Âé¶¹´«Ã½AV

Auditor¨ªas del sistema de IA y de la gesti¨®n relacionada con ¨¦l.

Auditor¨ªas independientes para sistemas de IA y LLM: desde pruebas adversarias de ?red teaming? hasta revisiones de sistemas de gesti¨®n seg¨²n la norma ISO/IEC 42001, pasando por evaluaciones de conformidad con la Ley de IA de la UE.

Basadas en nuestro marco STARED, revisadas por pares ¡ªentre tres y cuatro especialistas¡ª y alineadas con las normas que realmente comprueban tus organismos reguladores y clientes.

Marcas internacionales que conf¨ªan en Âé¶¹´«Ã½AV

De 5partes
Las dimensiones de STARED abarcan todo el ¨¢mbito de la auditor¨ªa de IA
3-4veces
Cada auditor¨ªa es revisada por especialistas independientes mediante un proceso de revisi¨®n por pares
2 de agosto de 26
Fecha de entrada en vigor de la Ley de la UE sobre la IA para los sistemas de alto riesgo
24h
Plazo de elaboraci¨®n del presupuesto desde la primera llamada hasta la presentaci¨®n del mismo
Nuestro marco de referencia

Los marcos de auditor¨ªa existentes no se dise?aron pensando en la IA. Nosotros hemos creado uno que ²õ¨ª lo est¨¢.

Los marcos tradicionales de seguridad y cumplimiento normativo pasan por alto la mayor parte de los aspectos que dificultan la auditor¨ªa de los sistemas de IA: los datos de entrenamiento, el comportamiento de los modelos, la deriva tras la implementaci¨®n y la robustez ante ataques adversarios. STARED es nuestro marco de cinco dimensiones, dise?ado espec¨ªficamente para subsanar esa carencia.
STARED
UN MARCO DE CINCO DIMENSIONES PARA LAS AUDITOR?AS DE SISTEMAS DE IA
S
Seguridad
Seguridad de los modelos y de la infraestructura. Robustez ante ataques adversarios, inyecci¨®n de prompts, extracci¨®n de modelos e integridad de la cadena de suministro de los pesos y las dependencias.
TA
Evaluaci¨®n ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹
Rendimiento del modelo, calibraci¨®n, ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô frente a modelos de referencia y evaluaciones personalizadas, supervisi¨®n, detecci¨®n de desviaciones y estrategia de reentrenamiento.
R
Normativa
Conformidad con la Ley de IA de la UE, sistema de gesti¨®n ISO/IEC 42001, art¨ªculo 22 del RGPD, normativa sectorial (MDR, DORA, equivalente a la FDA en materia de IA).
E
?tica
Sesgo, imparcialidad, explicabilidad, supervisi¨®n humana y participaci¨®n de las partes interesadas a lo largo de todo el ciclo de vida del sistema de IA. Documentado, no simplemente afirmado.
D
Gobernanza de datos
Origen, consentimiento, conservaci¨®n, calidad y representatividad de los datos de entrenamiento. Protecci¨®n de la privacidad mediante flujos de trabajo de inferencia y eliminaci¨®n.
Solicitar una auditor¨ªa de IA
El documento t¨¦cnico STARED analiza en profundidad el marco: metodolog¨ªa, r¨²bricas de puntuaci¨®n y ejemplos pr¨¢cticos en sistemas de LLM, aprendizaje autom¨¢tico tradicional y visi¨®n artificial.
Qu¨¦ es lo que comprobamos

Los fallos que han llevado a los sistemas de IA a los titulares.

Un mapa no exhaustivo de los riesgos espec¨ªficos de la IA que se abordan en cada proyecto de Âé¶¹´«Ã½AV, en consonancia con el ?Top 10? de OWASP para modelos de lenguaje grande (LLM), MITRE ATLAS, el Marco de Gesti¨®n de Riesgos de la IA (AI RMF) del NIST y nuestro cat¨¢logo interno STARED.
LLM01
Inyecci¨®n inmediata
Inyecci¨®n directa e indirecta a trav¨¦s de la entrada del usuario, los documentos recuperados, los resultados de las herramientas y las indicaciones del sistema. Fuga de l¨ªmites entre el contexto del usuario y el del sistema.
LLM02 / owasp-a07
Divulgaci¨®n de informaci¨®n confidencial
Extracci¨®n de datos de entrenamiento, memorizaci¨®n de datos de car¨¢cter personal o credenciales, filtraci¨®n de mensajes del sistema, exposici¨®n del contexto potenciada por la recuperaci¨®n.
LLM03
Cadena de suministro
Ponderaciones de modelos comprometidas, datos de ajuste fino maliciosos, integridad de los adaptadores de terceros y procedencia de las dependencias de las bibliotecas y los marcos de trabajo de aprendizaje autom¨¢tico.
LLM04
Contaminaci¨®n de datos y modelos
Activadores de puertas traseras, ataques de inversi¨®n de etiquetas, envenenamiento del contexto RAG, ajuste de la integridad de los conjuntos de datos y manipulaci¨®n de las recompensas en el aprendizaje por refuerzo.
LLM05
Gesti¨®n inadecuada de los resultados
Inyecci¨®n ?downstream? a trav¨¦s de la salida del modelo, XSS a partir de c¨®digo HTML generado, inyecci¨®n SQL a partir de consultas generadas e inyecci¨®n de comandos a partir de las salidas generadas por el uso de herramientas.
LLM06
Exceso de autonom¨ªa
Acceso a herramientas con permisos excesivos, falta de intervenci¨®n humana en acciones de gran repercusi¨®n, fugas del bucle de agencia y desviaciones del alcance en planes de varios pasos.
eu-ai-act, art. 10
Sesgo y equidad
Impacto desigual en funci¨®n de las caracter¨ªsticas protegidas, deficiencias en la representatividad de los datos de entrenamiento y fallos de calibraci¨®n en los distintos segmentos demogr¨¢ficos.
eu-ai-act, art. 13
Transparencia y explicabilidad
Trazabilidad de las decisiones relativas a resultados de alto riesgo, divulgaci¨®n de informaci¨®n al usuario y exhaustividad de la documentaci¨®n ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹ para la ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de la conformidad.
eu-ai-act, art. 14
Supervisi¨®n humana
Mecanismos de anulaci¨®n y parada, dise?o de la interfaz de usuario de supervisi¨®n, requisitos de competencia de los operadores, documentaci¨®n sobre la aceptaci¨®n del riesgo residual.
Calendario de la Ley de IA de la UE

El reloj que realmente importa.

Los marcos tradicionales de seguridad y cumplimiento normativo pasan por alto la mayor parte de los aspectos que dificultan la auditor¨ªa de los sistemas de IA: los datos de entrenamiento, el comportamiento de los modelos, la deriva tras la implementaci¨®n y la robustez ante ataques adversarios. STARED es nuestro marco de cinco dimensiones, dise?ado espec¨ªficamente para subsanar esa carencia.
agosto de 2024

Entrada en vigor de la Ley de IA

EN VIGOR
FEB 2025

Pr¨¢cticas prohibidas

APLICADO
agosto de 2025

Se aplican las normas del modelo GPAI

APLICADO
2 de agosto de 2026

Cumplimiento normativo de los sistemas de alto riesgo

EN VIGOR
agosto de 2027

Sistemas integrados en productos regulados

PR?XIMAMENTE
Actualizaci¨®n importante: El acuerdo pol¨ªtico sobre el ?Omnibus Digital?, alcanzado en mayo de 2026, podr¨ªa aplazar algunos plazos de alto riesgo hasta diciembre de 2027, aunque la propuesta a¨²n no se ha adoptado formalmente. El 2 de agosto de 2026 sigue siendo la fecha l¨ªmite legal vigente. Las multas pueden alcanzar hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturaci¨®n global. En cualquier caso, una ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de conformidad fiable lleva entre 8 y 16 semanas. Nosotros evaluamos su caso en 24 horas.
En qu¨¦ nos diferenciamos

Cuatro pares de ojos pendientes del mismo sistema. Siempre.

Un auditor ve lo mismo que ha visto antes. Cuatro especialistas ven lo que realmente hace un sistema de inteligencia artificial.
Cada proyecto de Âé¶¹´«Ã½AV AI lo llevan a cabo entre tres y cuatro especialistas independientes que trabajan en paralelo ¡ªnormalmente, un auditor t¨¦cnico/de aprendizaje autom¨¢tico, un auditor de seguridad/del equipo rojo, un auditor normativo y un revisor de ¨¦³Ù¾±³¦²¹/equidad¡ª. Eval¨²an el sistema por separado y, a continuaci¨®n, revisan entre ellos los resultados antes de que cualquier incidencia se incluya en el informe.

La IA es demasiado multidimensional como para que un solo auditor pueda abarcala de forma fiable. Nuestro modelo asigna al especialista adecuado a cada dimensi¨®n STARED y exige una validaci¨®n cruzada entre ellos.
Asignaci¨®n seg¨²n especialidades: un auditor de equidad revisa las denuncias de sesgo, un ingeniero de aprendizaje autom¨¢tico revisa la detecci¨®n de desviaciones y un auditor normativo revisa la documentaci¨®n del anexo IV.
Validaci¨®n entre dimensiones: los resultados obtenidos en una dimensi¨®n de STARED se comparan con los de las dem¨¢s. Una respuesta ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹ ?segura? que no supere la prueba ¨¦³Ù¾±³¦²¹ no se lanza al mercado.
?Skin in the game ?: los auditores obtienen bonificaciones por las observaciones v¨¢lidas, lo que premia la profundidad y la precisi¨®n por encima del mero cumplimiento de una lista de comprobaci¨®n.
c¨®mo funciona

Desde la definici¨®n del alcance hasta el informe de auditor¨ªa, en un plazo de entre 6 y 16 semanas

01
Definici¨®n del alcance y clasificaci¨®n de riesgos
De 24 a 48 horas
Clasificamos su sistema de IA seg¨²n el anexo III de la Ley de IA de la UE, identificamos las obligaciones aplicables y confirmamos el alcance en todas las dimensiones del marco STARED. En un plazo de 48 horas, recibir¨¢ un presupuesto fijo, un plazo previsto para la auditor¨ªa y una lista de verificaci¨®n de la documentaci¨®n.
02
Revisi¨®n de la documentaci¨®n
De 1 a 2 semanas
Revisamos su documentaci¨®n ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹ (expediente del anexo IV de la Ley de IA de la UE, declaraci¨®n de aplicabilidad de la norma ISO 42001), fichas de modelo, fichas ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹²õ, informes de ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô y procedimientos operativos. Las deficiencias detectadas se se?alan con solicitudes espec¨ªficas de pruebas.
03
Pruebas ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹²õ y de simulaci¨®n de ataques
De 2 a 6 semanas
Pruebas pr¨¢cticas en todas las dimensiones de STARED: simulacros de ataque (?red teaming?) contra el Top 10 de OWASP LLM y MITRE ATLAS, ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de sesgos y equidad, an¨¢lisis de desviaciones y calibraci¨®n, y revisi¨®n de la seguridad de la infraestructura. Los hallazgos cr¨ªticos se comunicaron de inmediato.
04
Revisi¨®n por pares y consolidaci¨®n
1 semana
Las conclusiones de cada especialista son revisadas por al menos un auditor de una dimensi¨®n diferente de STARED. El equipo elabora un informe consolidado en el que se recogen las conclusiones clasificadas, las pruebas y las recomendaciones de correcci¨®n.
05
Revisi¨®n por pares y consolidaci¨®n
Depende del proyecto
Ustedes se encargan de subsanar los problemas documentados. Nosotros verificamos que se hayan resuelto y elaboramos el informe final, con un formato que cumpla con los requisitos de su organismo de certificaci¨®n (ISO 42001), organismo notificado (Ley de IA de la UE para casos de alto riesgo) o de diligencia debida de sus clientes.
comentarios

Lo que dicen los clientes.

Preguntas frecuentes

?Se considera mi sistema de IA ?de alto riesgo? seg¨²n la Ley de IA de la UE?

La clasificaci¨®n de alto riesgo viene determinada por el anexo III del reglamento. Las principales categor¨ªas son: identificaci¨®n biom¨¦trica, infraestructuras cr¨ªticas, educaci¨®n, empleo (contrataci¨®n, seguimiento, despido), acceso a servicios esenciales (calificaci¨®n crediticia, seguros, prestaciones p¨²blicas), fuerzas del orden, migraci¨®n y administraci¨®n de justicia. Los sistemas de IA utilizados como componentes de seguridad en productos regulados por la legislaci¨®n de la UE en materia de seguridad de los productos (dispositivos m¨¦dicos, veh¨ªculos, maquinaria) tambi¨¦n se consideran de alto riesgo. Clasificamos su sistema de manera formal como primer paso de cada proyecto, y la propia clasificaci¨®n constituye una prueba que las autoridades reguladoras pueden solicitar.

?Cu¨¢l es la diferencia entre una auditor¨ªa seg¨²n la norma ISO 42001 y una ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de conformidad con la Ley de IA de la UE?

La norma ISO/IEC 42001 audita su sistema de gesti¨®n: la gobernanza, las pol¨ªticas y los procesos relacionados con la IA en su organizaci¨®n. La ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de la conformidad con la Ley de IA de la UE analiza un sistema espec¨ªfico de IA de alto riesgo en funci¨®n de los requisitos t¨¦cnicos y de documentaci¨®n del reglamento (art¨ªculos 9 a 17). Ambas son complementarias: un sistema de gesti¨®n maduro conforme a la norma ISO 42001 facilita enormemente la demostraci¨®n de la conformidad con la Ley de IA de la UE. Ofrecemos ambos servicios, por separado o como un proyecto integrado.

?Realiz¨¢is auditor¨ªas espec¨ªficas de sistemas de LLM y de IA generativa?

S¨ª: los modelos de lenguaje grande (LLM) y la IA generativa constituyen ya la mayor parte de nuestros encargos de auditor¨ªa de IA. Nuestros especialistas del ?equipo rojo? realizan pruebas basadas en el ?OWASP LLM Top 10? (edici¨®n de 2025), la taxonom¨ªa adversaria de MITRE ATLAS y los modos de fallo espec¨ªficos de cada protocolo para sistemas RAG, flujos de trabajo agentivos y modelos multimodales. Cubrimos la inyecci¨®n de prompts (directa e indirecta), el ?jailbreaking?, la extracci¨®n de datos de entrenamiento, el abuso de los l¨ªmites de uso de herramientas, las vulnerabilidades en el manejo de resultados, a²õ¨ª como los riesgos propios de los agentes de IA, como el bucle agencial y el exceso de agencia.

?Qu¨¦ documentaci¨®n tengo que preparar?

Para el trabajo de cumplimiento de la Ley de IA de la UE, el paquete de documentaci¨®n ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹ del Anexo IV: descripci¨®n del sistema, finalidad prevista, documentaci¨®n de los datos de entrenamiento, resultados de la ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô, documentaci¨®n sobre la gesti¨®n de riesgos y plan de seguimiento posterior a la comercializaci¨®n. Para el trabajo relacionado con la norma ISO 42001, su pol¨ªtica de IA, la declaraci¨®n de aplicabilidad, el registro de riesgos y la documentaci¨®n de los procesos. Para el ?red teaming? t¨¦cnico, el acceso al modelo (API o pesos), las indicaciones del sistema y cualquier medida de protecci¨®n en la implementaci¨®n. Tras la reuni¨®n para definir el alcance, enviamos una lista de comprobaci¨®n personalizada; la mayor¨ªa de los clientes ya disponen del 60-70 % de lo que necesitan y identificamos r¨¢pidamente las carencias.

?Cu¨¢nto tiempo dura una auditor¨ªa de sistemas de IA?

De seis a diecis¨¦is semanas en total, dependiendo del alcance. Una intervenci¨®n espec¨ªfica de ?equipo rojo? con un modelo de lenguaje grande (LLM) dirigida a un ¨²nico sistema implementado puede completarse en un plazo de 4 a 6 semanas. Una auditor¨ªa interna completa seg¨²n la norma ISO/IEC 42001 en toda una organizaci¨®n suele durar entre 8 y 12 semanas. Una ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de conformidad con la Ley de IA de la UE para un ¨²nico sistema de alto riesgo, incluidos los ciclos de correcci¨®n, dura entre 10 y 16 semanas. Nos comprometemos a respetar un plazo concreto en la carta de encargo.

?Cu¨¢l es el precio de la auditor¨ªa?

El precio depende de tres factores: la complejidad del sistema de IA (modelo ¨²nico frente a flujo de trabajo multimodelo frente a sistema agencial), el nivel de detalle de la auditor¨ªa requerido (dimensi¨®n espec¨ªfica frente a STARED completo) y los d¨ªas-auditor necesarios entre los especialistas pertinentes. Se env¨ªa un presupuesto a precio fijo en un plazo de 24 horas tras definir el alcance. Los proyectos adaptados a las pymes parten de una cifra baja de cinco d¨ªgitos; las evaluaciones completas de conformidad con la Ley de IA de la UE para grandes empresas tienen un coste superior a partir de ah¨ª. Ponte en contacto con nosotros en hello@auditone.io para obtener un rango de precios orientativo.

?Es usted un organismo notificado para la conformidad con la Ley de IA de la UE?

No. La mayor¨ªa de los sistemas de IA de alto riesgo (Anexo III) siguen la v¨ªa de la auto±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô prevista en el art¨ªculo 43, en la que el proveedor lleva a cabo la ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de la conformidad mediante procedimientos internos. Nuestra funci¨®n consiste en llevar a cabo la ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de la conformidad como tercero independiente, elaborando la documentaci¨®n que cumpla los requisitos sin necesidad de que intervenga un organismo notificado. En el caso del reducido conjunto de productos de alto riesgo que ²õ¨ª requieren la intervenci¨®n de un organismo notificado (determinados sistemas de identificaci¨®n biom¨¦trica), colaboramos con organismos notificados acreditados ¡ªincluidos socios de nuestra red de organismos de certificaci¨®n¡ª y elaboramos la base de pruebas que necesitan.

?En qu¨¦ consiste el marco STARED y d¨®nde puedo informarme al respecto?

STARED es nuestro marco de cinco dimensiones para las auditor¨ªas de IA: seguridad, ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô ³Ù¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹, cumplimiento normativo, ¨¦³Ù¾±³¦²¹y gobernanza de datos. Se ha dise?ado espec¨ªficamente porque los marcos de seguridad o cumplimiento normativoexistentes no abordan los aspectos que dificultan la auditor¨ªa de los sistemas de IA: el linaje de los datos de entrenamiento, el comportamiento de los modelos en condiciones adversas, la deriva y el riesgo de agencia. La metodolog¨ªa completa, las r¨²bricas de puntuaci¨®n y los ejemplos pr¨¢cticos est¨¢n disponibles en .

?Nos ayudar¨¢s tambi¨¦n a prepararnos o solo har¨¢s una auditor¨ªa?

Ambas funciones se mantienen estrictamente separadas. No redactamos vuestras pol¨ªticas, ni dise?amos vuestra gobernanza de la IA, ni implementamos vuestros controles; hacerlo comprometer¨ªa la independencia necesaria para la propia auditor¨ªa. Lo que ²õ¨ª ofrecemos es una ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de deficiencias previa a la auditor¨ªa (m¨¢s superficial y de car¨¢cter consultivo), seguida de la auditor¨ªa formal (independiente y basada en pruebas). La ±ð±¹²¹±ô³Ü²¹³¦¾±¨®²Ô de deficiencias os indica qu¨¦ deb¨¦is corregir; la auditor¨ªa verifica que lo hay¨¢is corregido. El alcance es diferente, al igual que los resultados finales.