Complete la due diligence antes de compartir datos reales, credenciales o acceso a producción. Primero clasifique el caso de uso y la consecuencia de una falla; luego exija evidencia sobre flujos de datos, cadena de modelos y subcontratistas, identidad, desarrollo, evaluaciones, incidentes y salida. Un cuestionario o certificado inicia el análisis, pero no sustituye la revisión de arquitectura ni una prueba controlada.
La profundidad debe seguir el riesgo. Un prototipo con datos sintéticos puede pasar una revisión ligera. Un agente que lee datos personales, ejecuta transacciones o influye en decisiones relevantes exige evidencia detallada, sesión técnica con el equipo propuesto y validación en sandbox. Privacidad y legal deben confirmar obligaciones, transferencias y roles en cada país y sector de América Latina.
AI Provider Due Diligence Proof-8: matriz de 32 puntos
Califique cada evidencia de cero a cuatro: cero es desconocida; uno, afirmación comercial; dos, política o artefacto parcial; tres, evidencia específica y responsable; cuatro, control probado en el flujo propuesto. Exija al menos 24 de 32, ningún cero y aprobación de seis filtros. La puntuación compara evidencia; no acepta riesgo por el comprador.
- Límite del caso — usuarios, decisiones, datos, ambientes, acciones permitidas, supervisión e impacto de fallas.
- Datos y uso por modelos — finalidad, retención, entrenamiento, ubicación, eliminación, backups y derivados.
- Identidad y secretos — mínimo privilegio, cuentas nominadas, segregación, rotación, aprobación, logs y emergencia.
- Cadena de modelos y componentes — modelos, APIs, open source, conectores, versiones, regiones, subprocesadores y sustitución.
- Desarrollo y cambios — repositorios, revisión, pruebas, dependencias, ambientes, releases y cambios de modelo o prompt.
- Evaluación y abuso — test sets, fallas, prompt injection, fuga, abuso, revisión humana y regresión.
- Operación e incidentes — telemetría, alertas, severidad, comunicación, contención, recuperación y continuidad.
- Evidencia y salida — informes, alcance de certificaciones, excepciones, exportación, transferencia y revocación.
Seis filtros obligatorios
- El proveedor no entrega flujo de datos e inventario de modelos, componentes y subprocesadores relevantes.
- Datos, prompts, feedback u outputs pueden entrenar productos compartidos sin autorización explícita separada.
- El acceso a producción depende de cuentas compartidas, privilegios amplios o actividad sin logs atribuibles.
- No existe proceso para informar incidentes materiales o cambios de modelo, región o subcontratista.
- El proveedor no demuestra evaluación reproducible del caso de uso y de sus fallas críticas.
- Los controles esenciales son afirmaciones genéricas sin evidencia delimitada al servicio propuesto.
Construya una sala de evidencias compacta
Solicite siete paquetes: arquitectura y flujo de datos; inventario de modelos y subprocesadores; desarrollo y cambios; matriz de accesos con logs de ejemplo; evaluación y registro de fallas; incidentes y continuidad; y exportación y salida. Cada artefacto debe indicar alcance, fecha, responsable, excepciones y vigencia. Evidencia confidencial puede revisarse con acceso controlado; su ausencia no debe convertirse en promesa comercial.
NIST SP 800-161r1 trata el riesgo de cadena de suministro durante todo el ciclo de vida. En IA, trace a la consultora y también modelos, APIs, librerías, datos licenciados y nubes que sostienen la solución. NIST SP 800-218A amplía la visión con prácticas de desarrollo seguro para modelos y resulta relevante para compradores.
Use cuestionarios para orientar, no para asegurar
AI Controls Matrix y AI-CAIQ de Cloud Security Alliance ayudan a estructurar preguntas y responsabilidades. Úselos para detectar brechas y decidir dónde profundizar. Confirme si las certificaciones cubren entidad, producto, región y período relevantes. Un informe del ambiente corporativo puede excluir el pipeline de IA o un subprocesador crítico.
Realice una sesión de evidencias con el equipo de entrega
- Siga una solicitud normal desde el usuario hasta modelos, herramientas, datos y logs.
- Inyecte un cambio de permiso, un intento de prompt injection y la caída del modelo principal.
- Pida demostración de detección, bloqueo, fallback, comunicación y recuperación.
- Registre responsables, evidencia y brechas que pasan al SOW o a una validación pagada.
La sesión no debe exponer secretos ni atacar producción. Verifica que los controles declarados existan en el camino real y que el equipo explique sus límites. Para sistemas de mayor impacto, encargue evaluación independiente y pruebas técnicas proporcionales al riesgo.
Convierta brechas en condiciones de contratación
- Antes de discovery: solo datos sintéticos o minimizados y accesos segregados.
- Antes de datos reales: uso, retención, región, subprocesadores y eliminación aprobados.
- Antes de integrar: identidades nominadas, mínimo privilegio, logs y cambios probados.
- Antes de producción: evaluación, incidentes, SLOs, rollback y riesgo residual aprobados.
- Antes de aceptar: documentación, transferencia, exportación y revocación verificadas.
AI RMF y el perfil de IA generativa de NIST organizan gobernanza, mapeo, medición y gestión, pero la contratación necesita evidencia para el servicio específico. No trate una política corporativa como prueba automática de implementación.
Conecte due diligence, gobernanza, pruebas y contrato
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Cuándo involucrar a MAKINAI
MAKINAI puede clasificar el riesgo, estructurar el scorecard, facilitar la sesión de evidencias y convertir brechas en requisitos de RFP, SOW o piloto pagado. Especialistas calificados deben validar conclusiones legales, de privacidad y seguridad que requieran auditoría formal.