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GOBERNANZA DE IA Y DATOS · ARTÍCULO ESPECIALIZADO
Reglamento de IA (AI Act): las cinco obligaciones que cuentan ahora
Entre las prácticas prohibidas y los requisitos para sistemas de alto riesgo, el verdadero esfuerzo surge allí donde las empresas han documentado poco hasta ahora: en los roles, las evidencias y el origen de los datos.
Ali Kenan Nohut, LL.M.·6 minutos de lectura
El Reglamento de IA de la UE no es un proyecto de TI. Exige una decisión de gobernanza: quién es responsable de qué aplicación de IA, con qué clasificación de riesgo, sobre qué base de datos — y quién puede acreditarlo en caso de duda. Cinco obligaciones determinan el esfuerzo.
1. Inventario completo de IA
Sin inventario no hay clasificación. En la práctica, la primera constatación casi siempre tiene que ver con la cantidad: la IA está presente en aplicaciones especializadas, en software estándar y en funciones de asistencia que nadie había registrado como sistema de IA. El punto de partida pragmático es una recopilación a través de los departamentos y de compras, no solo a través de TI.
2. Clasificación del riesgo con justificación
Lo decisivo no es el resultado, sino una derivación trazable: finalidad, contexto de uso, personas afectadas, grado de automatización. Quien documenta la clasificación puede defenderla en la auditoría — y actualizarla cuando haya cambios, en lugar de empezar de nuevo.
3. Roles y responsabilidades
Proveedor o responsable del despliegue, primera y segunda línea de defensa, aprobación técnica: la cuestión de los roles determina qué obligaciones se aplican realmente. Ha demostrado su eficacia una función dedicada de AI Officer (responsable de IA) con un mandato claro — cubierta internamente o prestada como servicio.
«La variante más cara es la tardía: quien documenta solo cuando llega la auditoría paga por la reconstrucción en lugar de por la gobernanza».
4. Calidad de los datos y acreditación de su origen
Los datos de entrenamiento, validación y prueba deben ser adecuados para la finalidad prevista — y esa es una tarea de gestión de datos. El origen de los datos, la base jurídica y las métricas de calidad forman parte de la misma estructura de evidencias que la documentación del modelo, no de una herramienta aparte.
5. Alfabetización en materia de IA en la organización
El desarrollo de competencias no es algo opcional, sino una obligación — y la palanca más eficaz contra la IA en la sombra. Son eficaces los formatos específicos por rol: breves para el conjunto de la plantilla, en profundidad para desarrollo, compras e instancias de aprobación.
LISTA DE VERIFICACIÓN PARA LOS PRÓXIMOS 90 DÍAS
- Elaborar el inventario de IA a través de los departamentos y de compras
- Derivar y documentar las clases de riesgo por caso de uso
- Fijar por escrito el mandato del AI Officer y el proceso de aprobación
- Registrar el origen de los datos y las métricas de calidad por modelo
- Aprobar un plan de formación por roles
CONTACTO
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AUTOR
Ali Kenan Nohut, LL.M.
Director Digital Strategy & Governance · AI Officer certificado · Delegado de protección de datos certificado · Autor del libro «Einfach Governance».
