Creación de IA confiable: comparación de la Guía de Garantía de IA de MITRE, el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST y el AICM de la CSA

A medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en las operaciones empresariales, la conversación ha pasado de si adoptar IA a cómo hacerlo de manera responsable. Las organizaciones ahora se enfrentan a un nuevo conjunto de desafíos: ¿Cómo garantizamos que los sistemas de IA sean seguros, explicables y estén alineados con nuestros valores y obligaciones regulatorias? Tres de los marcos más influyentes en el ecosistema de riesgo de IA —la Guía de Garantía de IA de MITRE, el Marco de Gestión de Riesgos de IA (RMF) de NIST y el Control de Gestión de IA (AICM) de la CSA— ofrecen respuestas complementarias a esa pregunta.

Cada marco aborda el problema desde una perspectiva diferente. La Guía de Garantía de IA de MITRE está arraigada en prácticas técnicas de aseguramiento. Es un manual práctico para ingenieros de IA, equipos rojos y evaluadores, diseñado para determinar si los sistemas de IA son robustos, resilientes y verificables. Está profundamente informada por escenarios de amenazas del mundo real, especialmente los documentados en MITRE ATLAS, y se enfoca en gran medida en las pruebas de modelos, la robustez ante adversarios y el monitoreo operativo. Es importante destacar que MITRE enfatiza la integridad de los datos, la procedencia y los riesgos de manipulación de entradas como modos de falla clave que pueden degradar el desempeño del modelo o introducir comportamientos adversarios, resaltando el papel fundamental de la seguridad de los datos en la garantía de la IA.

En contraste, el NIST AI RMF ofrece una base estratégica para gestionar los riesgos de la IA en toda una organización. Desarrollado mediante un proceso multiactor, el marco introduce cuatro funciones de alto nivel—Mapear, Medir, Gestionar y Gobernar—para ayudar a las organizaciones a definir su postura de riesgo en IA, identificar posibles daños, evaluar el impacto e incorporar principios de IA responsable en la gobernanza. Dentro de este modelo, la seguridad de los datos se trata tanto como un habilitador fundamental como una fuente de riesgo, abordando preocupaciones como violaciones de privacidad, acceso no autorizado, calidad de los datos y gestión del ciclo de vida. El RMF guía a las organizaciones a mapear dependencias de datos y garantizar que existan controles para mitigar riesgos en cada etapa, desde la recolección hasta el despliegue.

Si NIST define el “por qué” y MITRE muestra el “cómo”, entonces el marco de Gestión de Controles de IA de CSA ofrece el “qué”. CSA AICM es un catálogo sólido de controles específicamente diseñados para sistemas de IA, que incluyen salvaguardas técnicas, procedimentales y a nivel de gobernanza. Estos controles abarcan toda la pila de IA: desde canalizaciones de datos y entornos de entrenamiento hasta la implementación de modelos e integraciones con terceros. El marco AICM incluye dominios de control específicos dedicados a clasificación de datos, descubrimiento, linaje, controles de acceso y validación de integridad, lo que lo convierte en el más prescriptivo de los tres cuando se trata de implementar prácticas de seguridad de datos de nivel empresarial para sistemas de IA.

Aunque estos marcos varían en alcance y estructura, no son filosofías en competencia; más bien, se refuerzan mutuamente. Un programa maduro de gobernanza de IA podría comenzar con el NIST RMF para definir los objetivos empresariales y la tolerancia al riesgo, luego usar el CSA AICM para implementar salvaguardas concretas y aplicar la Guía de Garantía de IA de MITRE para poner a prueba esos sistemas en condiciones del mundo real. Al hacerlo, las organizaciones pueden ir más allá de los principios de alto nivel y pasar a un estado de garantía activa y medible, especialmente en áreas donde la seguridad de los datos es fundamental para mantener la confianza, la confidencialidad y la confiabilidad del sistema.

Marcos de seguridad/garantía de IA confiable

La IA confiable no es producto solo de políticas, ni puede garantizarse únicamente mediante pruebas técnicas aisladas. Es el resultado de una gobernanza reflexiva y en capas que abarca la intención estratégica, el control operativo y la integridad técnica, con la seguridad de los datos como núcleo. Al comprender cómo se integran MITRE, NIST y CSA, los líderes de seguridad pueden navegar mejor la complejidad del riesgo de IA y construir sistemas que generen confianza por diseño.