La gobernanza describe las reglas; el aseguramiento demuestra que se cumplen. Y como la evidencia sale del desarrollo, el mismo trabajo te vale para más de un reglamento.
La evidencia de conformidad se emite por construcción —un manifiesto firmado en cada entrenamiento— y se encadena hacia atrás por toda tu cadena de suministro. Casi nada se entrena desde cero.
El artículo 14 no te pide poner a alguien a pulsar «aceptar». Te pide que esa persona entienda la salida, pueda ignorarla o revertirla, y que su decisión quede escrita.
El artículo 9 no te pide un informe de riesgos; te pide un proceso continuo que recorre todo el ciclo de vida. Leído bien, cada riesgo dispara una decisión de diseño —igual que en el desarrollo guiado por pruebas, cada prueba que falla cambia el código.
El artículo 9 no te pide una lista de casillas; te pide demostrar que sabes qué puede salir mal en tu caso de uso, con tus datos y para las personas a las que afecta. Eso no se descarga: se construye.
Lo que los artículos 10 a 15 y 72 exigen, unas prácticas de MLOps maduras ya lo producen. Igual vas a medio camino sin saberlo.
Los artículos 9 a 15 del Reglamento dictan cómo se construye tu sistema, no solo cómo se documenta. Y 5 preguntas para saber en qué punto está tu equipo.
Da igual si detrás hay una regresión, un gran modelo de lenguaje o un agente: lo que marca el alto riesgo es el caso de uso. Y montarlo te convierte en proveedor, no en espectador.
El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial establece un marco regulador para los sistemas de IA en la Unión Europea. Un elemento central es la categoría de 'alto riesgo', que incluye sistemas con potencial de afectar negativamente la salud, seguridad o derechos fundamentales. Comprender si un sistema pertenece a esta categoría es crucial, ya que desencadena una serie de requisitos técnicos y de gobernanza obligatorios.
