Datos en sistemas de IA: cómo ayudan la ISO 42001 y la ISO 9001

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La gestión de datos en sistemas de IA se ha convertido en una prioridad para las organizaciones que desarrollan o integran soluciones basadas en inteligencia artificial y trabajan en el cumplimiento normativo y la implementación de normas como ISO 42001. Es fundamental tener en cuenta que los datos son la base sobre la que se construyen modelos predictivos, algoritmos de decisión y sistemas autónomos que están transformando procesos clave en sectores críticos.

Esta rápida evolución no está exenta de riesgos. Sesgos, errores de procesamiento, pérdida de trazabilidad o violaciones de privacidad pueden comprometer la eficacia, la equidad y la seguridad de los sistemas de inteligencia artificial. Frente a estos desafíos, las normas ISO 42001 e ISO 9001 se consolidan como herramientas de gestión eficaces, complementarias y recomendables para asegurar un uso responsable, transparente y eficiente de los datos en sistemas de IA.

¿Por qué son críticos los datos en sistemas de IA?

Cualquier herramienta basada en inteligencia artificial aprende, evoluciona y toma decisiones a partir de la información que recibe. Si son inadecuados o incorrectos, el modelo resultante también lo será. Por ello, uno de los principios esenciales para garantizar la fiabilidad de la IA es el control riguroso de aquello que la alimenta: los datos.

Un error común es considerar que los desafíos que plantea la inteligencia artificial se deben únicamente a errores en la programación o a brechas de seguridad. En muchos casos, efectos indeseados como la falta de precisión o la pérdida de confianza del usuario tienen su origen en una gestión deficiente de los datos en sistemas de IA. Por eso, es esencial establecer mecanismos normativos y operativos que permitan asegurar su calidad, trazabilidad y pertinencia.

¿Qué establece la norma ISO 42001 sobre datos en sistemas de IA?

La norma ISO 42001, publicada a finales de 2023, ha supuesto un paso decisivo en el tratamiento de los datos en sistemas de IA, en particular por el contenido de la sección A.7 de su Anexo A. Esta establece controles específicos para su tratamiento responsable.

El objetivo es asegurar que las organizaciones comprendan el papel de los datos en la aplicación, desarrollo, provisión y uso de sistemas de inteligencia artificial a lo largo de todo su ciclo de vida. Para ello, desglosa varios controles fundamentales que se deben implementar como parte del SGIA.

Contenido	Qué controla	Cuestiones clave
A.7.2 Datos para el desarrollo y mejora de la IA	Definición y documentación de procesos para el desarrollo de sistemas de IA	¿Qué datos se están utilizando para entrenar el modelo y con qué propósito? ¿Contienen información sensible, como datos personales identificables? ¿Son representativos de los usuarios previstos o podrían inducir sesgos? ¿Cómo se mide su exactitud e integridad antes de utilizarlos?
A.7.3 Adquisición de datos	Consideraciones para identificar y documentar detalles sobre la adquisición y selección de los datos utilizados en los sistemas de IA.	Identificación de las fuentes de datos: internas, externas o mixtas. Evaluación de su fiabilidad, legalidad y disponibilidad. Clasificación de los datos según su categoría (texto, imagen, voz, etc.), volumen requerido y características del sujeto. Consideración de aspectos éticos, como derechos de propiedad intelectual, consentimiento y uso legítimo.
A.7.4 Calidad de los datos para sistemas de IA	Definición y documentación de requisitos de calidad de datos del sistema de IA.	Establecer métricas de calidad como exactitud, coherencia y puntualidad. Verificar que los datos de entrenamiento, validación y prueba cumplan con los estándares. Aplicar controles para identificar sesgos o elementos que puedan comprometer la fiabilidad de los resultados.
A.7.5 Procedencia de los datos	Definición y documentación del proceso para registrar la procedencia de los datos utilizados en los sistemas de IA a lo largo de todo su ciclo de vida.	Origen de los datos: ¿de dónde vienen? ¿Quién los generó? Historial de cambios, modificaciones y actualizaciones. Registro de las etapas de transcripción, validación, transferencia y control.
A.7.6 Preparación de los datos	Consideraciones para definir y documentar los criterios para la selección y elección de los métodos de preparación de datos.	Criterios utilizados para seleccionar los métodos de preparación. Técnicas específicas aplicadas y su justificación. Validación de estas transformaciones para evitar introducir sesgos

Ventajas de integrar ISO 42001 con ISO 9001 en la gestión de datos en sistemas de IA

ISO 42001 ha sido reconocida por su enfoque innovador en la gobernanza de sistemas de inteligencia artificial y también por la facilidad para integrarla con otros estándares ISO ya consolidados. ISO 9001 representa una de las sinergias más valiosas, especialmente en lo que respecta a la gestión estructurada y fiable de los datos en sistemas de IA.

Aunque existen marcos como ISO 27001 o ISO 27701, que son esenciales para garantizar la seguridad y la privacidad de los datos, existen desafíos específicos de la IA. Estos requieren un enfoque adicional, puesto que muchos de esos retos no derivan de fallos técnicos, sino de una gestión inadecuada de los datos de entrada. Es en este punto donde ISO 9001 aporta un valor diferencial.

Como se ha avanzado, los modelos de IA aprenden a partir de los datos que se les proporcionan. Por ello, es fundamental construir modelos fiables, cuestión que pasa por asegurar tres aspectos básicos:

La procedencia y fiabilidad de las fuentes de datos.
La representatividad del conjunto de datos respecto a los usuarios finales.
La mejora continua en la actualización, verificación y entrenamiento de los datos.

Un sistema de gestión de la calidad basado en ISO 9001 puede reforzar de manera significativa la fortaleza de un SGIA definido por ISO 42001. Al aplicar principios de calidad como la mejora continua, el enfoque basado en procesos o la gestión del riesgo, las organizaciones pueden establecer prácticas más sólidas en torno al ciclo de vida de los datos en sistemas de IA.

Además de ello, ISO 9001 aporta herramientas prácticas para la eficiencia de acciones como las siguientes:

Documentar criterios y procesos de adquisición, limpieza y validación de datos.
Monitorizar y revisar los indicadores de rendimiento y calidad de los datos.
Estandarizar la preparación de datos dentro del ciclo de vida del producto o servicio.
Gestionar las no conformidades relacionadas con errores en los datos o sesgos detectados.

Esta integración normativa es una estrategia recomendable y representa una ventaja competitiva tangible en un entorno cada vez más regulado y exigente. Pero, para alcanzarla, es fundamental contar con herramientas tecnológicas adecuadas.

Software ISO 42001

El Software ISO 42001 es una solución digital especializada que permite automatizar procesos clave de sistemas de gestión de IA, como identificación de riesgos asociados a los datos, documentación y trazabilidad del ciclo de vida de los datos o registro de las salidas y entradas de los modelos.

También facilita la integración con otros sistemas de gestión como ISO 9001 o ISO 27001 y se adapta a las necesidades específicas de cada organización, facilitando la implantación escalable y la mejora continua. Con una interfaz intuitiva, potentes funcionalidades de análisis y arquitectura modular, es una herramienta de gran utilidad para abordar los desafíos que plantean los datos en sistemas de IA. Para descubrir todo su potencial, contacta con nuestros asesores.