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La integración exponencial de sistemas de inteligencia artificial en todos los procesos de las organizaciones plantea el gran reto de cómo gestionar, de forma operativa y adaptada al ritmo que el negocio y la tecnología requieren, los nuevos riesgos que emanan de un marco normativo complejo y de un paradigma tecnológico en constante evolución. Sesgos algorítmicos, brechas de privacidad, vulnerabilidades de ciberseguridad, falta de transparencia en las decisiones y posibles daños a derechos fundamentales son algunos de los eventuales riesgos que conviven en un amplio ecosistema normativo que se está evolucionando para adaptarse a la nueva realidad tecnológica. El presente artículo analiza el MIT AI Risk Repository —repositorio que estandariza más de 1.700 riesgos de IA y los clasifica mediante una doble taxonomía causal y por dominios de impacto— como un instrumento que permite a las compañías centralizar en un único instrumento el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act), la Directiva NIS2 y el Esquema Nacional de Seguridad (ENS). Concretamente, se examina cómo se puede integrar esta herramienta en el marco de gobierno de la Inteligencia Artificial de las compañías, en los procesos de análisis de riesgos y evaluaciones de impacto y que sirva de evidencia de supervisión continua, concluyendo que la gestión del riesgo de IA debe concebirse como una función transversal de gobernanza con implicaciones jurídicas, organizativas y reputacionales.
The exponential integration of artificial intelligence systems into all organisational processes presents the major challenge of how to manage, in a practical manner and at the pace demanded by business and technology, the new risks arising from a complex regulatory framework and a constantly evolving technological paradigm. Algorithmic biases, privacy breaches, cybersecurity vulnerabilities, a lack of transparency in decision-making and potential infringements of fundamental rights are some of the potential risks that coexist within a broad regulatory ecosystem that is evolving to adapt to the new technological reality. This article analyses the MIT AI Risk Repository — a repository that standardises over 1,700 AI risks and classifies them using a dual taxonomy based on causes and impact domains — as a tool that enables companies to centralise compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR), the Artificial Intelligence Act (AI Act), the NIS2 Directive and the National Security Scheme (ENS). Specifically, it examines how this tool can be integrated into companies’ AI governance frameworks, into risk analysis and impact assessment processes, and serve as evidence of continuous monitoring, concluding that AI risk management must be conceived as a cross-cutting governance function with legal implications.
