AI Assurance™
Auditoría, revisión de riesgos y evaluación independiente de modelos, casos de uso e implementaciones de Inteligencia Artificial.
Confianza antes y después del despliegue.
Revisamos el sistema completo: desde el propósito de negocio y los datos hasta el comportamiento del modelo, los controles operativos y la supervisión humana.
Modelos y desempeño
Validamos exactitud, robustez, consistencia, explicabilidad y límites de uso frente a los resultados esperados.
Datos y privacidad
Evaluamos calidad, procedencia, representatividad, protección y uso autorizado de los datos.
Riesgo y controles
Identificamos riesgos técnicos, operacionales, regulatorios y reputacionales, y verificamos controles existentes.
Uso responsable
Revisamos sesgos, transparencia, supervisión humana, responsabilidades y mecanismos de escalamiento.
Implementación
Examinamos integración, seguridad, procesos, adopción, dependencias y preparación de la operación.
Monitoreo continuo
Definimos señales, métricas y revisiones periódicas para detectar degradación, incidentes y nuevos riesgos.
Una revisión rigurosa que termina en decisiones claras.
Adaptamos el alcance a la criticidad del sistema y a la etapa en que se encuentra: diseño, piloto, producción o expansión.
Delimitar
Definimos propósito, contexto, partes interesadas, nivel de riesgo y criterios de evaluación.
Examinar
Revisamos evidencia, datos, modelo, arquitectura, procesos, decisiones y controles.
Validar
Contrastamos desempeño y prácticas mediante pruebas y análisis independientes.
Fortalecer
Priorizamos brechas y trazamos una ruta de remediación, responsables y seguimiento.
Evidencia que la dirección puede utilizar.
El resultado no es una lista genérica. Es una lectura independiente del riesgo y una hoja de ruta aplicable a su operación.
Qué recibe
- Informe ejecutivo de hallazgos y exposición
- Matriz de riesgos y controles
- Evidencia y trazabilidad de la evaluación
- Recomendaciones priorizadas por impacto
- Hoja de ruta de remediación y seguimiento
Cuándo utilizarlo
- Antes de aprobar un piloto o despliegue
- Al adquirir soluciones de terceros
- Cuando un modelo cambia o se expande
- Ante requisitos de auditoría o gobierno
- Después de incidentes o señales de degradación
Conozca el nivel de confianza real de su iniciativa de IA.
Revisamos su contexto y definimos un alcance proporcional al riesgo, sin auditorías genéricas ni controles desconectados de la operación.