Gobernanza responsable de la IA con ISO 42001

Antaño considerada la tecnología del mañana, la Inteligencia Artificial (IA) nos ha fascinado tanto por sus aplicaciones en el mundo real como por sus imaginativas representaciones en el cine, planteando a menudo profundas cuestiones éticas. La IA está transformando rápidamente todos los sectores que utilizan tecnologías de la información. Junto a sus beneficios, la IA también plantea riesgos éticos, sociales y operativos que exigen una gobernanza eficaz. Ahí es donde entra ISO 42001, la primera norma mundial de sistemas de gestión de la IA.

Para enmarcar nuestro debate, he aquí una cita de la ISO: "La Inteligencia Artificial se aplica cada vez más en todos los sectores que utilizan tecnologías de la información y se espera que sea uno de los principales motores económicos. Una consecuencia de esta tendencia es que determinadas aplicaciones pueden dar lugar a retos sociales en los próximos años."


El objetivo de esta sesión, y ahora de este blog, es explorar cómo la norma ISO 42001 ayuda a las organizaciones a abordar estos retos sociales. En concreto, veremos cómo la norma ayuda a las organizaciones a adoptar marcos de gobernanza de la IA responsables que equilibren la innovación con la rendición de cuentas.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Uno de los aspectos más intrigantes de la inteligencia artificial (IA) es que su objeto sigue siendo sorprendentemente difícil de definir con precisión. El término "Inteligencia Artificial" se remonta a sus orígenes en 1950.  Una forma de acercarse a una definición es volver a 1950, en particular a la visión expuesta por sus primeros pioneros, como Alan Turing. Su obra fundacional sentó las bases para pensar en máquinas capaces de imitar la inteligencia humana, ofreciendo un punto de partida conceptual que sigue guiando el campo hoy en día. En esencia, la IA se refiere a aplicaciones de software diseñadas para simular comportamientos similares a los humanos, como el habla, el razonamiento y la visión, y para tomar decisiones. Se utiliza en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, el marketing y la ciberseguridad. La IA es un ecosistema amplio que abarca:

• Robótica: máquinas que actúan en el mundo físico.
• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): permite a las máquinas comprender el lenguaje humano.
• Visión por ordenador: interpretación y respuesta a la información visual.
• IA generativa (por ejemplo, ChatGPT): producción de texto, imágenes o código a partir de instrucciones. Con su lanzamiento público en noviembre de 2022, ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en solo dos meses, lo que la convierte en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento de la historia.

El impulso político a la regulación de la IA

El panorama político revela una tendencia clara: La IA ya no es sólo una cuestión tecnológica, sino que se ha convertido en una prioridad estratégica para la gobernanza nacional, la seguridad pública y la supervisión ética.

La Ley de la IA de la UE es el primer marco jurídico completo del mundo para la IA. Aborda directamente los riesgos que plantean los sistemas de IA y sitúa a Europa como líder mundial en la regulación responsable de la IA. La Ley pretende garantizar que los europeos puedan confiar en las tecnologías de IA con las que interactúan. Aunque la mayoría de los sistemas de IA presentan un riesgo mínimo o nulo y encierran un gran potencial para abordar los retos de la sociedad, la Ley pone de relieve que determinados tipos de IA plantean riesgos significativos, riesgos que deben gestionarse activamente para evitar resultados perjudiciales o no deseados. La Ley de IA define 4 niveles de riesgo para los sistemas de IA, que pueden verse a continuación:

• Estados Unidos ha adoptado un enfoque más sectorial y voluntario. El Marco de Gestión de Riesgos de la IA del NIST (2023) ofrece orientaciones para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos de la IA de forma responsable, mientras que el Plan de Acción de la IA presentado recientemente (23 de julio de 2025) señala un cambio hacia una participación y supervisión federales más estratégicas, especialmente en sectores de gran impacto.
  
   
• El Reino Unido ha optado por una postura favorable a la innovación. Su Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial (2023) esboza un enfoque normativo ligero, basado en principios y centrado en el fomento de la innovación, en el que los reguladores aplican orientaciones específicas para cada contexto en lugar de normas rígidas.

En conjunto, estas iniciativas muestran cómo diferentes sistemas políticos convergen en la necesidad de una IA fiable, aunque sus modelos reguladores sean divergentes. Ya sea mediante legislación vinculante (UE), marcos voluntarios (EE.UU.) o estrategias basadas en principios (Reino Unido), el mensaje político es claro: la gobernanza de la IA es esencial para la confianza pública, los derechos humanos y la innovación a largo plazo.


Desde una perspectiva económica, la IA generativa está demostrando ser mucho más que otra tecnología emergente: es un auténtico multiplicador de la productividad. El análisis de McKinsey para 2023 sugiere que podría aportar hasta 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial. Este auge está siendo impulsado por importantes inversiones en una amplia gama de sectores. En el servicio de atención al cliente, los chatbots y los agentes virtuales impulsados por IA ofrecen una asistencia más rápida y personalizada a gran escala. En la creación de contenidos, los equipos de marketing, los medios de comunicación y los diseñadores utilizan modelos generativos para producir material de alta calidad bajo demanda. Los desarrolladores de software están acelerando la entrega mediante la generación de código asistida por IA, mientras que los equipos jurídicos, de RRHH y de cumplimiento normativo están automatizando procesos repetitivos pero críticos con mayor precisión.


Quizá lo más interesante sea que sectores como el descubrimiento de fármacos, la tecnología financiera y la fabricación están aprovechando la IA para acelerar los ciclos de innovación, reducir costes y comercializar productos complejos con más rapidez que nunca. A medida que la IA se integra más profundamente en la forma de operar de las empresas, también plantea cuestiones acuciantes sobre la sostenibilidad medioambiental. Los modelos de IA, especialmente la GenAI a gran escala, consumen mucha potencia de cálculo, lo que a su vez impulsa el uso de energía y las emisiones de carbono. Ahí es donde la integración de las normas ISO 14001 e ISO 42001 puede crear un enfoque sólido y respetuoso con el clima para la adopción de la IA.


La norma ISO 14001 sienta las bases: un marco de gestión medioambiental de eficacia probada para ayudar a las organizaciones a controlar y reducir las emisiones, optimizar el uso de los recursos y cumplir la normativa relacionada con el clima. La ISO 42001, por su parte, regula el desarrollo, la implantación y la supervisión responsables de los sistemas de IA, garantizando que sean seguros, éticos, transparentes y acordes con los valores de la organización. Cuando se combinan, estas normas permiten a una organización abordar los riesgos medioambientales y tecnológicos de la IA en un único modelo de gobernanza. La norma ISO 42001 puede utilizarse para evaluar el perfil energético de los sistemas de IA, garantizar la eficiencia algorítmica y alinear las aplicaciones de IA con los objetivos de sostenibilidad. La norma ISO 14001 garantiza que esos objetivos se integren en operaciones empresariales más amplias, se midan con respecto a indicadores clave de rendimiento medioambiental y se mejoren continuamente con el tiempo.

Los 10 mayores riesgos de la IA para las empresas

1. Prejuicios y discriminación: resultados injustos de datos sesgados.
2. Deepfakes y desinformación: contenidos realistas pero falsos que dañan la confianza.
3. Violaciones de la privacidad: infracciones de leyes como el RGPD.
4. Falta de explicabilidad: decisiones de "caja negra" que no pueden justificarse.
5. Desplazamiento de puestos de trabajo: sustitución de funciones humanas sin planes de reciclaje.
6. Amenazas a la ciberseguridad: De la inyección puntual al envenenamiento de datos
7. Actualizaciones de modelos fuera de control: cambios sin la debida supervisión.
8. Incumplimiento legal: no cumplir leyes como la Ley de AI de la UE.
9. Exceso de confianza y descualificación: erosión de los conocimientos humanos.
10. Daños a la marca: daños a la reputación por resultados inseguros de la IA.

Para las empresas europeas, el alcance extraterritorial de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE significa que su cumplimiento es crucial si venden productos con inteligencia artificial a la UE, procesan datos de residentes en la UE o suministran componentes de inteligencia artificial a empresas de la UE.Anexos, herramientas e integración

ISO/IEC 42001 incluye:

• Anexo A: un conjunto de herramientas de gobernanza para definir responsabilidades, establecer requisitos de explicabilidad, supervisar la parcialidad y gestionar incidentes.
• Anexo B: orientaciones para integrar la gobernanza de la IA con las normas existentes, como la ISO 27001, reduciendo la duplicación y agilizando el cumplimiento.

Beneficios de la certificación

La obtención de la certificación ISO 42001 demuestra transparencia, responsabilidad y gestión ética de la IA a lo largo de todo su ciclo de vida. Establece un punto de referencia mundial para una IA fiable, garantizando que los sistemas son seguros, justos y fiables, al tiempo que fomenta la confianza pública.

Resumen de cláusulas - Incorporación de la gobernanza

Las cláusulas de la norma siguen el ciclo de vida de un sistema de IA:

• Contexto: comprender el objetivo de la IA y las partes interesadas.
• Liderazgo: asignar responsabilidades al más alto nivel.
• Planificación: evaluación de riesgos y fijación de objetivos.
• Apoyo: garantizar formación y recursos.
• Operación: ejecución de planes con trazabilidad completa.
• Evaluación del rendimiento: auditorías, indicadores clave de rendimiento y revisiones.
• Mejora: perfeccionamiento y adaptación continuos.

El futuro de la IA

A medida que los sistemas de IA empiezan a funcionar con mayor independencia, la cuestión de la responsabilidad se hace más aguda. ¿Quién es responsable cuando un sistema de aprendizaje automático toma una decisión por sí mismo? Cada vez habrá más presiones para que se establezcan marcos que definan claramente la capacidad de acción de las máquinas y los derechos de decisión de los seres humanos, de modo que siempre sepamos dónde recae la responsabilidad última.


A continuación, se está produciendo un cambio hacia una gobernanza dinámica y en tiempo real. Los modelos de cumplimiento tradicionales se crearon para sistemas estáticos, pero la IA se actualiza y adapta constantemente. En el futuro habrá una supervisión continua, no solo auditorías anuales, con comités de ética de IA, paneles de control de supervisión en tiempo real y pistas de auditoría en vivo que mantengan la transparencia y la trazabilidad de la toma de decisiones. Luego tenemos la transparencia y la explicabilidad de los modelos. La demanda de IA comprensible no hará sino aumentar, especialmente en ámbitos de alto riesgo como la sanidad, las finanzas y la justicia penal. Herramientas como SHAP y LIME se convertirán en estándar, y la explicabilidad no solo será una buena práctica, sino que probablemente se convertirá en un requisito legal para muchas aplicaciones.


Como ya se ha dicho, en el aspecto normativo estamos avanzando hacia la convergencia mundial. Ahora mismo tenemos un mosaico de leyes, la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, los principios de la OCDE, los marcos del NIST y otros, pero con el tiempo habrá más armonización. ISO/IEC 42001 está perfectamente posicionada para servir de puente, ofreciendo a las organizaciones un marco de gobernanza único que funcione más allá de las fronteras. Y, por último, el elemento humano, Nuevas funciones y competencias.


En el futuro surgirán auditores de IA, validadores de modelos y responsables de ética. La gobernanza se convertirá en un conjunto de competencias básicas e interfuncionales que combinarán conocimientos informáticos, jurídicos, éticos y operativos. El futuro de la gobernanza de la IA será más rápido, más transparente, más global y más humano que nunca. Y marcos como ISO 42001 serán fundamentales para que ese futuro sea innovador y seguro.

Reflexión final

La IA es poderosa, pero sigue siendo sólo una herramienta. Su impacto, positivo o negativo, depende de las decisiones que tomemos al desarrollarla, implantarla y gestionarla. La gobernanza responsable a través de marcos como ISO/IEC 42001 es esencial. Si está interesado en dar el siguiente paso, NQA ofrece una lista de comprobación de preparación y consultas gratuitas para ayudarle a prepararse para la norma ISO 42001.


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