Resumen de la gobernanza de la IA de PhotoRobot
Este documento representa el Resumen de Gobernanza de IA de PhotoRobot: Versión 1.0 — Edición PhotoRobot; uni-Robot Ltd., República Checa.
Introducción - Resumen de la Gobernanza de la IA de PhotoRobot
Este documento ofrece una visión general completa y de nivel empresarial del enfoque de gobernanza de PhotoRobot en la inteligencia artificial. Está redactado para equipos de adquisiciones, legal, cumplimiento normativo y seguridad de la información que evalúan la seguridad, transparencia y responsabilidad de las características de productos habilitadas por IA. Este resumen incluye los principios, procesos y controles que rigen todo el desarrollo y despliegue de IA en todo el ecosistema PhotoRobot.
Resumen del Marco de Gobernanza
Propósito del Marco de Gobernanza
El marco garantiza que las capacidades impulsadas por IA:
- operar de forma segura y previsible,
- cumplir con los requisitos legales y normativos,
- respetar los principios de privacidad y protección de datos,
- proporcionar funcionalidad transparente y explicabilidad,
- incluir supervisión humana cuando sea necesario,
- Son sometidos a un seguimiento y evaluación continuos.
Este marco está alineado con nuestra Política de Gobernanza de IA, que establece controles obligatorios a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo.
Roles y responsabilidades
PhotoRobot mantiene roles claramente definidos para garantizar la responsabilidad:
- El responsable de gobernanza de IA supervisa el cumplimiento, la documentación y las revisiones de riesgos.
- Los Data Stewards garantizan la integridad y calidad de los conjuntos de datos de entrenamiento.
- Los ingenieros de aprendizaje automático son responsables del diseño de modelos, las pruebas y la preparación operativa.
- Los Oficiales de Seguridad realizan evaluaciones de riesgos y garantizan la resiliencia frente al mal uso.
- Los Product Owners validan los requisitos de uso previsto, equidad y transparencia.
- Los revisores humanos verifican los resultados sensibles y anulan las decisiones automáticas cuando sea necesario.
Gobernanza de conjuntos de datos
Principios de obtención de datos
Los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento de modelos son sometidos a una evaluación rigurosa:
- verificación de la procedencia de los datos,
- documentación de los derechos de uso permitidos,
- Revisión de contenido sensible,
- eliminación de información personal identificable siempre que sea posible,
- Equilibrar para reducir el sesgo cuando sea posible.
Controles de calidad del conjunto de datos
La calidad de los datos debe cumplir con estrictos estándares:
- Comprobaciones de consistencia,
- deduplicación,
- Validación de anotaciones,
- etiquetado de metadatos,
- almacenamiento en entornos seguros aprobados.
Linaje y Versiones del Conjunto de Datos
Cada versión del conjunto de datos se registra con:
- Información fuente,
- Historia del esquema,
- registros de cambios,
- informes de validación.
El linaje de conjuntos de datos soporta la reproducibilidad, auditabilidad y trazabilidad para fines de cumplimiento.
Desarrollo y validación de modelos
Requisitos de diseño de modelos
Las nuevas características de IA deben cumplir con los requisitos definidos en la Política de Desarrollo de IA:
- Propósito y uso previstos claros,
- riesgos potenciales documentados,
- Descripción de los límites del modelo,
- comportamiento de respaldo para errores o incertidumbre,
- salvaguardas contra el mal uso.
Validación y pruebas
Los modelos se validan utilizando:
- pruebas de referencia,
- Evaluaciones de equidad y sesgo,
- comprobaciones de robustez para entradas adversariales,
- evaluaciones de desempeño bajo condiciones variadas,
- validación de reproducibilidad.
Todos los resultados se documentan y revisan antes del despliegue.
Explicabilidad y transparencia
Cuando es posible, PhotoRobot ofrece:
- Explicaciones sobre el comportamiento del modelo,
- descripciones simplificadas de entradas y salidas,
- divulgación de componentes de decisión automatizados,
- Notas del desarrollador sobre las limitaciones de los modelos.
Despliegue y seguimiento
Salvaguardas de Despliegue
Antes del lanzamiento en producción, los componentes de IA pasan por lo siguiente:
- Revisión por pares,
- aprobación por parte del responsable de gobernanza,
- Evaluación de seguridad,
- pruebas de integración,
- procedimientos de despliegue escalonados.
El despliegue sigue el Ciclo de Vida Seguro del Desarrollo (SDLC) y la Política de Gestión del Cambio.
Monitorización continua
Los sistemas de IA se observan continuamente para:
- degradación del rendimiento,
- comportamiento anómalo,
- deriva inesperada en las predicciones,
- latencia o problemas de fiabilidad,
- amenazas de seguridad y patrones adversariales.
Los monitores automáticos escalan las alertas a los operadores humanos cuando se superan los umbrales.
Gestión de la deriva
La deriva del modelo se detecta a través de:
- Seguimiento estadístico de cambios,
- pruebas periódicas de validación,
- Análisis de regresión de rendimiento.
Cuando se confirma la deriva, el modelo se reevalúa, se reentrena o se retrocede.
Clasificación de riesgos y mitigación
Niveles de riesgo de IA
Los modelos se clasifican en función de:
- impacto potencial,
- probabilidad de daño,
- Exposición regulatoria,
- Dependencia de datos sensibles,
- Visibilidad del usuario.
Medidas de mitigación
Cada nivel tiene controles obligatorios:
- Nivel 1 (Bajo Riesgo): Supervisión y documentación estándar.
- Nivel 2 (Riesgo Medio): Pruebas adicionales de equidad y barreras de revisión humana.
- Nivel 3 (Alto Riesgo): Flujos de trabajo obligatorios con humanos en el bucle, validación avanzada y auditorías periódicas.
Alineación de cumplimiento
Alineación Regulatoria de EE. UU.
PhotoRobot se alinea con:
- Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST,
- Orientación de equidad y transparencia de la FTC,
- principios emergentes de gobernanza de la IA a nivel estatal en EE. UU.
Alineación Internacional de Regulación
Nuestro enfoque de gobernanza es compatible con:
- Principios de IA de la OCDE,
- Normas de IA ISO/IEC en desarrollo,
- Clasificaciones de la Ley de IA de la UE y requisitos de niveles de riesgo.
Esto garantiza la preparación para el cumplimiento independientemente del mercado de despliegue.
Consideraciones de seguridad para la IA
Los sistemas de IA siguen todos los controles de seguridad básicos definidos en:
- Política de Control de Acceso,
- Política de cifrado,
- Política de Respuesta a Incidentes,
- Política de registro y monitorización.
Protecciones específicas adicionales para IA incluyen:
- sandboxing seguro de entornos de ejecución de modelos,
- validación de entrada frente a patrones adversariales,
- interfaces reforzadas para la comunicación modelo a modelo,
- limitación de velocidad para servicios de inferencia,
- Registro de auditoría de decisiones sensibles del modelo.
Supervisión e Intervención Humana
Incluso con la automatización, los humanos siguen formando parte del bucle de toma de decisiones para:
- casos ambiguos,
- acciones de alto impacto,
- excepciones o anulaciones,
- Procesos de aseguramiento de calidad.
Los flujos de trabajo de supervisión incluyen la capacidad de pausar modelos, revertir versiones o redirigir tareas a operadores humanos.
Conclusión
Este Resumen de Gobernanza de la IA demuestra el compromiso de PhotoRobot con un uso seguro, ético, transparente y bien controlado de la inteligencia artificial. Mediante un enfoque de gobernanza estructurado, pruebas rigurosas, monitorización continua y alineación con marcos internacionales, PhotoRobot garantiza que las funciones de IA sigan siendo fiables, seguras y listas para empresas para clientes en todas las regiones.