Framework de Gobernanza de IA

Secretaría Distrital de Gobierno de Bogotá

Arquitectura del Framework de Gobernanza de IA

Estructura integral para la implementación responsable de Inteligencia Artificial en el Distrito Capital. Este framework establece los principios, procesos y controles necesarios para garantizar el uso ético y transparente de sistemas de IA.

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Componentes Arquitectónicos

El framework está compuesto por seis componentes fundamentales que trabajan de forma integrada para garantizar una gobernanza efectiva de la IA.

Principios y Políticas

4.1.1 Principios y Políticas.html

Establece los fundamentos éticos y normativos para el uso de IA, incluyendo la Carta de IA Responsable, políticas de gobierno de datos, gestión de riesgos y alineación con el CONPES 4144.

Modelo de Gobierno

4.1.2 Modelo de Gobierno.html

Define la estructura organizacional, composición del Comité de IA, funciones, modalidades de implementación y mecanismos de vigilancia de cumplimiento.

Ciclo de Vida de IA

4.1.3 Ciclo de vida IA.html

Proceso integral de 9 fases para la implementación responsable de sistemas de IA, desde el intake hasta el retiro, con puntos de control (gates) definidos.

Controles Clave de IA

4.1.4 Controles Clave IA.html

Dimensiones técnicas y organizacionales para implementación ética y segura, incluyendo ética, privacidad, seguridad, transparencia y gestión de terceros.

Métricas y KPI

4.1.5 Métricas y KPI.html

Indicadores para medir implementación, efectividad e impacto del framework en gobernanza institucional, cumplimiento normativo, gestión de riesgos y capacidades organizacionales.

Modelo de Madurez Institucional

4.1.6 Modelo de Madurez Institucional.html

Framework de cuatro niveles (0-3) para evaluar estado actual y planificar adopción progresiva de capacidades de gobernanza de IA en entidades distritales.

Toolkit de Implementación

Conjunto de herramientas prácticas para la implementación del Framework de Gobernanza de IA en proyectos específicos.

IA Use-Case Canvas

4.2.1 IA Use-Case Canvas.html

Herramienta para definir, analizar y priorizar casos de uso de IA, alineando objetivos de negocio con capacidades técnicas y consideraciones éticas.

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Matriz de Riesgo

4.2.2 Matriz de Riesgo.html

Identificación, evaluación y gestión de riesgos específicos de IA, incluyendo riesgos éticos, técnicos, legales y operacionales.

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Plantilla ARA-DPIA

4.2.3 Plantilla ARA-DPIA.html

Evaluación de impacto algorítmico y de protección de datos para identificar y mitigar riesgos en sistemas de IA antes de su implementación.

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4.2.4 ModelCard.html

Documentación transparente de modelos de IA que describe sus capacidades, limitaciones y condiciones de uso adecuadas.

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4.2.5 DataSheet.html

Documentación estandarizada de conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA, incluyendo procedencia, características y limitaciones.

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Checklist de Proveedores

4.2.6 Checklist de Proveedores.html

Evaluación de proveedores de soluciones de IA para garantizar el cumplimiento de estándares éticos, de seguridad y de gobernanza.

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Guía de Uso Interno IA

4.2.7 Guia de Uso Interno IA.html

Directrices para el uso responsable de herramientas de IA por parte del personal de la entidad, incluyendo consideraciones éticas y de seguridad.

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