NIST AI Risk Management Framework

Guía de implementación NIST AI RMF

El NIST AI Risk Management Framework proporciona un enfoque estructurado para gestionar riesgos de IA. Ya sea voluntario o requerido para contratos federales, le ayudamos a implementar Govern, Map, Measure y Manage con procesos claros y evidencias.

¿Qué es NIST AI RMF?

El NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) es un marco voluntario publicado por el National Institute of Standards and Technology para ayudar a las organizaciones a diseñar, desarrollar, implementar y usar sistemas de IA de manera responsable y confiable.

Por qué importa ahora: La Orden Ejecutiva 14110 (octubre 2023) hizo NIST AI RMF obligatorio para agencias federales y se espera cada vez más de los contratistas gubernamentales. Se está convirtiendo en el estándar de facto de EE.UU. para IA responsable.

Flexible

Adaptable a cualquier sistema de IA u organización

Iterativo

Mejora continua durante todo el ciclo de vida

Complementa el cumplimiento del EU AI Act y está alineado con la certificación ISO 42001.

¿Quién necesita NIST AI RMF?

Agencias federales

La Orden Ejecutiva 14110 exige la adopción de NIST AI RMF

Contratistas federales

Los sistemas de IA en contratos gubernamentales deben alinearse con NIST AI RMF

Infraestructura crítica

Organizaciones que operan servicios esenciales con IA

Empresas globales

Que buscan estándares de gobernanza de IA reconocidos

Desarrolladores y proveedores de IA

Que construyen productos y servicios de IA confiables

Industrias reguladas

Servicios financieros, salud y transporte

Cómo VerifyWise apoya la implementación de NIST AI RMF

Funciones concretas que abordan los requisitos de cada función

Inventario de sistemas de IA y captura de contexto

Registre cada sistema de IA con metadatos estructurados sobre propósito de uso, stakeholders y contexto operativo. La plataforma captura la información que la función Map necesita para establecer límites del sistema y documentar capacidades.

Aborda: Función Map: Contexto, categorización, identificación de stakeholders

Identificación y evaluación de riesgos

Identifique riesgos específicos de IA con métodos de evaluación estructurados alineados con las características de confiabilidad de NIST. La plataforma rastrea fuentes de riesgo, impactos potenciales y crea la documentación de riesgos que la función Measure espera.

Aborda: Función Measure: Análisis de riesgos, evaluación de impacto, evaluación de confiabilidad

Estructura de gobernanza y gestión de políticas

Establezca comités de gobernanza de IA, defina roles y cree políticas alineadas con NIST AI RMF. La plataforma mantiene matrices de responsabilidad y requisitos de competencia que cumplen con la función Govern.

Aborda: Función Govern: Roles, políticas, responsabilidad, competencia del personal

Tratamiento de riesgos y seguimiento de acciones

Priorice riesgos identificados y rastree la implementación de acciones hasta su resolución. La plataforma documenta respuestas a riesgos, aceptación de riesgos residuales y mantiene la pista de auditoría que la función Manage requiere.

Aborda: Función Manage: Priorización de riesgos, tratamiento, documentación de riesgos residuales

Monitoreo continuo y métricas

Rastree el rendimiento de sistemas de IA contra características de confiabilidad a lo largo del tiempo. La plataforma consolida datos de monitoreo, indicadores de deriva y patrones de incidentes para visibilidad continua de riesgos.

Aborda: Función Measure: Evaluación de rendimiento, monitoreo continuo

Respuesta a incidentes y ciclos de mejora

Gestione incidentes de IA con flujos de trabajo estructurados y alimente las lecciones aprendidas de vuelta a las evaluaciones de riesgo. La plataforma soporta el ciclo de mejora continua que es central para la implementación de NIST AI RMF.

Aborda: Función Manage: Respuesta a incidentes, mejora continua

Todas las actividades se rastrean con marcas de tiempo, responsables asignados y flujos de trabajo de aprobación. Esta pista de auditoría demuestra gestión de riesgos sistemática en lugar de documentación creada después del hecho.

Cobertura completa de categorías NIST AI RMF

VerifyWise proporciona herramientas dedicadas para las 19 categorías en las cuatro funciones

19

Categorías NIST AI RMF

19

Categorías con herramientas dedicadas

100%

Cobertura de todas las funciones

Govern6/6

Cultura, roles, políticas, personal, terceros

Map5/5

Contexto, categorización, capacidades, stakeholders, impactos

Measure4/4

Análisis de riesgos, rendimiento, confiabilidad, monitoreo

Manage4/4

Priorización, tratamiento, incidentes, mejora

Diseñado desde cero para NIST AI RMF

Evaluaciones de confiabilidad

Evalúe las 7 características con flujos de trabajo estructurados

Generative AI Profile

Controles extendidos para LLMs y sistemas de generación de contenido

Herramientas de cumplimiento federal

Alineación con Orden Ejecutiva 14110 y paquetes de evidencias

Mapeo multi-marco

Crosswalk hacia requisitos de EU AI Act e ISO 42001

Cuatro funciones centrales

NIST AI RMF organiza la gestión de riesgos de IA en cuatro funciones interconectadas

Govern

Establezca y mantenga una cultura de gestión de riesgos de IA, estructuras de gobernanza, políticas y procesos.

  • Contexto organizacional y cultura de riesgos
  • Roles, responsabilidades y rendición de cuentas
  • Políticas, procesos y procedimientos
  • Diversidad y competencia del personal
  • Gestión de riesgos de IA de terceros

Map

Identifique y documente el contexto del sistema de IA, capacidades e impactos potenciales.

  • Establecimiento del contexto del sistema de IA
  • Categorización de sistemas de IA
  • Capacidades y limitaciones de IA
  • Identificación de stakeholders
  • Documentación de beneficios y riesgos

Measure

Analice, evalúe y rastree riesgos de IA identificados con métodos cuantitativos y cualitativos.

  • Identificación y análisis de riesgos
  • Evaluación del rendimiento del sistema de IA
  • Evaluación de características de confiabilidad
  • Métodos de evaluación de impacto
  • Enfoques de monitoreo continuo

Manage

Priorice y actúe sobre riesgos de IA mediante mitigación, transferencia, evitación o aceptación.

  • Priorización y respuesta a riesgos
  • Implementación del tratamiento de riesgos
  • Documentación de riesgos residuales
  • Planificación de respuesta a incidentes
  • Mejora continua

Siete características de confiabilidad

NIST AI RMF define las características que los sistemas de IA deben exhibir

Válido y confiable

Los sistemas de IA funcionan según lo previsto con salidas consistentes y precisas.

Consideraciones clave

  • Métricas de rendimiento
  • Pruebas de validación
  • Monitoreo de confiabilidad

Seguro

Los sistemas de IA no ponen en peligro la vida humana, la salud, la propiedad o el medio ambiente.

Consideraciones clave

  • Restricciones de seguridad
  • Mecanismos de fail-safe
  • Mitigación de riesgos

Protegido y resiliente

Los sistemas de IA mantienen confidencialidad, integridad y disponibilidad.

Consideraciones clave

  • Controles de ciberseguridad
  • Robustez contra ataques
  • Capacidades de recuperación

Responsable y transparente

Documentación clara y explicaciones de las decisiones del sistema de IA.

Consideraciones clave

  • Pistas de auditoría
  • Explicabilidad
  • Estándares de documentación

Explicable e interpretable

Las decisiones de IA pueden ser entendidas y explicadas a los stakeholders.

Consideraciones clave

  • Interpretabilidad del modelo
  • Documentación de decisiones
  • Comunicación al usuario

Protector de la privacidad

Los sistemas de IA protegen los datos personales y respetan los derechos de privacidad.

Consideraciones clave

  • Minimización de datos
  • Privacidad por diseño
  • Gestión del consentimiento

Justo con sesgo controlado

Los sistemas de IA tratan a individuos y grupos de manera equitativa.

Consideraciones clave

  • Detección de sesgos
  • Métricas de equidad
  • Paridad demográfica

Descubrir más

Ver NIST AI RMF completo →

Hoja de ruta de implementación de 24 semanas

Un camino práctico hacia la adopción de NIST AI RMF con hitos claros

Fase 1Semanas 1-4

Fundamentos

  • Establecer comité de gobernanza de IA
  • Definir principios organizacionales de IA
  • Crear inventario inicial de sistemas de IA
  • Evaluar madurez actual de gestión de riesgos
Fase 2Semanas 5-10

Mapeo de riesgos

  • Contextualizar cada sistema de IA
  • Identificar stakeholders e impactos
  • Documentar capacidades y limitaciones
  • Categorizar sistemas por nivel de riesgo
Fase 3Semanas 11-18

Medición de riesgos

  • Implementar evaluaciones de confiabilidad
  • Establecer métricas de rendimiento
  • Implementar soluciones de monitoreo
  • Realizar evaluaciones de impacto
Fase 4Semanas 19-24

Gestión de riesgos

  • Priorizar riesgos identificados
  • Implementar tratamientos de riesgos
  • Establecer procedimientos de respuesta a incidentes
  • Crear ciclo de mejora continua

Perfiles NIST AI RMF

Implementaciones adaptadas para contextos y casos de uso específicos

Fundación

AI RMF Core

Marco fundamental para todas las organizaciones

Caso de uso: Implementación general de gestión de riesgos de IA

Componentes clave

GovernMapMeasureManage
Extendido

Generative AI Profile

Orientación extendida para sistemas GenAI

Caso de uso: LLMs, generación de imágenes, creación de contenido

Componentes clave

Transparencia mejoradaProcedencia del contenidoSupervisión humana

Cómo se compara NIST AI RMF

Entendiendo la relación entre los principales marcos de gobernanza de IA

AspectoNIST AI RMFEU AI ActISO 42001
Alcance
Enfocado en EE.UU., marco voluntarioRegulación de la UE con requisitos legalesEstándar internacional de certificación
Estatus legal
Voluntario (obligatorio para agencias federales de EE.UU.)Ley obligatoria con sancionesCertificación voluntaria
Enfoque
Basado en riesgos, implementación flexibleSistema de clasificación por niveles de riesgoSistema de gestión con controles
Foco
Características de confiabilidadObligaciones de cumplimiento por rolMejora continua (PDCA)
Estructura
4 funciones, 19 categorías4 niveles de riesgo, requisitos basados en roles10 cláusulas, controles del Anexo
Certificación
Sin certificación formalEvaluación de conformidad requeridaCertificación de terceros disponible
Plazo
4-6 meses de implementación típicaCumplimiento entre agosto 2025-20276-12 meses hasta certificación
Documentación
Documentación de riesgos, evaluaciones de impactoArchivos técnicos, declaraciones de conformidadPolíticas AIMS, procedimientos, registros
Mejor para
Mercado de EE.UU., contratos federalesAcceso al mercado de la UERequisitos de certificación global

Consejo profesional: Estos marcos se complementan. NIST AI RMF proporciona la metodología de riesgos,ISO 42001ofrece la estructura operativa, y el cumplimiento delEU AI Actasegura el acceso al mercado.

Discutir implementación multi-marco
Orden Ejecutiva 14110

Los requisitos federales de IA han llegado

La Orden Ejecutiva del Presidente Biden sobre IA Segura, Protegida y Confiable (octubre 2023) exige la adopción de NIST AI RMF para agencias federales y espera la alineación de los contratistas.

90

Días para inventario de agencias

180

Días para evaluación de riesgos

365

Días para cumplimiento total

Iniciar evaluación de cumplimiento federal
Plantillas de políticas

Repositorio completo de políticas de gobernanza de IA

Acceda a 37 plantillas de políticas de gobernanza de IA listas para usar, alineadas con NIST AI RMF, EU AI Act y requisitos de ISO 42001

Función Govern

  • • Política de gobernanza de IA
  • • Política de gestión de riesgos de IA
  • • Principios de IA responsable
  • • Matriz de roles y responsabilidades
  • • Política de IA de terceros
  • • Marco de competencias en IA
  • + 4 políticas más

Map y Measure

  • • Política de inventario de sistemas de IA
  • • Política de evaluación de impacto
  • • Evaluación de confiabilidad
  • • Monitoreo de rendimiento
  • • Detección de sesgos y equidad
  • • Estándares de explicabilidad
  • + 5 políticas más

Función Manage

  • • Política de tratamiento de riesgos
  • • Respuesta a incidentes de IA
  • • Mejora continua
  • • Política de desmantelamiento de modelos
  • • Gestión de cambios
  • • Proceso de lecciones aprendidas
  • + 3 políticas más

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre la implementación de NIST AI RMF

Para la mayoría de las organizaciones privadas, NIST AI RMF es voluntario. La Orden Ejecutiva 14110 lo hizo obligatorio para agencias federales y se espera cada vez más de los contratistas federales. Muchas industrias reguladas lo adoptan como estándar de mejores prácticas. Consulte la página oficial de NIST AI RMF para el marco completo.
Aunque diferentes en naturaleza (marco voluntario vs. requisito legal), NIST AI RMF y el EU AI Act comparten enfoques basados en riesgos similares. Las organizaciones que operan globalmente a menudo implementan ambos, usando el enfoque estructurado de NIST AI RMF para cumplir también con los requisitos del EU AI Act.
NIST AI RMF es un marco de gestión de riesgos originado en EE.UU. enfocado en confiabilidad, mientras que ISO 42001 es un estándar internacional para sistemas de gestión de IA con certificación. Se complementan: NIST AI RMF proporciona la metodología de riesgos e ISO 42001 la estructura operativa.
Las 19 categorías están distribuidas en cuatro funciones. Govern tiene 6 categorías para cultura, roles, políticas, personal, terceros y contexto organizacional. Map tiene 5 categorías para contexto del sistema, categorización, capacidades, stakeholders y documentación de impactos. Measure tiene 4 categorías para análisis de riesgos, rendimiento, confiabilidad y monitoreo. Manage tiene 4 categorías para priorización, tratamiento, incidentes y mejora. El NIST AI RMF Playbook proporciona orientación detallada de implementación para cada una.
Una implementación típica toma 4-6 meses, dependiendo del tamaño de la organización, la complejidad de los sistemas de IA y la madurez de gobernanza existente. Las organizaciones con programas de gestión de riesgos establecidos pueden avanzar más rápido. Las agencias federales que trabajan bajo la Orden Ejecutiva 14110 tienen plazos específicos.
Sí, las cuatro funciones (Govern, Map, Measure, Manage) deben abordarse, pero la profundidad de implementación depende de su perfil de riesgo de IA. El marco es flexible y permite una implementación proporcional basada en el contexto. Comience con Govern para establecer su base organizacional.
NIST publicó un documento complementario que aborda específicamente riesgos únicos de sistemas de IA generativa como LLMs. Extiende el marco central con consideraciones adicionales sobre procedencia del contenido, riesgos de alucinaciones y requisitos de supervisión humana. El Generative AI Profile está disponible en el sitio web de NIST.
Comience con sistemas de IA que tengan el mayor impacto potencial en individuos u operaciones críticas. Considere sistemas usados en decisiones de alto riesgo (contratación, crédito, salud), sistemas con acceso a datos sensibles, IA orientada al cliente y sistemas donde los fallos podrían causar daños de seguridad o financieros. La función Map le ayuda a categorizar y priorizar sistemáticamente.
Aunque NIST AI RMF es flexible en el formato de documentación, debe mantener registros de inventarios de sistemas de IA, evaluaciones de riesgo, evaluaciones de confiabilidad, decisiones de tratamiento de riesgos, registros de incidentes y acciones de mejora. La documentación debe demostrar que ha abordado las categorías de cada función de manera proporcional a su perfil de riesgo.
La función Govern incluye la gestión de riesgos de IA de terceros como categoría central. Debe evaluar las prácticas de IA de los proveedores, incluir requisitos de gobernanza de IA en los contratos, monitorear el rendimiento continuo del proveedor y mantener documentación de due diligence del proveedor. Esto se vuelve especialmente importante al usar modelos fundacionales o IA como servicio.
Las agencias federales requieren cada vez más que los contratistas demuestren prácticas de gestión de riesgos de IA alineadas con NIST AI RMF. Implementar el marco le posiciona para el cumplimiento de contratos y demuestra gobernanza de IA responsable a clientes gubernamentales. Algunas agencias ahora incluyen requisitos específicos de NIST AI RMF en las solicitudes de propuestas.
Sí, VerifyWise mapea sus controles de gobernanza a los requisitos de NIST AI RMF. Nuestra plataforma le ayuda a documentar sus sistemas de IA, realizar evaluaciones de riesgo alineadas con las cuatro funciones y generar evidencias para auditorías y revisiones de cumplimiento. También proporcionamos crosswalks hacia EU AI Act e ISO 42001 para organizaciones que implementan múltiples marcos.

¿Listo para implementar NIST AI RMF?

Comience su viaje de gestión de riesgos con nuestras herramientas guiadas de evaluación e implementación.

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