Límites operativos
Patrones de control que convierten el uso de IA en trabajo observable: responsables, límites, aprobaciones, registros, excepciones y evidencia.
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 patrón de control que aplica autorización vinculada a la identidad y decisiones de política fuera del runtime del agente antes de que se ejecute una herramienta.
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.
Registrar prompts y salidas conserva evidencia suficiente para revisión, monitorización, auditoría y respuesta a incidentes.
Los controles empresariales de identidad reducen el riesgo de toma de cuentas y mejoran la visibilidad de herramientas de IA aprobadas.
