Sistema de observación del riesgo
Un mapa técnico del riesgo operativo en sistemas de IA generativa.
El foco no es el modelo de forma aislada. Es el punto donde el lenguaje se conecta con datos, identidad, herramientas, permisos y decisiones, y donde una capacidad útil puede adquirir autoridad operativa.
Cada entrada convierte esa superficie en algo revisable: un modo de fallo, un límite de control o una pregunta de gobierno respaldada por evidencia.
Un método de lectura para sistemas de IA
Para cada caso de uso, ATLAS identifica qué puede hacer el sistema, qué puede tocar, qué controles lo limitan y quién ha aceptado el riesgo residual.
¿Quién ha aceptado el riesgo residual?
Define qué está permitido, quién responde, qué evidencia se exige y qué riesgos siguen siendo inaceptables.
¿Qué limita al sistema?
Aplica identidad, permisos, validación, registros, aprobación, monitorización, aislamiento y desarrollo seguro.
¿Qué puede tocar?
Identifica datos, herramientas, APIs, repositorios, flujos de trabajo, usuarios y decisiones que quedan a su alcance.
¿Qué puede hacer?
Describe generación, recuperación, razonamiento, transformación, invocación de herramientas, recomendación y acción.
ATLAS lee el mapa en ambas direcciones: desde el gobierno hacia la implementación y desde la capacidad técnica hacia el riesgo organizativo.
Copilotos empresariales, sistemas RAG, AI Agents y herramientas conectadas, sobre todo cuando su salida puede afectar a datos, acceso o acciones.
Partir de un modo de fallo concreto, seguir su ruta de exposición, identificar el límite de control y preguntar qué evidencia haría el riesgo revisable.
ATLAS conecta riesgos como Shadow AI y Prompt Injection con controles prácticos, responsables y decisiones de gobierno.
Informe destacado
Informe de investigación sobre la transición desde el uso no gestionado de IA hacia sistemas agénticos con autoridad delegada, y los controles necesarios para gobernar ambos dominios de riesgo.
Artículos técnicos breves para entender la exposición antes de seleccionar un control.
Informe de investigación
Una metodología para derivar un único modelo canónico de riesgo a partir de quince frameworks incompatibles de seguridad y gobierno de IA, para que un motor de evaluación de escenarios pueda razonar sobre un vocabulario fijo en vez de tratar cada estándar de origen como un caso especial.
Junio reunió varias divulgaciones coordinadas que muestran debilidades estructurales compartidas por los principales agentes de programación.
Cada lanzamiento de un modelo avanzado modifica la superficie de capacidad, acceso, herramientas y dependencias que los equipos de seguridad deben cartografiar.
Modos de fallo que aparecen cuando el lenguaje cruza hacia datos, identidad, herramientas, permisos y decisiones.
Un agente puede convertir repositorios, issues, archivos, dependencias, herramientas y pipelines en una cadena de ejecución no confiable.
Un sistema de IA puede ejecutar acciones que exceden su fiabilidad, autorización o modelo de supervisión.
Sistemas de IA llaman a herramientas o APIs sin validación, autorización, límites de uso o salvaguardas operativas suficientes.
Límites operativos que hacen la capacidad de IA observable, restringida, revisable y responsable.
Un registro mantenido de herramientas de IA aprobadas, casos de uso permitidos, responsables, límites de datos, requisitos de cuenta y estado de revisión.
Clasificar datos antes de usar IA define qué puede compartirse, transformarse, resumirse, retenerse o registrarse.
La aprobación humana evita que acciones sensibles asistidas por IA pasen directamente de la salida del modelo a la ejecución.
Usa los catálogos para estructurar una revisión y la sección Frameworks para conectar hallazgos con responsables y evidencia. Learning Log registra cómo evoluciona el mapa junto con el sector.
Secure AI Atlas hace legibles los sistemas de IA antes de que la capacidad técnica se convierta en autoridad operativa.
