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Evaluación de riesgos de IA vs Auditoría de IA

Una comparación lado a lado entre evaluación de riesgos de IA y auditoría de IA. Comprenda cómo un proceso de riesgos apoya decisiones antes y durante el despliegue, mientras que una auditoría evalúa sistemas o gobernanza frente a criterios definidos.

Veredicto rápido: Use evaluación de riesgos de IA para identificar y gestionar riesgos; use auditoría de IA para evaluar evidencia, controles o afirmaciones frente a criterios definidos.

De un vistazo

Evaluación de riesgos [de IA]

AI Risk Assessment describes structured process for identifying, analyzing, evaluating, and mitigating risks associated with an AI system or use case.

Características clave
  • Proceso estructurado para identificar riesgos de IA
  • Analiza, evalúa y mitiga riesgos
  • Apoya decisiones de diseño, despliegue, monitoreo y uso aceptable
  • Puede centrarse en un sistema o caso de uso
Tener en cuenta
  • Una evaluación de riesgos no es automáticamente una garantía independiente
  • Las decisiones de riesgo deben actualizarse cuando cambia el caso de uso o el sistema

Contexto: Más relevante antes del despliegue, durante la revisión de diseño y al decidir controles o uso aceptable para un caso de uso de IA.

VS
Auditoría [de IA]

AI Audit describes structured evaluation of an AI system, model, or governance process against defined criteria.

Características clave
  • Evaluación estructurada frente a criterios definidos
  • Puede examinar sistema, modelo o proceso de gobernanza
  • Puede revisar rendimiento, cumplimiento, controles, documentación o afirmaciones de confiabilidad
  • Aporta más valor con independencia y transparencia
Tener en cuenta
  • Una auditoría sin criterios claros se convierte en una revisión general
  • Los hallazgos de auditoría dependen de la calidad de la evidencia disponible

Contexto: Más relevante al verificar si los controles, la documentación y las afirmaciones de IA cumplen un estándar interno o externo.

Diferencias clave

Aspecto[AI] Risk Assessment[AI] Audit
PropósitoUna evaluación de riesgos de IA identifica, analiza, evalúa y mitiga los riesgos asociados con un sistema de IA o caso de uso.Una auditoría de IA evalúa un sistema, modelo o proceso de gobernanza de IA frente a criterios definidos.
PropietarioLa evaluación de riesgos suele ser propiedad del producto, gobernanza, riesgos, cumplimiento o responsable del sistema encargado de decisiones y controles.La auditoría suele realizarla auditoría interna, aseguramiento, cumplimiento, un revisor externo o una función de evaluación suficientemente independiente.
EntradasLas entradas incluyen descripción del caso de uso, finalidad prevista, usuarios afectados, datos, comportamiento del modelo, contexto y criterios de riesgo.Las entradas incluyen políticas, criterios, documentación, registros, resultados de pruebas, evidencia de controles, entrevistas y evaluaciones previas.
SalidasLas salidas incluyen calificaciones de riesgo, medidas de mitigación, decisiones sobre riesgo residual, planes de monitoreo y recomendaciones de despliegue.Las salidas incluyen hallazgos, brechas de evidencia, observaciones de controles, conclusiones de aseguramiento y recomendaciones de remediación.
Rastro de auditoríaLa evaluación de riesgos crea un rastro de decisión que muestra cómo se identificaron y trataron los riesgos.La auditoría revisa y fortalece el rastro de evidencia que muestra si se cumplieron criterios y controles.
MomentoLa evaluación de riesgos debe realizarse antes del despliegue y repetirse cuando cambien los riesgos, datos, uso o comportamiento del sistema.La auditoría puede realizarse después de que los controles estén diseñados u operando, y puede ser periódica, activada por eventos o basada en versiones.
Nota Caesar AI

En la práctica, la evaluación de riesgos debe crear el plan de control y la auditoría debe comprobar si ese plan existe, está justificado y funciona. Combinar ambas en una lista informal debilita las dos funciones.

Notas

Errores comunes

1

Llamar auditoría a una autoevaluación sin independencia ni criterios.

2

Tratar un hallazgo de auditoría como sustituto de la aceptación de riesgos.

3

Completar una evaluación de riesgos una vez y no actualizarla nunca.

4

Auditar documentación sin comprobar si los controles operan en la práctica.

Cuándo usar cada uno

ai-risk-assessment

Use evaluación de riesgos de IA cuando un equipo necesite identificar riesgos y decidir si un sistema o caso de uso puede avanzar con controles. Debe orientar decisiones de diseño, contratación, despliegue, monitoreo y uso aceptable.

ai-audit

Use auditoría de IA cuando un equipo necesite evaluar si un sistema, modelo o proceso de gobernanza cumple criterios definidos. Es especialmente útil para revisión independiente, informes de aseguramiento y remediación basada en evidencia.

Nota de cumplimiento

Las evaluaciones de riesgos de IA apoyan la gestión de riesgos bajo marcos como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001, mientras que las auditorías ayudan a verificar si los controles y la documentación son adecuados. En programas del Reglamento de IA de la UE, ambas pueden apoyar evidencia de gobernanza, monitoreo y rendición de cuentas.

Preguntas frecuentes

¿Qué viene primero: evaluación de riesgos de IA o auditoría de IA?+

La evaluación de riesgos suele venir primero porque identifica riesgos y controles. Una auditoría puede evaluar posteriormente si los controles, registros y afirmaciones cumplen criterios definidos.

¿Puede el mismo equipo realizar ambas?+

El mismo equipo puede aportar evidencia a ambas, pero el valor de la auditoría aumenta con independencia, transparencia y criterios claros. Los programas de gobernanza deberían separar la propiedad cuando sea práctico.

¿Qué evidencia debe conectar ambas?+

La auditoría debe poder trazar las decisiones de la evaluación de riesgos hacia controles, registros de monitoreo, resultados de pruebas, incidentes y acciones de remediación.

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