Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST
El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (AI RMF) es una colección integral de políticas y prácticas recomendadas que ayudan a las organizaciones a gestionar los riesgos asociados con los sistemas de IA. El objetivo es mejorar la fiabilidad, equidad, transparencia y responsabilidad de las tecnologías de IA.
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Definición y Objetivo
El objetivo principal del NIST AI RMF es proporcionar un enfoque estructurado para identificar, evaluar, gestionar y mitigar los riesgos asociados con los sistemas de inteligencia artificial. El marco tiene como objetivo promover el desarrollo y despliegue responsable de tecnologías de IA y asegurar que sean confiables, seguras y cumplan con los estándares éticos.
Organización Supervisora
El NIST AI RMF es desarrollado y mantenido por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), una agencia del Departamento de Comercio de los Estados Unidos.
Última Actualización
El NIST AI RMF es una iniciativa relativamente nueva, y su primera versión fue publicada en enero de 2023.
Aplicable a
El NIST AI RMF es aplicable a una amplia gama de industrias y organizaciones que participan en el desarrollo, despliegue y uso de sistemas de inteligencia artificial. Esto incluye sectores como salud, finanzas, transporte, manufactura y servicios públicos, entre otros.
Controles y Requisitos
El NIST AI RMF describe una serie de funciones y controles fundamentales para gestionar de manera efectiva los riesgos asociados con la IA. Estos incluyen:
- Gobernanza: Establecimiento de políticas, procedimientos y estructuras organizacionales para gestionar los riesgos asociados con la IA.
- Mapeo: Identificación y contextualización de los sistemas de IA y los riesgos asociados.
- Medición: Análisis y evaluación del rendimiento y los riesgos de los sistemas de IA.
- Gestión: Implementación y monitoreo de controles para mitigar los riesgos asociados con la IA.
Para una lista completa de controles y requisitos, consulte la documentación oficial del NIST AI RMF.
Tipo, Frecuencia y Duración de la Auditoría
Las auditorías de cumplimiento de NIST-AI-RMF suelen incluir evaluaciones internas, evaluaciones de terceros o ambas. Estas auditorías examinan cómo la organización implementa las políticas y prácticas recomendadas del marco. La frecuencia de las auditorías puede variar según la política de la organización, los requisitos regulatorios y la criticidad de los sistemas de IA implicados. Se recomienda a menudo realizar evaluaciones regulares, como revisiones anuales.
La duración de una auditoría depende del tamaño y la complejidad de la organización, del alcance de los sistemas de IA evaluados y del grado de profundidad de la auditoría. Puede variar desde unos pocos días hasta varias semanas.
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