El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (AI RMF 1.0), lanzado en enero de 2023, proporciona una forma estructurada de abordar los riesgos únicos de los sistemas de IA, como la deriva de datos, la opacidad de los modelos y los sesgos. Se basa en cuatro funciones básicas: gobernar, mapear, medir y gestionar, que ayudan a las organizaciones a identificar, supervisar y mitigar los riesgos de la IA de forma eficaz.
Aquí hay cinco prácticas impulsadas por la inteligencia artificial para simplificar la implementación del marco del NIST:
- Automatizar la creación de políticas de gobernanza: Utilizar herramientas de inteligencia artificial para redactar políticas, realizar un seguimiento de las pruebas y gestionar el control de versiones para garantizar el cumplimiento normativo.
- Mapear e inventariar los riesgos: Aprovechar la IA para clasificar los sistemas, documentar los riesgos y mantener un inventario actualizado de los activos de IA.
- Medir el rendimiento: implementar pruebas y supervisión basadas en IA para realizar un seguimiento de las métricas, detectar problemas como la deriva de datos y garantizar una fiabilidad continua.
- Gestione los riesgos y las auditorías: automatice la detección de riesgos, priorice las respuestas y mantenga la documentación preparada para las auditorías.
- Automatice la asignación entre marcos: utilice herramientas de IA para alinear el NIST AI RMF con otras normas como ISO 27001 y SOC 2 para acelerar el cumplimiento.
Estos enfoques reducen el esfuerzo manual, mejoran la precisión y respaldan el cumplimiento continuo, convirtiendo la gestión de riesgos de IA en un proceso optimizado.
Marco de gestión de riesgos de IA del NIST: 4 funciones básicas y proceso de implementación
1. Automatizar la generación de políticas de gobernanza con IA.
Alineación con las funciones básicas del NIST
La función «Gobernar» desempeña un papel fundamental en el Marco de Gestión de Riesgos de IA (AI RMF) del NIST, ya que actúa como base que sustenta las funciones «Mapear», «Medir» y «Gestionar». Incluye seis categorías principales y 19 subcategorías, todas ellas destinadas a fomentar una cultura de gestión de riesgos dentro de las organizaciones. Las herramientas basadas en IA pueden simplificar la creación de documentación esencial sobre gobernanza, cubriendo tareas como la asignación de requisitos legales y normativos (Govern 1.1), el establecimiento de políticas claras de gestión de riesgos (Govern 1.4) y el mantenimiento de inventarios precisos de sistemas de IA (Govern 1.6).
«La gobernanza está diseñada para ser una función transversal que informe e impregne las otras tres funciones». - NIST AI RMF 1.0
Este enfoque fundamental permite a las herramientas de IA optimizar estas tareas de gobernanza de manera eficaz.
Uso de la IA para la automatización y la eficiencia
Las herramientas de IA aportan escalabilidad y eficiencia a los procesos de gobernanza que antes eran manuales y requerían mucho tiempo. El manual NIST AI RMF Playbook, disponible en formatos CSV, JSON y Excel, ofrece subcategorías estructuradas que sirven como indicaciones detalladas para la creación de políticas basadas en la IA. Por ejemplo, herramientas como ISMS Copilot pueden utilizar estas entradas estructuradas para redactar políticas de gobernanza que cumplan con los estándares del NIST y garanticen al mismo tiempo la precisión normativa.
Las organizaciones ya han demostrado su éxito al integrar la IA en sus flujos de trabajo de gobernanza. Al mapear los controles NIST AI RMF y automatizar el seguimiento de pruebas, han sido capaces de implementar soluciones de IA conformes y alineadas con el negocio en solo unas semanas. Este enfoque optimizado reduce la complejidad, lo que hace que el cumplimiento sea más factible.
Implementación viable para el cumplimiento normativo
Para aprovechar estas eficiencias, las organizaciones pueden utilizar la IA para automatizar la creación de políticas de gobernanza que se ajusten a las normas del NIST. Comience introduciendo las acciones sugeridas en el manual de IA RMF del NIST en herramientas de redacción de IA para generar políticas detalladas. Para tareas como las evaluaciones de riesgos de terceros (Govern 6.1), la IA puede analizar automáticamente las políticas de software y datos de los proveedores, abordando cuestiones como la propiedad intelectual y los riesgos de la cadena de suministro.
Además, el control de versiones automatizado puede ayudar a cumplir los requisitos de prueba, evaluación, verificación y validación (TEVV). La IA garantiza la coherencia en todos los documentos de gobernanza, al tiempo que los adapta al perfil de riesgo de su organización. Este enfoque transforma los proyectos de IA de experimentos inciertos en soluciones empresariales fiables, escalables y conformes, incorporando la confianza y la transparencia en todas las etapas del ciclo de vida del desarrollo.
2. Mapear e inventariar riesgos con IA
Alineación con las funciones básicas del NIST
La función «Mapa» es fundamental para comprender los riesgos de la IA, ya que sienta las bases para las funciones «Medir » y «Gestionar ». Sin este contexto básico, gestionar los riesgos de forma eficaz se convierte en un reto. La función «Mapear» se divide en cinco actividades principales en las que la IA puede aportar eficiencia: documentar el contexto de los sistemas de IA (Mapa 1), clasificar los sistemas según su tipo de tarea (Mapa 2), analizar sus capacidades (Mapa 3), identificar riesgos específicos en los componentes (Mapa 4) y evaluar los posibles impactos (Mapa 5).
«La función del mapa establece el contexto para enmarcar los riesgos relacionados con un sistema de IA». – NIST AI RMF 1.0
Esta función está estrechamente relacionada con Govern 1.6, que exige herramientas automatizadas para inventariar los sistemas de IA y asignar recursos en función de las prioridades de riesgo. También tiene en cuenta la naturaleza sociotécnica de la IA. Cuando se combinan, estas iniciativas hacen que la identificación y la cartografía de riesgos sean más eficientes y continuas.
Uso de la IA para la automatización y la eficiencia
La IA puede simplificar y mejorar la categorización e identificación de riesgos. Por ejemplo, puede clasificar sistemas, como recomendadores, generadores o clasificadores (Mapa 2.1), para identificar los riesgos con mayor precisión. Las herramientas automatizadas también pueden escanear componentes de terceros para evaluar los riesgos tecnológicos y legales (Mapa 4.1). Herramientas como ISMS Copilot son especialmente útiles para mantener un inventario dinámico de los sistemas de IA, incluidas las integraciones externas, al tiempo que documentan las limitaciones del sistema y la necesidad de supervisión humana (Mapa 2.2). El análisis de datos desempeña un papel fundamental en el análisis de datos históricos e informes de incidentes, ya que ayuda a estimar la probabilidad y la gravedad de los posibles daños. Esta automatización convierte lo que antes era una tarea manual y que requería mucho tiempo en un proceso optimizado y continuo. Al mapear continuamente los riesgos, las organizaciones pueden alinear mejor sus esfuerzos de gobernanza con una comprensión clara del panorama de riesgos.
Implementación viable para el cumplimiento normativo
Para poner en práctica estas estrategias, comience por utilizar herramientas de descubrimiento de IA para documentar las tareas, los métodos y las limitaciones de sus sistemas de IA (Map 2.1-2.2). Cree un inventario en tiempo real que permita realizar consultas de alto nivel como «¿Cuántos usuarios se ven afectados?» o «¿Cuándo se actualizó este modelo por última vez?». Este inventario debe recopilar detalles críticos como la documentación del sistema, los diccionarios de datos, el código fuente, las fechas de actualización del modelo y los nombres de las partes interesadas clave. A continuación, las herramientas de escaneo automatizadas pueden mapear continuamente los riesgos en todos los componentes, incluidos el software y los datos de terceros, asegurando que cumplan con los umbrales de riesgo de su organización. El análisis de datos puede evaluar aún más la magnitud de los riesgos basándose en incidentes pasados. Dado que los sistemas de IA evolucionan con el tiempo, este proceso de mapeo debe seguir siendo dinámico y adaptarse a los cambios en el contexto, las capacidades y los riesgos a lo largo del ciclo de vida de la IA.
3. Mida el rendimiento con métricas y pruebas basadas en inteligencia artificial.
Alineación con las funciones básicas del NIST
La función «Medir» desempeña un papel fundamental en las pruebas de rendimiento, ya que aprovecha métricas específicas identificadas durante la fase «Mapear ». Estas métricas orientan las decisiones relacionadas con la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo. Los datos recopilados se introducen en la función «Gestionar», lo que impulsa acciones como la recalibración de modelos, la resolución de posibles impactos o incluso la retirada de sistemas que ya no cumplen con los estándares.
«Las mediciones proporcionan una base trazable para fundamentar las decisiones de gestión. Las opciones pueden incluir la recalibración, la mitigación del impacto o la eliminación del sistema del diseño, el desarrollo, la producción o el uso». – NIST AI RMF Core
Este marco garantiza que la medición no sea una tarea puntual, sino un proceso continuo integrado en todo el ciclo de vida de la IA.
Uso de la IA para la automatización y la eficiencia
Las herramientas basadas en IA simplifican y agilizan los procesos TEVV (prueba, evaluación, verificación y validación), reduciendo el trabajo manual y garantizando métodos de prueba coherentes y escalables. Estas herramientas permiten a las organizaciones supervisar métricas clave tanto antes de la implementación como durante el funcionamiento, prestando atención a problemas como la deriva, que se produce cuando el rendimiento o la fiabilidad de un sistema de IA cambia debido a la variación de los datos. La supervisión en tiempo real cobra especial importancia en aplicaciones críticas para la seguridad, ya que permite responder rápidamente a los fallos. Por ejemplo, herramientas como ISMS Copilot ayudan a garantizar el nivel de transparencia y responsabilidad que exigen los auditores. Una práctica clave es mantener una separación clara entre los equipos que desarrollan los modelos de IA y los responsables de verificarlos y validarlos. Esta separación ayuda a mantener la objetividad y respalda estrategias de cumplimiento viables.
Implementación viable para el cumplimiento normativo
Basándose en el inventario de riesgos anterior, las organizaciones deben centrarse en seleccionar métricas que aborden los riesgos más urgentes identificados durante la fase de mapeo. Estas métricas deben ajustarse a las siete características de fiabilidad del NIST: válidas y fiables, seguras y resistentes, responsables y transparentes, explicables e interpretables, con privacidad mejorada y justas. La supervisión en tiempo real y los bucles de retroalimentación son esenciales para identificar problemas de rendimiento o desviaciones de riesgo, mientras que los comentarios de los usuarios pueden perfeccionar aún más las evaluaciones en curso. Es igualmente importante documentar todos los procesos de prueba, incluidos los riesgos que son difíciles de cuantificar. Para garantizar la imparcialidad, se debe contar con evaluadores independientes que no hayan participado en el proceso de desarrollo. Por último, las métricas deben tener en cuenta los aspectos sociotécnicos de la IA, considerando cómo pueden verse afectados los diferentes grupos, incluso si no son usuarios directos.
4. Gestionar los riesgos y las auditorías con IA
Alineación con las funciones básicas del NIST
La función «Gestionar» es la pieza final del marco RMF de IA del NIST, en la que las organizaciones abordan activamente los riesgos identificados durante las etapas anteriores de «Mapear» y «Medir». La gestión de riesgos no es una tarea que se realiza una sola vez, sino que requiere una atención continua y una asignación constante de recursos, tal y como se describe en las directrices de gobernanza. Esta función actúa como un puente que conecta las etapas anteriores de identificación y evaluación de riesgos con el control operativo práctico.
«La función GESTIONAR implica asignar recursos de riesgo a los riesgos mapeados y medidos de forma regular y según lo definido por la función GOBERNAR». – NIST AI RMF 1.0
En esencia, una gestión eficaz del riesgo implica tomar decisiones críticas: seguir adelante con una implementación, mitigar los posibles daños o detener por completo las operaciones si los riesgos superan los niveles aceptables. Tal y como explica el NIST, «en los casos en que un sistema de IA presente niveles de riesgo negativos inaceptables... el desarrollo y la implementación deben cesar de forma segura hasta que los riesgos puedan gestionarse de manera adecuada».
Uso de la IA para la automatización y la eficiencia
Las herramientas de IA están transformando la gestión de riesgos, pasando de ser un proceso lento y manual a una operación continua y en tiempo real. Estas herramientas destacan en la detección de problemas de rendimiento y comportamientos inesperados que podrían pasar desapercibidos para la supervisión humana, especialmente en sistemas complejos que incluyen componentes de terceros, como modelos preentrenados. A menudo, los riesgos latentes en estos modelos solo salen a la luz una vez que se ponen en uso.
Los sistemas de supervisión automatizados permiten responder más rápidamente cuando surge algún problema. Por ejemplo, la IA puede detectar inmediatamente cualquier actividad inusual e iniciar protocolos para apagar los sistemas que funcionan fuera de los parámetros previstos. Herramientas como ISMS Copilot también simplifican la documentación, lo que facilita el seguimiento y la gestión de los riesgos a lo largo de todo el proceso.
Implementación viable para el cumplimiento normativo
Una vez que los sistemas automatizados identifican los riesgos, el siguiente paso es actuar. Comience por priorizar los riesgos en función de la probabilidad y el impacto potencial identificados durante las fases de mapeo y medición. Para los riesgos de alta prioridad, desarrolle planes de respuesta claros que describan cómo mitigarlos, transferirlos, evitarlos o aceptarlos. Cuando sea necesario, implemente «interruptores de apagado» automatizados para desactivar los sistemas que superen los niveles de riesgo aceptables.
Es igualmente importante documentar los riesgos residuales con fines de auditoría y ampliar la supervisión a los componentes de terceros para garantizar que no queden puntos ciegos. Por último, establezca procesos posteriores a la implementación para recopilar comentarios y datos de campo, lo que ayudará a abordar cualquier riesgo imprevisto que surja con el tiempo. Este ciclo continuo de supervisión y acción garantiza el cumplimiento y mantiene los sistemas funcionando dentro de límites seguros.
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5. Automatizar la asignación entre marcos con IA
Alineación con las funciones básicas del NIST
El mapeo entre marcos desempeña un papel crucial en la integración del Marco de Gestión de Riesgos de IA (AI RMF) del NIST con otras normas. A continuación se explica cómo se alinea con las funciones básicas del NIST:
- Gobernar: Establece políticas y procedimientos básicos.
- Mapa: Identifica los riesgos legales y tecnológicos superpuestos (por ejemplo, Mapa 4.1).
- Medida: Desarrolla métricas para respaldar las auditorías y evaluaciones.
- Gestionar: Orienta las respuestas ante riesgos en diversas normas de cumplimiento.
«El Marco tiene por objeto aprovechar, armonizar y respaldar los esfuerzos de gestión de riesgos de la IA realizados por otros». – NIST
Uso de la IA para optimizar el proceso
El mapeo manual de marcos como NIST AI RMF, ISO 27001 y SOC 2 requiere mucho tiempo y es propenso a errores. La IA simplifica este proceso al aprovechar el análisis semántico automatizado para detectar controles superpuestos. Con el manual AI RMF disponible en formatos legibles por máquina, como JSON, CSV y Excel, las herramientas de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) impulsadas por IA pueden alinear rápidamente estos controles para abordar los riesgos específicos de la IA.
Pasos para la implementación práctica
Para implementar eficazmente el mapeo automatizado entre marcos:
- Descargar recursos: Acceda al manual NIST AI RMF Playbook en formatos estructurados y utilice NIST Crosswalks como referencia para las indicaciones basadas en IA.
- Centralizar el inventario del sistema: Mantener un inventario centralizado de los sistemas de IA (Govern 1.6), centrándose en los sistemas de alto riesgo o con datos sensibles.
- Aprovecha las herramientas de automatización: utiliza herramientas como ISMS Copilot para identificar controles que se superponen en más de 30 marcos. Este enfoque reduce el tiempo de evaluación y aumenta la precisión del cumplimiento.
La automatización del mapeo entre marcos no es una tarea que se realiza una sola vez. Se trata de un proceso en constante evolución que se adapta a los cambios en el panorama de riesgos, lo que garantiza que las organizaciones mantengan una estrategia de cumplimiento resistente y eficiente.
Implementación del NIST AI RMF: una hoja de ruta hacia una IA responsable
Conclusión
Adoptar el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST no tiene por qué ser una tarea abrumadora. Al aprovechar las cinco mejores prácticas impulsadas por la IA que se han comentado, como la creación automatizada de políticas y la asignación entre marcos, las organizaciones pueden transformar lo que antes era un proceso tedioso y manual en algo eficiente y escalable. Con las herramientas y el apoyo adecuados, es posible implementar los pilares fundamentales del marco en solo 4-6 semanas.
Esta es la realidad: aunque más del 75 % de las organizaciones utilizan la IA, solo el 26 % consigue obtener un valor cuantificable más allá de las pruebas de concepto. Aquí es donde entran en juego las herramientas de cumplimiento normativo basadas en la IA. Simplifican la ejecución y hacen que la adopción del marco sea más coherente, fácil de seguir y repetible.
La importancia de este cambio la resume perfectamente Akash Lomas, tecnólogo de Net Solutions:
«Gestionar la IA de forma responsable no solo es una medida de protección, sino también un factor que favorece el crecimiento». – Akash Lomas
Las plataformas como ISMS Copilot, que admiten más de 30 marcos, incluidos NIST 800-53, ISO 27001 y SOC2, suponen un cambio revolucionario. Automatizan la asignación de controles, generan documentación de cumplimiento y proporcionan información en tiempo real sobre su estado de cumplimiento. Esto significa que los riesgos se pueden señalar de inmediato y que las organizaciones pueden mantener una preparación continua para las auditorías.
La transición de una gobernanza manual y reactiva a un cumplimiento proactivo y automatizado no solo consiste en ahorrar tiempo. Se trata de ganarse la confianza —la confianza de los reguladores, los clientes y las partes interesadas— y, al mismo tiempo, convertir la IA de una empresa arriesgada en una ventaja estratégica. Tanto si se trata de alinear múltiples marcos como de centrarse en acciones de cumplimiento específicas, las soluciones basadas en IA hacen que el proceso no solo sea gestionable, sino también sostenible.
Preguntas frecuentes
¿Cómo puede la IA simplificar la creación de políticas de gobernanza para el Marco de Ciberseguridad del NIST?
La IA elimina las complicaciones de la elaboración de políticas de gobernanza para el Marco de Ciberseguridad del NIST, al convertir los tediosos procesos manuales en flujos de trabajo optimizados y automatizados. Puede revisar las políticas de seguridad, las evaluaciones de riesgos y los inventarios de activos existentes, y luego alinearlos con las funciones básicas del NIST ( identificar, proteger, detectar, responder y recuperar ) y sus subcategorías. Mediante la generación de lenguaje natural, la IA puede producir declaraciones de políticas que se ajusten a los controles requeridos, rellenar plantillas e incluso gestionar los detalles de las versiones, todo ello en solo unos minutos.
Por ejemplo, herramientas como ISMS Copilot permiten a las organizaciones solicitar políticas personalizadas, como una política de clasificación de datos alineada con el NIST. Estas herramientas proporcionan documentos listos para su revisión que incorporan las últimas actualizaciones del marco y las necesidades específicas de la organización. Esta automatización no solo reduce los errores humanos, sino que también agiliza el proceso de aprobación de políticas y garantiza que los documentos de cumplimiento normativo se mantengan actualizados, lo que libera a los equipos para que puedan centrarse en iniciativas más estratégicas.
¿Cómo ayuda la IA a identificar y gestionar los riesgos en los sistemas de IA?
La IA está transformando la forma en que las organizaciones identifican y gestionan los riesgos mediante la automatización del proceso de creación y mantenimiento de un inventario de sistemas de IA, conjuntos de datos, modelos y sus dependencias. Este enfoque está directamente relacionado con el Marco de Gestión de Riesgos de IA (AI RMF) del NIST, que destaca la necesidad de mapear y gestionar los riesgos de la IA de manera eficaz. Con las herramientas basadas en IA, tareas como el seguimiento de las versiones de los modelos, el rastreo del origen de los datos y la detección de anomalías se simplifican, lo que reduce el trabajo manual y pone de manifiesto riesgos que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.
Tomemos como ejemplo ISMS Copilot, a menudo denominado «el ChatGPT de la norma ISO 27001». Aplica estos principios a marcos como NIST 800-53 mediante el análisis de datos de configuración, repositorios de código y servicios en la nube para generar un mapa de riesgos completo. Esto permite a las organizaciones detectar rápidamente las deficiencias en materia de cumplimiento e identificar los controles necesarios, al tiempo que mantienen su inventario actualizado. Al convertir datos técnicos complejos en un lenguaje estandarizado de gestión de riesgos, ISMS Copilot simplifica el proceso de alineación con el NIST AI RMF, haciéndolo mucho más manejable.
¿Cómo pueden las herramientas de IA simplificar el cumplimiento de marcos normativos como NIST e ISO 27001?
Las herramientas de IA han simplificado la tarea tradicionalmente compleja y laboriosa de cumplir los requisitos de conformidad de marcos como NIST e ISO 27001. Estas herramientas analizan conjuntos de controles y marcos para mapear automáticamente las conexiones entre normas, como NIST 800-53 e ISO 27001, lo que permite a las organizaciones detectar deficiencias, priorizar soluciones y reutilizar pruebas en múltiples marcos. Este enfoque puede reducir drásticamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para cumplir con la normativa.
Más allá del mapeo, la IA puede crear políticas personalizadas, rellenar plantillas y generar documentos listos para auditorías, como evaluaciones de riesgos o registros de control, con una mínima intervención. Algunas herramientas avanzadas incluso ofrecen supervisión en tiempo real, identificando desviaciones y recomendando medidas correctivas para garantizar el cumplimiento continuo. Por ejemplo, ISMS Copilot, a menudo denominado «ChatGPT de ISO 27001», se centra en estas tareas. Actúa como un asistente impulsado por IA, ayudando a los profesionales del cumplimiento a alinearse con múltiples marcos y reduciendo al mismo tiempo los costes y el trabajo manual.