Tooling and implementation
Practical how-to material.
18 recursos
Guía de implementación del NIST AI RMF
Guía de implementación integral para el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST AI RMF. Incluye correlaciones con otros marcos de referencia, acciones sugeridas y ejemplos prácticos de implementación para cada componente del marco.
Hoja de ruta de implementación de ISO 42001
Guía para implementar los requisitos del Sistema de Gestión de IA de ISO 42001. Cubre análisis de brechas, requisitos de documentación, implementación de controles y preparación para auditorías de certificación.
Guía de patrones de gobernanza MLOps
Patrones arquitectónicos para implementar gobernanza de ML a lo largo del ciclo de vida del modelo. Cubre entrenamiento continuo, pipelines de despliegue, monitoreo de modelos y verificaciones de cumplimiento automatizadas.
Guía de implementación de la vigilancia de la IA responsable
Guía para implementar monitoreo responsable de IA en sistemas de producción. Cubre monitoreo de equidad, seguimiento del rendimiento de modelos, detección de deriva de datos y tableros de explicabilidad.
Gobernanza de la IA: mejores prácticas y guía
Una guía integral que proporciona mejores prácticas para la implementación de gobernanza de IA. El recurso cubre los requisitos de capacidad organizacional y los criterios de selección de marcos, con énfasis en los principios de transparencia, equidad y rendición de cuentas.
9 marcos clave de gobernanza de la IA en 2025
Este recurso examina los marcos de gobernanza de IA existentes y proporciona orientación sobre su implementación para ayudar a las organizaciones a construir sistemas de IA que cumplan con la normativa. Se enfoca en evitar riesgos de cumplimiento y reforzar la equidad para prevenir futuros desafíos legales, éticos y reputacionales.
Caja de Herramientas para la IA generativa responsable
Un conjunto de herramientas diseñado para ayudar a los desarrolladores a identificar de manera proactiva los riesgos potenciales en las aplicaciones de IA e implementar enfoques a nivel de sistema para construir sistemas de IA generativa seguros y responsables. Proporciona orientación sobre cómo determinar los límites apropiados para la generación de contenido y establecer marcos de gobernanza para las aplicaciones de IA.
Caja de Herramientas de IA responsable
Kit de herramientas integral de TensorFlow para integrar prácticas de IA responsable en flujos de trabajo de aprendizaje automático. Proporciona herramientas y recursos para ayudar a los desarrolladores a implementar principios éticos de IA a lo largo del proceso de desarrollo de ML.
Herramientas y prácticas de IA responsable
La colección de herramientas de IA responsable de Microsoft que incluye el panel de IA responsable para evaluar y mejorar la equidad, la precisión y la explicabilidad de los modelos. La plataforma proporciona paquetes de código abierto para evaluar la equidad de los sistemas de IA y mitigar los sesgos observados.
Marco de gestión de riesgos de la IA
Marco integral de NIST para gestionar riesgos de IA con manuales de implementación y recursos acompañantes. Lanzado junto con el Centro de Recursos de IA Confiable y Responsable en marzo de 2023 para facilitar la implementación práctica de prácticas de gestión de riesgos de IA.
Gestión de riesgos en la IA
Orientación de IBM sobre la realización de evaluaciones de riesgos y auditorías a lo largo del ciclo de vida de la IA. El recurso abarca la identificación de riesgos potenciales y vulnerabilidades en sistemas de IA, así como la implementación de estrategias de mitigación apropiadas.
NIST AI 100-1 Marco de gestión de riesgos de la inteligencia artificial (AI RMF 1.0)
Marco voluntario del NIST para gestionar los riesgos asociados con los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida. El marco está diseñado para ser flexible, respetuoso de los derechos y aplicable en diversos sectores y casos de uso, con el fin de promover el desarrollo e implementación de IA confiable y responsable.
Lista de verificación de gobernanza de la IA (actualización 2025)
Una lista de verificación integral de gobernanza de IA que combina consideraciones de ciberseguridad y gobernanza para 2025. El recurso proporciona un marco práctico para construir confianza, optimizar gastos y garantizar la alineación con los requisitos de gobernanza de IA, incluyendo mejores prácticas para LLM.
Lista de verificación de gobernanza de la IA para CTO, DSI y equipos de IA: un plan integral para 2025
Una lista de verificación integral paso a paso diseñada para que los líderes tecnológicos implementen prácticas de gobernanza de IA en 2025. La guía se enfoca en gestionar los riesgos relacionados con la IA, garantizar la transparencia y alinear los sistemas de IA con los estándares globales y los requisitos regulatorios.
Lista de verificación de gobernanza de la IA
Una lista de verificación integral que proporciona los pasos clave para implementar un marco de gobernanza de IA en organizaciones de Estados Unidos. El recurso aborda consideraciones de gestión de riesgos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, incluyendo el diseño, desarrollo, uso e implementación de sistemas de IA, incluidos la IA generativa y la IA basada en agentes.
Plan de cumplimiento de la inteligencia artificial
Un recurso dinámico mantenido por el CAIO y el Equipo de Seguridad de IA de GSA que rastrea los proyectos de IA desde la ideación hasta la implementación. Sirve como un inventario para monitorear el cumplimiento, evaluar el desempeño e identificar oportunidades de replicación o perfeccionamiento en las iniciativas gubernamentales de IA.
Cumplimiento de IA: una guía completa para el uso ético y normativo de la IA
Una guía integral que explica los requisitos de cumplimiento en IA y proporciona marcos de trabajo para alinear los sistemas de IA con estándares legales y éticos. El recurso abarca las mejores prácticas comprobadas y metodologías para implementar una gobernanza de IA en cumplimiento normativo en las organizaciones.
Cumplimiento de IA: cómo implementar una IA conforme
Una guía completa para construir e implementar modelos de inteligencia artificial que cumplan con las normativas. El recurso se enfoca en comprender los marcos regulatorios relevantes, incluyendo GDPR, HIPAA y el EU AI Act, para garantizar que los sistemas de IA cumplan con los requisitos de cumplimiento en diferentes industrias.