Preguntas frecuentes sobre ISO/IEC 42001 y la gestión de la IA
La certificación ISO/IEC 42001 establece un referente global para los sistemas de gestión de la Inteligencia Artificial (IA), ofreciendo a las organizaciones un marco detallado para implantar, gestionar y certificar el uso responsable y eficaz de las tecnologías de IA.
Guía práctica de la norma para la gestión responsable de la IA
Esta norma abarca todas las dimensiones de la IA y garantiza un enfoque holístico en la gestión de proyectos y sistemas de IA. Al aplicar ISO 42001, las organizaciones pueden reforzar la transparencia, la responsabilidad y el rendimiento, alineando sus iniciativas de IA con las mejores prácticas internacionales y ganando ventaja competitiva en un entorno de transformación constante.
¿Qué incluye ISO/IEC 42001?
ISO/IEC 42001 establece un conjunto de requisitos y directrices, junto con referencias a normas complementarias, para implantar y mantener un AIMS eficaz. Entre otros aspectos, la norma aborda:
- Gobernanza de la IA y toma de decisiones responsable.
- Definición de políticas de IA alineadas con la estrategia de negocio.
- Procesos de gestión de riesgos específicos de IA, desde el diseño hasta la operación.
- Auditorías internas y mejora continua del sistema de gestión de IA.
El objetivo es asegurar que los sistemas de inteligencia artificial sean controlables, trazables y coherentes con los valores de la organización.
¿Qué organizaciones deberían aplicar ISO/IEC 42001?
La ISO/IEC 42001 es aplicable a cualquier organización, independientemente de su tamaño o sector, que desarrolle, suministre o utilice sistemas de inteligencia artificial.
Esto incluye empresas tecnológicas, entidades financieras, industria, sector sanitario, administraciones públicas y cualquier organización que incorpore modelos de IA en sus productos, servicios o procesos internos.
Todas las personas implicadas en el ciclo de vida de la IA, así como otros grupos de interés relevantes, deben estar formados e informados sobre las políticas, controles y procesos definidos en el AIMS.
Diferencia entre norma y certificación en ISO 42001
La ISO/IEC 42001 es la norma que define cómo debe organizarse y controlarse el uso de la inteligencia artificial en una entidad: requisitos, procesos, roles y criterios de gobernanza. La
certificación ISO 42001
, en cambio, es el paso siguiente: consiste en que un tercero independiente revise cómo trabajas realmente con la IA y confirme que cumples con la norma, emitiendo un certificado reconocido en el mercado. Dicho de otro modo: la norma marca las reglas del juego y la certificación demuestra, de forma objetiva, que tu organización las está aplicando correctamente.
¿Qué se debe preparar para superar la certificación ISO/IEC 42001?
Para estar preparada de cara a la certificación según la norma ISO 42001 de IA, la organización debería contar, entre otros, con:
- Una comprensión sólida de la norma y de los sistemas de IA en uso.
- Un análisis de la regulación de IA aplicable y su impacto en la organización.
- Conocimiento claro del nivel de control interno existente.
- Prácticas de monitorización interna consistentes y registradas.
- Apoyo explícito de la alta dirección.
- Roles y responsabilidades bien definidos en todo lo relativo a IA.
- Personal con experiencia y capacidad para ejecutar controles cualificados.
- Un programa de concienciación y formación en IA para los equipos implicados.
¿Qué beneficios aporta ISO/IEC 42001 a una organización?
La implantación de ISO/IEC 42001 permite a la organización:
- Demostrar que la IA forma parte de su desarrollo estratégico, de forma controlada y responsable.
- Aumentar la conciencia sobre los riesgos y oportunidades asociados a la inteligencia artificial.
- Establecer una segregación de funciones y responsabilidades clara en torno a la IA.
- Garantizar la trazabilidad y conservación de la documentación relacionada con sistemas y modelos de IA.
- Monitorizar de forma continua los incidentes y el rendimiento de los sistemas de IA.
- Proteger la equidad, transparencia, robustez y ausencia de sesgos en los sistemas de IA en producción.
- Complementar los sistemas de gestión ya existentes (TI, producto, calidad…), aportando más confianza a usuarios, clientes y reguladores sobre el nivel de seguridad y riesgo de los productos basados en IA.
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