Cuándo tiene sentido una auditoría de IA
Cuando la IA entró en la empresa por la puerta de atrás: una persona se suscribió a una herramienta, otra conectó un chatbot, alguien automatizó un proceso con un modelo que nadie más entiende. Al cabo de unos meses hay suscripciones solapadas, datos de clientes circulando por servicios que nadie revisó y resultados que nadie mide. La auditoría pone orden en eso antes de invertir un peso más.
Qué revisamos
- Inventario: qué herramientas y modelos se usan, quién los usa y para qué.
- Coste real: suscripciones, consumo por uso y las horas que el equipo dedica a mantenerlo.
- Datos: qué información sale de la empresa, hacia qué proveedor y con qué condiciones de uso.
- Resultados: qué procesos mejoraron de forma medible y cuáles sólo parecen más modernos.
- Riesgos: dependencias de una sola persona, automatizaciones sin control de errores, respuestas sin supervisión.
Qué recibes al terminar
Un informe con tres listas: lo que conviene mantener, lo que conviene arreglar y lo que conviene apagar, cada punto con su motivo y su orden de prioridad. No es un catálogo de herramientas nuevas que comprar. Muchas veces la mejor recomendación de una auditoría es dejar de pagar algo.
Preguntas frecuentes
- ¿Necesitamos tener ya proyectos de IA para auditar?
- Sí: una auditoría revisa lo que existe. Si todavía no usáis IA, lo que corresponde es un diagnóstico de por dónde empezar, que es otro trabajo.
- ¿Tenéis que acceder a nuestros sistemas?
- Lo mínimo imprescindible, con permisos de sólo lectura siempre que se pueda. Buena parte del trabajo se hace con entrevistas y con la documentación de las herramientas.
- ¿La auditoría incluye cumplimiento normativo?
- Revisa el tratamiento de datos y los riesgos de gobernanza, pero no sustituye una asesoría jurídica. Si aparece un asunto legal, lo señalamos para que lo valide un abogado.
Antes de contratarla
- Auditoría de sistemas de IA: cuándo hacerla
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