Mantenga un registro central para todos sus modelos de IA y ML
Rastree cada modelo desde el desarrollo hasta el despliegue con flujos de aprobaci贸n, evaluaciones de riesgo y documentaci贸n de cumplimiento.
El desafio
La IA en la sombra es su mayor riesgo de cumplimiento
La mayor铆a de las organizaciones no saben qu茅 modelos de IA est谩n ejecut谩ndose en su entorno, qui茅n los despleg贸 o a qu茅 datos acceden.
Los equipos despliegan modelos de IA sin supervisi贸n de gobernanza, creando brechas de cumplimiento que los auditores encontrar谩n
Sin una 煤nica fuente de verdad significa modelos duplicados, versiones conflictivas y recursos desperdiciados
Cuando los reguladores preguntan '驴Qu茅 IA tienen?', no puede responder con confianza ni proporcionar documentaci贸n
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 auditor铆a 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, versi贸n y capacidades
Rastrear estado de aprobaci贸n (Aprobado, Pendiente, Restringido, Bloqueado)
Sincronizaci贸n autom谩tica cada hora con pipelines de MLFlow
Gestionar riesgos espec铆ficos de modelos en 5 categor铆as
Funcionalidades
Lo que puede hacer
Funcionalidad principal de Inventario de modelos
Registro de modelos
Base de datos central de todos los modelos de IA/ML con detalles del proveedor, versiones, capacidades, sesgos, limitaciones e informaci贸n de alojamiento.
Flujo de aprobaci贸n
Rastree modelos a trav茅s de 4 estados de aprobaci贸n: Aprobado, Restringido, Pendiente y Bloqueado con aprobadores asignados.
Integraci贸n con MLFlow
Sincronizaci贸n autom谩tica cada hora desde servidores de seguimiento MLFlow con soporte para autenticaci贸n b谩sica, por token y verificaci贸n SSL.
Registro de riesgos del modelo
Seguimiento de riesgos dedicado en 5 categor铆as: Rendimiento, Sesgo y equidad, Seguridad, Calidad de datos y Cumplimiento.
Como funciona
Verlo en accion
Explore las funcionalidades principales de Inventario de modelos
Registro central de modelos
Visualiza todos los modelos de IA en un solo lugar con estado, proveedor y nivel de riesgo de un vistazo
Detalles del modelo y metadatos
Rastrea el historial de versiones, capacidades e informaci贸n de implementaci贸n para cada modelo
Por que VerifyWise
Construido para gobernanza real de IA
Lo que hace diferente nuestro enfoque
Integraci贸n nativa con MLFlow
A diferencia de enfoques basados en hojas de c谩lculo, VerifyWise sincroniza directamente con sus pipelines de ML cada hora. Sin entrada manual de datos, sin registros desactualizados.
Listo para cumplimiento desde el d铆a uno
Los estados de aprobaci贸n del modelo, categor铆as de riesgo y requisitos de documentaci贸n est谩n alineados con las expectativas regulatorias. Cuando vengan los auditores, estar谩 preparado.
Consciente del riesgo por dise帽o
Cada modelo tiene un registro de riesgos dedicado con categor铆as que importan para la IA: sesgo, rendimiento, seguridad, calidad de datos y cumplimiento.
Contexto regulatorio
Lo que requieren las regulaciones
M煤ltiples marcos ahora requieren inventarios y documentaci贸n de IA. Esto es lo que necesita saber.
El Art铆culo 9 requiere que los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo establezcan un sistema de gesti贸n de riesgos. El Art铆culo 11 exige documentaci贸n t茅cnica incluyendo descripci贸n del sistema, especificaciones de dise帽o y capacidades de monitoreo.
La Cl谩usula 6.1.2 requiere que las organizaciones identifiquen riesgos del sistema de IA. La Cl谩usula 8.4 exige documentaci贸n de especificaciones del sistema de IA incluyendo versiones del modelo, datos de entrenamiento y m茅tricas de rendimiento.
La funci贸n GOVERN requiere que las organizaciones establezcan pol铆ticas y procedimientos para la documentaci贸n de sistemas de IA. La funci贸n MAP exige un inventario de sistemas de IA y sus prop贸sitos.
Detalles tecnicos
Como funciona
Detalles de implementacion y capacidades tecnicas
4 estados de aprobaci贸n: Aprobado (listo para producci贸n), Restringido (uso limitado), Pendiente (esperando revisi贸n), Bloqueado (prohibido)
5 categor铆as de riesgo del modelo: Rendimiento, Sesgo y equidad, Seguridad, Calidad de datos y Cumplimiento
4 niveles de riesgo: Bajo, Medio, Alto, Cr铆tico con seguimiento de estado (Abierto, En progreso, Resuelto, Aceptado)
Integraci贸n MLFlow con sincronizaci贸n cada hora v铆a BullMQ cron job, m谩x. 3 reintentos con backoff exponencial (1s, 2s, 4s)
Opciones de autenticaci贸n MLFlow: Ninguna, B谩sica (usuario/contrase帽a) o basada en token con verificaci贸n SSL opcional
Documentaci贸n de evaluaci贸n de seguridad con carga de archivos y datos de evaluaci贸n estructurados (JSONB)
Vinculaci贸n modelo-a-proyecto y modelo-a-framework para trazabilidad completa
Historial de cambios a nivel de campo con valores antiguos/nuevos, atribuci贸n de usuario y marcas de tiempo
Marcos soportados
Integraciones
FAQ
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre Inventario de modelos
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