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La evaluación de estos riesgos técnicos es el primer paso de nuestra auditoría de Inteligencia Artificial. La gestión del riesgo algorítmico es la piedra angular para implementar un AIMS confiable. Este informe analiza cómo integrar las directrices específicas de evaluación de riesgo de la norma ISO/IEC 23894 en el marco general de la gobernanza estipulado por ISO/IEC 42001. Abarca temas críticos como el sesgo en modelos de machine learning, envenenamiento de los datos de entrenamiento (data poisoning) y explicabilidad (XAI). Identificar y clasificar el riesgo en la IA es crucial en industrias altamente reguladas como las finanzas y el sector salud.
Preguntas centrales respondidas con datos verificables del estudio.
Otorga directrices particulares sobre cómo realizar la gestión de riesgos para organizaciones que desarrollan o utilizan inteligencia artificial.
Mientras que la 42001 exige la implementación de un sistema de gestión general con evaluación de riesgos como pilar, la 23894 provee el mecanismo metodológico técnico para catalogar las amenazas únicas de los modelos algorítmicos.
Pasos ejecutados, fuentes consultadas y evidencia recopilada durante el estudio.
Marco normativo y teórico: ISO/IEC 42001:2023; ISO/IEC 23894:2023 (Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial).
Investigaciones que amplían o contrastan los hallazgos de este estudio.
Ayude a circular evidencia verificable.
Si la consulta es institucional y tiene contexto, podemos orientar sobre los próximos pasos.