1) Inventario de sistemas

Qué IA usas, en qué procesos, con qué datos y qué proveedor.

2) Propietario y responsabilidad

Cada caso de uso debe tener un responsable de negocio y uno técnico.

3) Datos y permisos

Fuentes, base legal, retención, anonimización cuando aplique.

4) Registro y trazabilidad

Logs de entradas/salidas, versiones de modelo, cambios y accesos.

5) Controles de seguridad

Acceso por roles, claves, revisión de permisos, separación de entornos.

6) Evaluación de riesgo

Impacto en clientes, sesgos, errores, dependencia, continuidad.

7) Pruebas antes de producción

Conjunto de pruebas, umbrales de calidad, ‘paradas’ automáticas.

8) Supervisión humana

En procesos críticos: aprobación humana y escalado.

9) Política de uso

Qué se puede introducir en la IA (y qué no), por equipos.

10) Formación

Alfabetización: cómo usar, límites, ejemplos de errores.

11) Gestión de incidentes

Qué hacer ante filtración, alucinación, sesgo o impacto reputacional.

12) Auditoría periódica

Revisión mensual/trimestral: coste, calidad, riesgo, cumplimiento.