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
Por qué delegar identidad completa a agentes de IA es una bomba de relojería, y una arquitectura de cinco capas para desactivarla antes del primer incidente.
Artículos técnicos breves para entender la exposición antes de seleccionar un control.
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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.
Informe de investigación
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.
Modos de fallo que aparecen cuando el lenguaje cruza hacia datos, identidad, herramientas, permisos y decisiones.
Los datos de entrenamiento, ajuste fino o embeddings se manipulan deliberadamente para introducir vulnerabilidades, sesgos o puertas traseras que comprometen la seguridad, el rendimiento o el comportamiento ético del modelo resultante.
La salida generada por el modelo se pasa a sistemas posteriores sin validación ni saneamiento, permitiendo ataques como XSS, inyección de comandos o SSRF a través de contenido generado por el modelo.
El modelo genera información falsa o engañosa presentada con apariencia de autoridad, que los usuarios pueden aceptar sin verificar, con consecuencias legales, reputacionales o de seguridad.
Límites operativos que hacen la capacidad de IA observable, restringida, revisable y responsable.
Validación de entradas y salidas en componentes de agentes de IA, orientada a prevenir que un adversario ejecute inyecciones de instrucciones que comprometan el flujo de trabajo del agente.
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.
Estándares y regulaciones de la industria que definen qué evidencias, controles y estructuras de gobierno requieren los sistemas de IA.
El estándar de referencia de la industria que identifica los diez riesgos de seguridad más críticos para aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje, actualizado para 2026.
Una base de conocimiento reconocida mundialmente sobre tácticas, técnicas y casos de estudio de adversarios contra sistemas de IA, mantenida por MITRE Corporation.
Una lista específica de los diez principales riesgos de seguridad en sistemas de IA agéntica, donde los LLM planifican, ejecutan tareas multi-paso, invocan herramientas y operan con autoridad delegada.
Inteligencia externa
Señales recientes sobre seguridad de IA, sistemas agénticos y gobierno.
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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.
