La IA está creciendo más rápido que las barreras de seguridad que la rodean.
La investigación «AI at the Core» (La IA en el núcleo) de IBM reveló que casi el 74 % de las organizaciones encuestadas afirman tener una cobertura moderada o limitada en sus marcos de riesgo y gobernanza de IA en lo que respecta a los riesgos tecnológicos, de terceros y de modelos.
En otras palabras, muchos equipos están lanzando modelos, pero son muchos menos los que pueden responder con seguridad a las preguntas que surgen inmediatamente después:
🤔 ¿Quién lo aprobó, sobre qué base, con qué pruebas y qué ocurre cuando el modelo se desvía en la producción?
Esto es lo que IBM Watsonx Governance responde en gran medida. Le ayuda a gobernar, garantizar la seguridad y supervisar la IA a lo largo de todo el ciclo de vida, con flujos de trabajo, supervisión y gestión de riesgos diseñados para garantizar la compatibilidad con una escala responsable.
En esta guía, le explicaremos cómo utilizar watsonx. governance para documentar casos de uso, estandarizar revisiones y aprobaciones, capturar los datos correctos del modelo y supervisar los modelos en producción a medida que escala.
¿Qué es IBM watsonx. governance?
IBM Watsonx Governance es una plataforma de gobernanza de IA de nivel corporativo desarrollada por IBM como parte de su plataforma de datos e IA Watsonx. Ayuda a las organizaciones a dirigir, gestionar, supervisar y escalar las actividades de IA de forma responsable a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
Sirve como solución unificada para gobernar tanto los modelos tradicionales de aprendizaje automático (ML) como los modernos modelos de IA generativa (gen AI), incluidos los grandes modelos y aplicaciones de lenguaje, ya sea que se hayan creado en IBM watsonx. ai o se hayan implementado en plataformas de terceros con compatibilidad.
📚 Más información: Las mejores herramientas de gobernanza de la IA para garantizar el cumplimiento normativo y la transparencia
Cómo funciona IBM Watsonx Governance
watsonx. governance se presenta como un conjunto integrado de capacidades que, según IBM, combina:
OpenPages para riesgos y cumplimiento normativo
OpenPages es el componente de watsonx. governance que actúa como motor central de riesgo y cumplimiento normativo. Está diseñado para traducir las políticas de su empresa en métricas concretas y rastreables para cada modelo de IA.
Le proporciona las herramientas necesarias para gestionar evaluaciones de riesgos formales, correlacionar modelos con normativas específicas y crear registros de auditoría inalterables para los organismos reguladores.
- Puntuación de riesgos: puede asignar y realizar el seguimiento del nivel de riesgo de cada caso de uso de IA basándose en factores como la sensibilidad de los datos que utiliza o el impacto de sus decisiones.
- Mapeo de cumplimiento: esto le permite correlacionar modelos con marcos normativos como la Ley de IA de la UE o el Marco de gestión de riesgos de IA del NIST, y realizar el seguimiento de las pruebas y el estado de cumplimiento a lo largo de las revisiones.
- Registros de auditoría: OpenPages mantiene un registro permanente de quién aprobó qué y cuándo, lo cual es esencial para demostrar el cumplimiento durante una auditoría.
OpenScale para la supervisión de modelos
OpenScale es el motor de supervisión en tiempo real que vigila sus modelos después de su puesta en marcha. Es su sistema de advertencia temprana para los problemas que surgen cuando un modelo interactúa con los datos desorganizados e impredecibles del mundo real.
- Detección de desviaciones: identifica cuándo las entradas o salidas de un modelo comienzan a diferir de los datos con los que se entrenó, lo que es una señal de que su rendimiento puede estar deteriorándose.
- Supervisión de la equidad: realiza un seguimiento de las predicciones en grupos sensibles (como la edad o el género) para detectar los sesgos emergentes de la IA antes de que se conviertan en problemas sistémicos.
- Explicabilidad: puede generar explicaciones legibles para el comportamiento y las predicciones del modelo, dependiendo del tipo y la configuración del modelo, lo cual es crucial para las auditorías y las consultas de los clientes.
- Métricas de rendimiento: supervisa las métricas de rendimiento básicas, como la precisión y el tiempo de respuesta, lo que garantiza que el modelo siga cumpliendo los requisitos de la empresa.
Fichas informativas sobre IA para el seguimiento del ciclo de vida
Las hojas informativas de IA forman parte de la gestión del ciclo de vida de los documentos para cada modelo. Las hojas informativas realizan un seguimiento automático de los detalles clave en cada fase del ciclo de vida de la IA, incluyendo:
- Metadatos de desarrollo, como fuentes de datos de entrenamiento y elecciones de algoritmos.
- Resultados de la evaluación, como métricas de prueba y evaluaciones de sesgos.
- Detalles de la implementación, incluyendo dónde se ejecuta el modelo y quién puede acceder a él.
- Historial operativo, como tendencias de rendimiento e incidencias pasadas.
🔍 ClickUp Brain MAX: pruebas multimodelo más rápidas antes de las comprobaciones de gobernanza
Antes de que un modelo, una indicación o un agente lleguen a IBM Watsonx. governance, los equipos suelen necesitar un lugar donde pensar, probar y comparar sin fricciones.
Ahí es donde ClickUp Brain MAX destaca .
Brain MAX es una aplicación de IA de escritorio independiente que permite a los equipos cambiar entre varios modelos líderes (por ejemplo, GPT, Claude, Gemini) en el mismo entorno de trabajo. Puede ejecutar la misma indicación, lógica de decisión o borrador de salida en todos los modelos simultáneamente, comparar las respuestas al instante y guardar el razonamiento completo junto con el trabajo en sí.
Esto hace que Brain MAX sea especialmente potente para:
- Comparación de modelos y indicaciones en fase inicial antes de la evaluación formal.
- Pruebas de estrés de los resultados en cuanto al tono, la calidad del razonamiento o los casos extremos en todos los modelos.
- Captura y guarda «por qué elegimos este enfoque» directamente junto con las tareas y los documentos.
Una vez que los equipos se ponen de acuerdo sobre el comportamiento, la indicación o la elección de modelo adecuados, watsonx. governance se convierte en el sistema de registro. Las hojas informativas, las aprobaciones y la supervisión reflejan entonces las decisiones que ya han sido sometidas a pruebas de presión, documentadas y acordadas.
👉 En la práctica, Brain MAX acelera el aprendizaje y la iteración, mientras que watsonx. governance garantiza el control y la responsabilidad. Juntos, evitan que la gobernanza frene la innovación o que la innovación eluda la gobernanza.
Cómo configurar watsonx. governance para su equipo
Ahora vamos a configurar Watsonx Governance para su equipo, paso a paso 👇.
1. Realice la conexión a una base de datos (data mart).
Abra la URL de watsonx. governance de su región, vaya a Configurar → Base de datos y elija un tipo de base de datos (Lite o su propia DB2/PostgreSQL).
2. Configure casos de uso de IA
- Ir a Casos de uso de la IA → Configuración completada
- Esto crea un ID de servicio: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Si no dispone de un inventario predeterminado, se le indicará que cree uno, ya que es necesario para gestionar modelos externos, adjuntos e informes de gobernanza.
3. Cree políticas de acceso (invite a su equipo)
En IBM Cloud, Administrar → Acceso (IAM) → Usuarios → Invitar usuario → asignar una política de acceso para el servicio watsonx. Gobernanza y ámbito (cuenta/grupo de recursos/instancia específica).
📌 Los usuarios necesitan Reader/Writer+ para acceder al servicio. Writer+ puede ver información de todos los proyectos y espacios de implementación.
4. Gestión de usuarios y roles en watsonx. governance
Asigne roles de colaboración para las acciones relacionadas con la evaluación (administrador/editor/visor/operador) en función de lo que cada persona debe hacer.
👀 ¿Sabías que una sola violación de seguridad moderna puede tener el tamaño de un estadio? La entrada de violación de seguridad de Under Armour añadida en enero de 2026 tiene una lista con 72,7 millones de cuentas afectadas.
Cómo ejecutar ciclos de vida de gobernanza de IA con ClickUp
IBM Watsonx Governance sirve como sistema de gobernanza de registro para la IA, donde los modelos, las indicaciones, las evaluaciones y las aprobaciones se siguen formalmente con estructura y trazabilidad.
Pero la gobernanza aún debe aplicarse en todos los departamentos. Alguien tiene que capturar el contexto inicial, realizar el seguimiento de las decisiones, mantener la evidencia alineada y hacer avanzar el trabajo sin que el proceso se convierta en un laberinto de traspasos. ¡Una enorme expansión del trabajo en acción!
Entra en ClickUp. Como primer entorno de trabajo de IA convergente del mundo, conecta la capa operativa (documentos, tareas, chat, flujos de trabajo, conocimientos, IA y visibilidad del liderazgo) para que tus equipos puedan ejecutar el ciclo de vida de la gobernanza de forma totalmente fluida.
Veamos cómo. 👇
Cree y documente casos de uso de IA.
Los casos de uso son fáciles de documentar una vez. Lo más difícil es mantener la coherencia de esa documentación a medida que la idea se somete a pruebas de presión por parte de los equipos de riesgo, legal, seguridad y entrega.
Solucione eso con ClickUp Docs. Por ejemplo, utilice una plantilla de ClickUp Doc para cada nuevo caso de uso de IA, de modo que cada proyecto comience con una entrada estandarizada:
- Objetivo
- Partes interesadas
- Contexto de los datos
- Resultados previstos
- Restricciones
- Criterios de éxito
Además, mantenga el debate sobre los casos de uso y las decisiones en el documento utilizando @menciones y comentarios asignados de ClickUp. A medida que avanza la revisión, convierta los siguientes pasos en tareas de ClickUp directamente desde el documento.
Si se adapta a su flujo de trabajo, incorpore ClickUp Brain para acelerar las partes que suelen ralentizarlo. Úselo para perfeccionar un resumen ejecutivo, identificar supuestos que necesitan validación o redactar un primer borrador de consideraciones de gobernanza (por ejemplo, puntos de control de equidad o privacidad) basándose en lo que su equipo ya ha escrito.
Una vez que el caso de uso esté terminado, formalícelo en IBM Watsonx Governance, para que se convierta en el punto de referencia regulado para el seguimiento del ciclo de vida y la documentación de la ficha técnica.
En watsonx. governance, cree un caso de uso de IA en un inventario:
- Vaya a Catálogos → Casos de uso de IA.
- Haga clic en Nuevo caso de uso de IA.
- Introduzca un nombre y realice una selección de un inventario.
- Rellene los campos que necesite, como: Descripción (problema empresarial + contexto) Nivel de riesgo Datos de apoyo Propietario Estado Etiquetas
- Descripción (problema de la empresa + contexto)
- Nivel de riesgo
- Datos de soporte
- Propietario
- Estado
- Etiquetas
- Descripción (problema de la empresa + contexto)
- Nivel de riesgo
- Datos de soporte
- Propietario
- Estado
- Etiquetas
A partir de ahí, el caso de uso se convierte en el lugar donde ver el seguimiento del ciclo de vida (Panorámica/Ciclo de vida/Acceso) y establecer la conexión entre los activos gestionados y sus hojas informativas.
Las hojas informativas ayudan a recopilar metadatos de gobernanza y cumplimiento a lo largo del ciclo de vida, incluyendo el propósito/criticidad y el linaje de las acciones realizadas durante el desarrollo y la implementación.
📮 ClickUp Insight: El 53 % de las organizaciones no cuentan con una gobernanza de la IA o solo tienen directrices informales. Y cuando las personas no saben adónde van sus datos, o si una herramienta puede suponer un riesgo de cumplimiento, dudan. Si una herramienta de IA se encuentra fuera de los sistemas de confianza o tiene prácticas de datos poco claras, el temor de «¿Y si esto no es seguro?» es suficiente para detener su adopción.
Eso no es lo que ocurre con el entorno totalmente controlado y seguro de ClickUp. ClickUp AI cumple con el RGPD, la HIPAA y la SOC 2, y cuenta con la certificación ISO 42001, lo que garantiza que sus datos sean privados, estén protegidos y se gestionen de forma responsable.
Los proveedores de IA externos tienen prohibido entrenar o conservar cualquier dato de los clientes de ClickUp, y la compatibilidad con múltiples modelos funciona bajo permisos unificados, controles de privacidad y estrictas normas de seguridad. Aquí, la gobernanza de la IA se convierte en parte del propio entorno de trabajo, por lo que los equipos pueden utilizar la IA con confianza, sin riesgos añadidos.
Evalúe los modelos y las indicaciones de IA.
La evaluación de modelos es una fase crítica pero compleja, con muchos elementos variables. Debe realizar pruebas de rendimiento, comprobar si hay sesgos y probar los modos de fallo, todo ello mientras mantiene informadas a las distintas partes interesadas.
Para crear flujos de trabajo repetibles, utilice la plantilla DMAIC de ClickUp.
Cree procesos de evaluación con estados personalizados basados en fases utilizando la plantilla DMAIC de ClickUp.
Dentro de esta plantilla, puede crear canalizaciones de evaluación utilizando los estados personalizados de ClickUp. Esto significa que los estados pueden reflejar sus fases de evaluación, como Evaluación pendiente, Prueba de sesgos, Revisión del rendimiento y Listo para aprobación.
También puede eliminar los traspasos manuales con ClickUp Automations. Por ejemplo, cuando la tarea pasa a Prueba de sesgos, la automatización que haya configurado puede asignar el trabajo a su revisor de cumplimiento y añadir un comentario con la lista de control de la prueba y los enlaces.
Una vez establecido el flujo de trabajo, puede realizar la evaluación técnica en watsonx:
- Para plantillas de indicaciones y genAI: realice evaluaciones de indicaciones desde el recurso de plantillas de indicaciones, revise las puntuaciones métricas y utilice el resumen de la evaluación para detectar infracciones de los umbrales.
- Para modelos externos o no alojados en IBM: puede evaluar plantillas de indicaciones «independientes» en los tipos de tareas con compatibilidad, como resumir, clasificar, responder a preguntas, extraer entidades, generar contenido y RAG, con métricas que varían según el modelo y la tarea.
Aprobar e implementar modelos de IA
Utilice ClickUp Super Agents para ejecutar el proceso de aprobación de principio a fin.
Son compañeros de equipo impulsados por IA que trabajan con todo el contexto del entorno de trabajo y pueden ejecutar de forma segura flujos de trabajo de varios pasos. Es más, puede configurar su comportamiento mediante instrucciones, desencadenantes, herramientas y conocimientos para garantizar que operen dentro de los límites establecidos.
Por ejemplo, al finalizar una evaluación, un superagente puede recopilar todo lo que los revisores necesitan en un solo lugar (por ejemplo, el contexto del caso de uso actual, las notas de decisión y los enlaces a las pruebas reguladas).
Además, los paneles de ClickUp pueden convertir los datos de las tareas del entorno de trabajo de ClickUp en una vista general del progreso, de modo que los responsables puedan ver cuántos modelos están pendientes de revisión, qué fase está atrasada y qué está caducando.
Cree su propio panel de control de gestión de proyectos en ClickUp ⬇️
A continuación, puede vincular el flujo de trabajo operativo con watsonx:
- En watsonx. governance, IBM proporciona un flujo de trabajo del ciclo de vida del modelo que lleva un modelo de IA a través de múltiples fases y partes interesadas hasta la aprobación para su implementación. El objetivo es garantizar que el sistema de registro gobernado refleje las mismas fases que su equipo está ejecutando operativamente en ClickUp.
- Tras la aprobación viene la supervisión. Watson OpenScale se puede configurar con monitores que evalúan los activos implementados en función de los umbrales que usted especifique (por ejemplo, umbrales de equidad o precisión/desviación).
🚀 Ventaja de ClickUp: Cree un panel de control para la dirección y añada tarjetas de ClickUp AI que resuman lo que está bloqueando las aprobaciones (por ejemplo, «¿Qué está esperando en el departamento jurídico?» o «¿Qué modelos llevan más tiempo en revisión?»).
Limitaciones del uso de Watsonx para la gobernanza y la escalabilidad de la IA
Ninguna herramienta es la solución definitiva, por lo que es importante comprender los límites de una plataforma antes de confirmar su uso.
Aquí hay algunas cosas que debe tener en cuenta con watsonx. governance 👀
| Limitación | Impacto |
| Inclinación del ecosistema IBM | Aunque tiene compatibilidad con modelos de terceros, las integraciones más profundas se producen con las propias herramientas de IBM. Los equipos que hayan realizado una gran inversión en otras plataformas de la nube pueden encontrarse con dificultades. |
| Complejidad para equipos más pequeños | La plataforma está diseñada para operaciones a escala de corporación. Los equipos más pequeños pueden encontrar que los gastos generales y la complejidad son más de lo que necesitan. |
| Curva de aprendizaje de OpenPages | El módulo de gestión de riesgos se diseñó originalmente para el sector financiero, por lo que es posible que sus conceptos e interfaz no resulten intuitivos para los equipos nativos de IA. |
| Restricciones de personalización | Las plantillas de cumplimiento predefinidas son un excelente punto de partida, pero es posible que no se ajusten perfectamente a las necesidades normativas específicas o especializadas de su empresa. |
| La gobernanza de la IA generativa aún está madurando. | Las herramientas para gobernar modelos de lenguaje grandes (LLM) están evolucionando rápidamente en todo el sector, y las capacidades de gobernanza siguen madurando junto con las buenas prácticas emergentes. |
Otras herramientas alternativas que se pueden utilizar
Si IBM Watsonx Governance no le parece la opción adecuada, tiene algunas alternativas, dependiendo de si desea una pila de gobernanza nativa en la nube o una capa de supervisión independiente de la nube.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: una opción sólida si ya ha invertido en AWS. Model Monitor se centra en la supervisión de la producción (por ejemplo, detectando problemas de calidad como desviaciones/anomalías y alertándole), mientras que Model Cards le ayuda a documentar los detalles del modelo para auditorías e informes de gobernanza de forma estandarizada.
- Azure Machine Learning Responsible IA: ideal cuando sus flujos de trabajo ya están en Azure y desea una forma integrada de evaluar los modelos en cuanto a imparcialidad, análisis de errores y explicabilidad (además de análisis hipotéticos/contrafactuales) en una única interfaz.
- Google Vertex AI Model Monitoring: el equivalente de Google Cloud para equipos que implementan en GCP. Se centra en ejecutar tareas de supervisión según un calendario o bajo demanda, realizar el seguimiento de las señales de calidad de los modelos/datos (como desviaciones/sesgos de características) y alertar cuando se superan los umbrales.
- Fiddler IA + Arthur IA: ideal cuando se desea una capa de observabilidad independiente del proveedor en todos los modelos; a menudo se elige para obtener una mayor explicabilidad, un análisis más rápido de las causas raíz y una supervisión coherente en todos los equipos y entornos.
- MLflow: ideal para equipos que desean la flexibilidad del código abierto. MLflow le ofrece una base sólida (seguimiento + registro de modelos con metadatos/etiquetas y fases del ciclo de vida), pero normalmente necesitará esfuerzo de ingeniería para añadir la aplicación de políticas, revisiones/aprobaciones y flujos de trabajo de gobernanza de forma que se adapten a su organización.
Haga realidad la gobernanza de la IA con ClickUp.
Una plataforma como IBM Watsonx Governance puede proporcionarle la base técnica para el control de riesgos y el cumplimiento normativo, pero la gobernanza solo funciona cuando los equipos que la respaldan mantienen la coherencia y la responsabilidad.
ClickUp conecta esa capa de ejecución. Los documentos estandarizan las políticas y los registros de modelos. Los paneles hacen visibles las revisiones y los cuellos de botella. Y los agentes de IA mantienen las aprobaciones y los traspasos en movimiento, de modo que la gobernanza sigue siendo operativa en lugar de teórica.
Lo más importante es que esto convierte la gobernanza de la IA de un ejercicio de revisión periódica en un sistema vivo. Uno en el que se documentan las decisiones, se realiza el seguimiento de las acciones y la responsabilidad es clara en cada fase del ciclo de vida.
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Preguntas frecuentes
La gobernanza general de la IA se refiere a los principios y políticas generales que adopta una organización, mientras que watsonx. governance es una plataforma de software específica que le ayuda a implementar y realizar la automatización de esas prácticas.
Sí, la plataforma puede supervisar y gobernar modelos implementados en otras nubes como AWS SageMaker y Azure ML, aunque la integración puede requerir más configuración manual que con los modelos nativos de IBM.
La gobernanza eficaz es un trabajo en equipo en el que suelen participar científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, responsables de cumplimiento normativo, gestores de riesgos, partes interesadas de la empresa y seguridad de TI para cubrir todo el ciclo de vida.