Mantenga un registro central para todos sus modelos de IA y ML
Rastree cada modelo desde el desarrollo hasta el despliegue con flujos de aprobación, evaluaciones de riesgo y documentación de cumplimiento.
El desafio
La IA en la sombra es su mayor riesgo de cumplimiento
La mayoría de las organizaciones no saben qué modelos de IA están ejecutándose en su entorno, quién los desplegó o a qué datos acceden.
Los equipos despliegan modelos de IA sin supervisión de gobernanza, creando brechas de cumplimiento que los auditores encontrarán
Sin una única fuente de verdad significa modelos duplicados, versiones conflictivas y recursos desperdiciados
Cuando los reguladores preguntan '¿Qué IA tienen?', no puede responder con confianza ni proporcionar documentación
Los riesgos del modelo como sesgo, vulnerabilidades de seguridad y problemas de rendimiento permanecen sin rastrear hasta que causan incidentes
Los equipos de MLOps y gobernanza trabajan en silos, lo que lleva a registros desactualizados
Los fallos de auditoría y multas aumentan a medida que regulaciones como el EU AI Act requieren inventarios completos de IA
Beneficios
Por que usar Inventario de modelos?
Beneficios clave para su programa de gobernanza de IA
Registrar modelos con proveedor, versión y capacidades
Rastrear estado de aprobación (Aprobado, Pendiente, Restringido, Bloqueado)
Sincronización automática cada hora con pipelines de MLFlow
Gestionar riesgos específicos de modelos en 5 categorías
Funcionalidades
Lo que puede hacer
Funcionalidad principal de Inventario de modelos
Registro de modelos con metadatos
Rastrea cada modelo con proveedor, versión y detalles de despliegue, manteniendo un inventario completo de tus activos de IA.
Flujo de aprobación en 4 etapas
Gestiona modelos a través de las etapas Pendiente, En revisión, Aprobado, Rechazado con revisores designados en cada fase.
Sincronización con MLFlow
Conéctate a MLFlow para el seguimiento de experimentos e importa automáticamente metadatos, métricas e información de linaje en tu registro de gobernanza.
Categorización de riesgo de modelos
Clasifica modelos por categoría de riesgo según caso de uso, sensibilidad de datos y alcance de despliegue para una gobernanza dirigida.
Analítica de modelos
Visualiza la distribución de modelos por proveedor y nivel de riesgo con métricas de rendimiento del pipeline de aprobación.
Por que VerifyWise
Construido para gobernanza real de IA
Lo que hace diferente nuestro enfoque
Integración nativa con MLFlow
A diferencia de enfoques basados en hojas de cálculo, VerifyWise sincroniza directamente con sus pipelines de ML cada hora. Sin entrada manual de datos, sin registros desactualizados.
Listo para cumplimiento desde el día uno
Los estados de aprobación del modelo, categorías de riesgo y requisitos de documentación están alineados con las expectativas regulatorias. Cuando vengan los auditores, estará preparado.
Consciente del riesgo por diseño
Cada modelo tiene un registro de riesgos dedicado con categorías que importan para la IA: sesgo, rendimiento, seguridad, calidad de datos y cumplimiento.
Contexto regulatorio
Lo que requieren las regulaciones
Múltiples marcos ahora requieren inventarios y documentación de IA. Esto es lo que necesita saber.
El Artículo 9 requiere que los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo establezcan un sistema de gestión de riesgos. El Artículo 11 exige documentación técnica incluyendo descripción del sistema, especificaciones de diseño y capacidades de monitoreo.
La Cláusula 6.1.2 requiere que las organizaciones identifiquen riesgos del sistema de IA. La Cláusula 8.4 exige documentación de especificaciones del sistema de IA incluyendo versiones del modelo, datos de entrenamiento y métricas de rendimiento.
La función GOVERN requiere que las organizaciones establezcan políticas y procedimientos para la documentación de sistemas de IA. La función MAP exige un inventario de sistemas de IA y sus propósitos.
Detalles tecnicos
Como funciona
Detalles de implementacion y capacidades tecnicas
4 estados de aprobación: Aprobado (listo para producción), Restringido (uso limitado), Pendiente (esperando revisión), Bloqueado (prohibido)
5 categorías de riesgo del modelo: Rendimiento, Sesgo y equidad, Seguridad, Calidad de datos y Cumplimiento
4 niveles de riesgo: Bajo, Medio, Alto, Crítico con seguimiento de estado (Abierto, En progreso, Resuelto, Aceptado)
Integración MLFlow con sincronización cada hora vía BullMQ cron job, máx. 3 reintentos con backoff exponencial (1s, 2s, 4s)
Opciones de autenticación MLFlow: Ninguna, Básica (usuario/contraseña) o basada en token con verificación SSL opcional
Documentación de evaluación de seguridad con carga de archivos y datos de evaluación estructurados (JSONB)
Vinculación modelo-a-proyecto y modelo-a-framework para trazabilidad completa
Historial de cambios a nivel de campo con valores antiguos/nuevos, atribución de usuario y marcas de tiempo
Marcos soportados
Integraciones
FAQ
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre Inventario de modelos
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