Evaluación de Riesgo Antes de Adoptar Soluciones de IA

Antes de incorporar una solución de IA, ya sea desarrollada internamente o contratada a un proveedor externo, es necesario evaluar el riesgo que introduce en función de los datos que procesará, el grado de autonomía que tendrá y el impacto de un posible fallo o manipulación. Esta evaluación debe ir más allá de una revisión de seguridad genérica e incluir preguntas específicas de IA, como el origen y calidad de los datos de entrenamiento, la explicabilidad de las decisiones del modelo, y si el proveedor puede demostrar controles frente a ataques como prompt injection o envenenamiento de datos. Clasificar cada solución según su nivel de riesgo, similar a como se hace con proveedores críticos, permite priorizar controles y evitar que un chatbot de soporte reciba el mismo nivel de escrutinio que un modelo usado para decisiones crediticias o médicas, donde el error tiene consecuencias mucho mayores.