnología.

Por qué es importante obtener la certificación de la norma ISO 42001

La Inteligencia Artificial es uno de los mayores avances tecnológicos desarrollados, pero también ha generado polémica debido a las connotaciones éticas, legales y sociales que le son inherentes. A pesar de las reservas, lo cierto es que un número importante de organizaciones ya hace uso de productos, aplicaciones y sistemas de Inteligencia Artificial o bien se dedica a desarrollar esos productos.

Esas organizaciones necesitan demostrar que gestionan con eficacia los riesgos que implica el uso de Inteligencia Artificial. Por eso es tan importante obtener la certificación de la norma ISO 42001.

Un sistema certificado no tiene que explicar nada más. La certificación es prueba indiscutible de que la organización se compromete con la ética, la ley, con su comunidad y con sus empleados, haciendo un uso responsable de la tecnología.

¿Cómo se obtiene la certificación de la norma ISO 42001?

Una organización que decide afrontar la auditoría de terceros para obtener la certificación de la norma ISO 42001 habrá concluido su trabajo de planificación e implementación. Es probable que ya haya efectuado incluso una o más auditorías internas para evaluar la eficacia y la conformidad de su sistema. Si la organización está lista, solo queda dar algunos pasos para obtener la certificación.

1. Contactar con un organismo de certificación acreditado

Los sistemas de gestión ISO se pueden certificar en algo más de 170 países. En la mayoría de ellos existen organismos acreditados por ISO para expedir las certificaciones. Algunos países, muy pocos, tiene solo un organismo certificador. La mayoría dispone de dos en adelante.

Aunque los criterios de auditoría son iguales, los organismos no funcionan igual: las tarifas, la rigurosidad de los auditores y el tiempo de espera difieren de un organismo a otro. La organización elegirá de acuerdo con su presupuesto y la premura con la que desee obtener la certificación de la norma ISO 42001. Lo siguiente es contactar con el organismo y obtener cita para la auditoría de certificación.

2. Afrontar la auditoría de certificación

Cuantas más auditorías internas se hayan practicado, mayores serán las posibilidades de aprobar la auditoría en el primer intento. Dependiendo del tamaño de la organización, el alcance del sistema y la complejidad del negocio, la auditoría puede tardar uno o varios días. Pueden ser semanas en algunos casos.

Los auditores se rigen por lo determinado en el estándar ISO 19011. Son profesionales estrictos, de modo que cuestiones como la puntualidad y la disposición inmediata de todos los elementos y recursos solicitados son de enorme importancia. Recomendaciones útiles para que la auditoría de certificación de la norma ISO 42001 sea exitosa son las siguientes:

• Prepararse para la auditoría realizando diversas auditorías internas o simulacros de auditoría. Cuanto más exigentes sean las auditorías internas, mejor preparada estará la organización para afrontar la visita del organismo certificador.
• Planificar la tarea con suficiente antelación, asignando los recursos físicos, humanos y tecnológicos necesarios, así como los espacios adecuados para el trabajo del auditor o auditores.
• Realizar reuniones de socialización y entrenamiento con las personas que tendrán interacción de cualquier tipo con los auditores, que suministrarán evidencia o que ejecutarán procesos.
• Revisar y preparar todos los documentos que sean susceptibles de ser solicitados durante la auditoría como evidencia del cumplimiento de los requisitos.

3. Solucionar los problemas

Las auditorías de certificación en las que los auditores no presentan objeciones, no reportan hallazgos o no hacen ningún apunte son excepcionales. En cierto modo, las objeciones agregan valor al trabajo del auditor.

Por lo general, esos problemas no representan una negación de la certificación de la norma ISO 42001, apenas un retraso. El auditor programará una nueva visita para comprobar que el problema se ha resuelto. El trabajo de la organización es hacerlo y hacerlo bien. La resolución del problema puede necesitar crear un documento, actualizar otro, diseñar un proceso o implementar un control.

4. Mantener la conformidad

Obtenida la certificación de la norma ISO 42001, empieza la etapa de mantenimiento y mejora continua de un sistema que será nuevamente examinado por el organismo certificador en tres años. Ese trabajo puede ser arduo, sin embargo, mantener el cumplimiento y mejorarlo será más fácil si se adoptan algunas estrategias eficaces:

• Identificar necesidades de capacitación y formación en todos los trabajadores, particularmente los que tienen a cargo procesos relacionados con el uso de Inteligencia Artificial o los que tienen responsabilidades dentro del sistema de gestión.
• Propiciar charlas o espacios de discusión sobre el tema para concienciar a los empleados y mantener vivo el interés en la gestión.
• Integrar la gestión en todos los procesos de la organización, especialmente en los comerciales.
• Automatizar y digitalizar la gestión utilizando una plataforma diseñada para tal fin, que bien puede aprovechar también la Inteligencia Artificial.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una plataforma tecnológica diseñada para ayudar a organizaciones de todos los tamaños y sectores a planificar, implementar y certificar un sistema de gestión de Inteligencia Artificial.

La plataforma integra prácticas funcionalidades y herramientas que también han sido desarrolladas en colaboración con Inteligencia Artificial. Gracias a ello, se convierte en aliada imprescindible para gestionar todos los aspectos del sistema, desde la documentación hasta la gestión de riesgos, pasando por la seguridad de la información y, por supuesto, los aspectos éticos, legales y sociales. Puedes conocer más sobre esta solución contactando aquí con un asesor.

Implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial es una estrategia efectiva para no quedarse atrás una carrera vertiginosa liderada por la nueva tecnología. Las organizaciones necesitan garantizar que el uso que hace de la IA es socialmente responsable, ajustado a la ley, transparente e incluyente.

El uso de la IA ha revolucionado la forma de operar de las organizaciones, pero también implica superar grandes retos y abordar riesgos hasta hace poco desconocidos. Por ello, la mejor forma de avanzar hacia ese objetivo que es su uso responsable pasa por implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial.

Qué hacer antes de implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial

Las preocupaciones y las dudas que sobre el uso de la IA han surgido desde sus inicios no tardaron en despertar el interés de la Organización Internacional de Normalización. Interés que adquiere forma en un estándar diseñado para la Gestión de Sistemas de Gestión de Inteligencia Artificial: ISO 42001.

ISO 42001 es reciente, se publicó en 2023. Por ello, un primer paso, antes de implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial, es conocer la norma y hacer que la conozcan personas con implicación directa dentro de la organización.

Ya entrando sobre el terreno, aparecen dos pasos preliminares, necesarios para implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial:

1. Evaluar las prácticas de gestión de la IA

Es lo que se conoce como análisis de brechas. Las organizaciones que pretenden implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial integran una de dos condiciones, o las dos: desarrollan productos de Inteligencia Artificial o hacen uso de ella.

Es predecible que esas organizaciones hayan tomado algunas precauciones para tratar riesgos ante las preocupaciones que han sido ampliamente divulgadas. Y es probable que algunas de esas acciones se ajusten a lo que solicitará ISO 42001, estándar de gestión que se implementará.

La tarea en el análisis de brechas es establecer que falta, cuáles son las deficiencias para alcanzar la conformidad con los requisitos de ISO 42001. La mejor forma para hacerlo es tomar los requisitos de la norma en orden y establecer si la organización ha hecho algo, ha hecho mucho o no ha hecho nada para satisfacer cada uno de ellos.

2. Conformar un equipo de trabajo

Implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial es una tarea que requiere la participación de profesionales en diferentes áreas: IT, Recursos Humanos, Cumplimiento o Alta Dirección, entre otros. Es importante conformar un equipo interdisciplinario que reúna las competencias y habilidades que requerirá el trabajo.

Hay que anotar que la tarea implica un desafío que no es de menor relevancia: implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial que no entre en conflicto con los intereses comerciales de la organización, pero que trate los riesgos implícitos en el uso de la nueva tecnología.

Cómo implementar un Sistema de Inteligencia Artificial en la organización

La implementación de la norma ISO 42001 exige asumir un enfoque estructurado. Esto significa que la organización tiene que pensar en sus procesos y en su estructura funcional como puntos de enlace para el futuro sistema.

Implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial difiere un poco de la misma tarea en otras áreas como Calidad o Seguridad y Salud en el Trabajo. El proyecto debe seguir los siguientes pasos:

1. Identificar y evaluar los riesgos

La evaluación de riesgos para un sistema de gestión de esta naturaleza considera amenazas específicas y singulares, de hecho, puede sobrepasar los límites de expertos en gestión de otro tipo de riesgos:

• Transferencia algorítmica y responsabilidad algorítmica: hacen referencia a la capacidad que tiene un sistema de IA, para tomar decisiones basadas en algoritmo, sin tener que considerar si son justas, legales o éticas.
• Seguridad de datos y de información: es otro riesgo inherente al uso de sistemas de IA que también tiene una alta repercusión en el cumplimiento de la organización.
• Riesgos éticos y legales: es necesario identificarlos y evaluarlos antes de avanzar en la tarea de implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial. Es información relevante para los pasos siguientes.

2. Crear políticas y definir objetivos

Las políticas en un sistema de gestión IA expresan el compromiso de la organización, representada por la Alta Dirección, con el uso ético, responsable, inclusivo, transparente, legal y respetuoso de los derechos humanos de la nueva tecnología.

Los objetivos estarán alineados con ese compromiso: incluir al mayor número de personas sin sesgo alguno, eliminar riesgos de cumplimiento, crear marcos de rendición de cuentas transparentes, propiciar espacios para la discusión y el debate sobre el uso de IA, etc.

3. Obtener los recursos para el sistema

La asignación de recursos es una responsabilidad de la Alta Dirección. Es preciso hacer un presupuesto, planificar y obtener una lista de recursos necesarios para implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial. ISO 42001 es un estándar que tiene una alta dependencia de recursos tecnológicos, algo que debe tener siempre presente el equipo implementador.

Recursos humanos, logísticos, financieros y de estructura serán también importantes. Es necesario que el equipo implementador solicite estos recursos con la debida oportunidad y se asegure de que la Alta Dirección los autorice.

4. Diseñar e implementar controles

ISO 42001, al igual que ISO 27001, entrega un anexo con controles. También incorpora un anexo con directrices para implementar los controles de IA. Algunos de estos controles buscan verificar y monitorear los procesos de toma de decisiones de una IA y de sus resultados, que es una de las mayores preocupaciones para personas y organizaciones.

Otros se enfocan en prevenir sesgos en las decisiones de la Inteligencia Artificial, pero también ante la segregación o la no inclusión de personas sin razón justificada. Existen, finalmente, controles especializados en la respuesta ante fallos o desviaciones en el comportamiento de sistemas de IA.

5. Documentar y registrar

La información documentada en ISO 42001 se compone de documentos y registros. Básicamente, se distinguen tres tipos:

• Documentos de desarrollo: incluyen procedimientos, instrucciones, registro del proceso de desarrollo y diseño de un producto y las validaciones efectuadas antes de su aprobación.
• Documentos de cumplimiento: entregan evidencia sobre la conformidad con los requisitos de ISO 42001, pero también del cumplimiento de obligaciones regulatorias o legales.
• Registro de incidentes: pretende dejar una memoria histórica sobre todos los eventos negativos que pueden retardar o impedir el logro de objetivos y la forma en que se abordaron.

6. Monitorear y supervisar

El equipo encargado de implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial necesita diseñar y establecer procedimientos eficaces para monitorear el proyecto y, posteriormente, hacer seguimiento de su desempeño. Esto incluye evaluar el rendimiento del sistema y considerar actualizaciones de acuerdo con el avance de la tecnología o los cambios en el marco legal y regulatorio.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es un aliado tecnológico para aquellas organizaciones que se plantean dar el salto cualitativo que implica estandarizar la gestión de sistemas de inteligencia artificial. Incorpora las herramientas imprescindibles para alcanzar la integración entre la IA y el marco regulatorio.

El software tiene capacidad para realizar un análisis de brechas, monitorear el sistema, gestionar y documentar su rendimiento y realizar evaluaciones de riesgos. Todo para que la organización pueda beneficiarse de las ventajas que ofrecen los sistemas de gestión de Inteligencia Artificial normalizados. Si aún te quedan dudas de sus beneficios, solo tienes que contactar con uno de nuestros consultores sin compromiso.

La regulación IA es una de las cuestiones que hay que considerar de manera inexcusable cuando se habla de esta nueva tecnología. Los desarrollos de Inteligencia Artificial avanzan a una velocidad vertiginosa y es algo que genera preocupaciones y un intenso debate a nivel de países, organizaciones y sociedad en general.

Son, en cualquier caso, dudas y cuestionamientos válidos que deben resolverse sin demora. La regulación IA es el camino correcto para hacerlo y esa senda regulatoria ya se ha iniciado. A continuación, repasamos los avances que se han registrado ya en lo que a regulación IA se refiere.

Una aproximación a los avances en regulación IA

El desarrollo vertiginoso de la nueva tecnología no puede dejar a un lado las preocupaciones éticas, de seguridad, sociales e incluso de derechos humanos que genera. Gobiernos, organismos no gubernamentales y organizaciones privadas trabajan con el objetivo de crear escenarios regulatorios para hacer frente a los desafíos que implica el uso de la Inteligencia Artificial.

En ese camino, algunos esfuerzos son de orden supranacional, como la Ley de IA de la Unión Europea, que vio la luz en diciembre de 2023. Otros son de alcance global y algunos más se desarrollan con carácter interno en diferentes países.

1. Ley de la Inteligencia Artificial de la Unión Europea

La regulación IA encuentra un hito en la que ha sido legislación pionera sobre la nueva tecnología. El objetivo de esta norma es exigir el uso seguro, legal, confiable y respetuoso con los derechos humanos, de los sistemas de Inteligencia Artificial.

La ley clasifica el uso de Inteligencia Artificial de acuerdo con tres niveles de riesgo: bajo, alto e inaceptable. Así, sectores como farmacéutico o sanitario son de riesgo alto, debido a las implicaciones que tienen sobre las personas.

La ley es de obligatorio cumplimiento en el territorio de la Unión Europea desde el 9 de diciembre de 2023, constituyéndose en el primer marco regulatorio de alcance supranacional en el mundo. La tarea de los gobiernos de los Estados miembros ahora es adaptar sus legislaciones nacionales a lo dispuesto por la ley de la UE.

2. Estados Unidos y NIST

El Instituto Nacional de Normas y Tecnología ha sido el encargado de generar normas y directrices que aumenten la seguridad y la confiabilidad en el uso de sistemas de Inteligencia Artificial en los Estados Unidos. Es, por el momento, el responsable de la regulación IA en ese país.

3. Reino Unido

En el Reino Unido, la regulación IA aún no se ha concretado en una ley. A pesar de ello, el trabajo se enfoca en lograr el equilibrio entre la ética y el indudable aporte que puede hacer la tecnología para mejorar el bienestar de las personas.

Temas como privacidad de datos, ética y mecanismos para rendición de cuentas por parte de las empresas que desarrollan productos de Inteligencia Artificial estarán presentes, con toda seguridad, en la regulación IA del Reino Unido.

4. ISO 42001:2023

ISO 42001 es el primer estándar de gestión de alcance internacional con requisitos para planificar, implementar, mantener y, sobre todo, garantizar la mejora continua de un sistema de gestión de Inteligencia Artificial.

Un aspecto muy importante en este estándar, que lo convierte en ejemplo en cuanto a regulación IA, es que se ha diseñado para ofrecer resultados consistentes incluso cuando la nueva tecnología continúe avanzando cada día. La norma aborda los desafíos únicos que plantea la Inteligencia Artificial, pero también las preocupaciones de los gobiernos, de las empresas y, particularmente, de las personas.

Por qué es importante ISO 42001:2023

ISO 42001 es un estándar cuya implantación ofrece notables beneficios para organizaciones y gobiernos en todo el mundo. Pero, además, apoya y exige el cumplimiento de la legislación local, continental o internacional, ya vigente o que se desarrolle en el futuro.

Por otra parte, ISO 42001 es una norma de aplicación global para que pueda ser utilizada por gobiernos y por todo tipo de organizaciones: estatales, privadas, grandes, pequeñas, de cualquier sector y con cualquier propósito.

Componentes clave de ISO 42001

ISO 42001 entrega requisitos para que las organizaciones puedan gestionar con eficacia los riesgos que plantea el uso y desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial, pero también para que aprovechen las oportunidades que ofrecen. Para hacerlo, los requisitos de la norma abordan diferentes áreas. Los elementos clave son los siguientes:

• Gestión responsable del desarrollo y uso responsable de IA durante todo el ciclo de vida del sistema o producto.
• Contexto interno y externo de la organización.
• Liderazgo de la Alta Dirección.
• Políticas que expresen el compromiso de la Alta Dirección y de la organización.
• Responsabilidades, roles y autoridades dentro de la organización.
• Gestión de riesgos y oportunidades.
• Evaluación de impacto de la IA.
• Asignación de recursos y evaluaciones de competencia.
• Gestión de documentos.
• Planificación y control operativo.
• Gestión de cambios.
• Mejora continua.

La regulación IA experimentará cambios en un futuro cercano. Es posible predecir incluso actualizaciones relativamente cercanas para ISO 42001. Es probable también que veamos aparecer regulaciones específicas para sectores definidos: farmacéutico, sanitario, automoción, aeroespacial, etc.

Es preciso, por ello, recalcar la importancia que tendrá para las organizaciones la preparación para garantizar el cumplimiento de la norma. Contar con un aliado tecnológico puede aliviar sensiblemente la carga de trabajo que puede suponer.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es un desarrollo tecnológico que, entre otros objetivos, busca facilitar la adaptación al marco regulatorio de la Inteligencia Artificial, además de contribuir a que las organizaciones se adapten a futuros cambios legislativos y hagan un uso responsable de IA.

Esta herramienta puede convertirse así en un valioso aliado para aprovechar todas las oportunidades que ofrece la tecnología y trabajar en ese proceso de mejora continua imprescindible para ganar en competitividad. Para más información, solo tienes que contactar con nuestros asesores, estarán encantados de resolver tus dudas sin compromiso alguno.