A medida que la IA se desarrolla en todo el mundo, se vuelve cada vez más difícil implementar regulaciones efectivas. La UE lidera con su Ley de IA, que impone obligaciones estrictas a las aplicaciones de IA de alto riesgo, mientras que Estados Unidos sigue un enfoque fragmentado que combina órdenes ejecutivas federales con legislación a nivel estatal.
Un informe de tarjeta de modelo es una herramienta esencial para la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y despliegue de modelos de inteligencia artificial. Proporciona un registro estandarizado del propósito, uso, pruebas y limitaciones de un modelo, ayudando a cumplir con las regulaciones emergentes y a construir confianza con las partes interesadas.
Con la creciente adopción de herramientas de inteligencia artificial, muchos trabajadores utilizan herramientas de IA no autorizadas en el lugar de trabajo, lo que plantea riesgos de cumplimiento y reputación para las empresas. En sectores altamente regulados, como la atención médica y las finanzas, el uso de estas herramientas puede amenazar la privacidad y la seguridad de los datos.
La inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte fundamental de las funciones de cumplimiento corporativo, pero su implementación también introduce riesgos regulatorios y operativos que las organizaciones deben abordar. Los reguladores esperan que las empresas mantengan los sistemas habilitados por IA bajo los mismos estándares de cumplimiento que cualquier otra función empresarial.
Este artículo aborda los conceptos de transparencia, explicabilidad e interpretabilidad en la inteligencia artificial, destacando la importancia de definir estos términos y cómo evaluarlos. A través de un análisis de diversas recomendaciones y marcos de certificación, se presentan definiciones útiles y recomendaciones prácticas para su implementación.
En 2025, las organizaciones de todo el mundo se enfrentan a paisajes regulatorios en expansión y a amenazas crecientes de delitos financieros y cibernéticos. La IA generativa se presenta como un socio formidable para automatizar las actividades de cumplimiento y facilitar las auditorías.
A medida que las organizaciones adoptan la inteligencia artificial (IA) para impulsar la innovación y transformar las operaciones, deben enfrentar una nueva realidad: la IA está remodelando rápidamente el panorama de amenazas cibernéticas. Aunque la IA ayuda a mejorar la detección y respuesta, también da lugar a ciberataques más sofisticados.
A medida que los sistemas de aprendizaje automático influyen cada vez más en decisiones críticas en áreas como la contratación y la justicia penal, la necesidad de una detección y mitigación rigurosas de sesgos se vuelve primordial. Este artículo presenta un marco técnico completo para implementar prácticas de IA responsable, mostrando cómo identificar, medir y mitigar sistemáticamente el sesgo algorítmico.
La adopción de la inteligencia artificial (IA) en los negocios y la manufactura está fallando al menos el doble de veces que tiene éxito, según la Cloud Security Alliance (CSA). La CSA presenta un modelo llamado Dynamic Process Landscape (DPL), que busca integrar la IA en flujos de trabajo estructurados y alineados estratégicamente.
A medida que la explosión de la inteligencia artificial avanza, las soluciones de gobernanza están en gran demanda. La industria global de gobernanza de IA se valoró en 890 millones de dólares el año pasado y se espera que alcance los 5.8 mil millones de dólares para 2029.