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AI Policy Generator

Evaluaciones, matrices e informes · Informe · Inventario

Reporte de monitoreo de modelo

Plantilla de reporte periódico con métricas de rendimiento, deriva, sesgo, incidentes y acciones para un modelo en producción.

GROU LLC · construido sobre AI Business Core, de Vreinn · · Cómo verificamos las fuentes

A quién ayuda

Equipos que operan modelos en producción y reportan a riesgos o al comité de IA.

Quién lo usa
TI, datos, cumplimiento, auditoría, PMO, seguridad y dueños de activos
Responsable habitual
Operaciones de IA; datos
Formatos
DOCX, PDF
Idiomas
Español, English
Extensión aproximada
4 páginas
Extensión
Corto. Un aviso, una carta, un registro o una lista de verificación, listo para completar.
Tipo de documento
Evaluaciones, matrices e informes. Herramientas para analizar un sistema, un proveedor o un riesgo y dejar documentada la conclusión.
Código del documento
APG-INV-006. APG es la colección AI Policy Generator, INV el área (Inventario) y el número identifica el documento. Úsalo para citarlo en tu sistema documental.

Vista previa

Extracto generado a partir del documento: la sección «Cómo usar este documento», el título y las dos primeras secciones, más el índice completo. El resto del texto no se muestra.

APG-INV-006 · Versión 1.1.0 · fuentes a 4 de noviembre de 2026

Cómo usar este documento

  • Para qué sirve. Es un informe periódico base para dejar constancia de cómo se comportó un modelo o sistema de IA en producción durante un periodo: desempeño, calidad de datos, deriva, equidad, operación, supervisión humana, incidentes, reclamaciones y acciones. Termina con una recomendación y una decisión registrada.
  • Quién debe ser su dueño. Normalmente el equipo de operaciones de IA o el equipo de datos que opera el modelo, con el dueño del sistema como destinatario principal. Indique el área en [ÁREA RESPONSABLE] y la persona que firma el reporte en [RESPONSABLE].
  • Decisiones previas. Antes del primer reporte, defina con el dueño del sistema qué indicadores se miden, cuáles son sus umbrales de alerta y críticos (los del catálogo de indicadores del «Plan de monitoreo de IA en producción»), con qué frecuencia se emite el reporte según el nivel de riesgo y quién decide cuando el estado es crítico (ayudas B, C y F).
  • Campos a completar. Rellene un reporte por modelo y por periodo. Sustituya los textos entre corchetes y borre las filas de indicadores que no apliquen al tipo de modelo. Las secciones marcadas [OPCIONAL] se conservan solo si aplican, por ejemplo la de IA generativa o la de modelos de terceros.
  • Variantes por país. Este documento no tiene variantes por país. Si opera en un sector regulado (crédito, seguros, salud, empleo) revise en «Referencias normativas relacionadas» si su supervisor pide indicadores, frecuencias o informes adicionales y añádalos al panel de la sección 3.
  • Revisión. El primer reporte de cada modelo debe revisarlo la función de riesgos o el [COMITÉ DE IA] para confirmar que los indicadores y umbrales son razonables. Pida a legal o cumplimiento que revise la sección de equidad cuando el modelo afecte decisiones sobre personas.
  • Aprobación y archivo. El dueño del sistema registra su decisión en la sección 10. Archive cada reporte junto a la tarjeta de modelo y la entrada del sistema en el «Inventario de sistemas de IA»; la serie de reportes es la evidencia de monitoreo continuo.

Reporte de monitoreo de modelo

Campo Valor
Organización [RAZÓN SOCIAL]
Área que emite el reporte [ÁREA RESPONSABLE]
Responsable del reporte [RESPONSABLE]
Sistema de IA [SISTEMA DE IA]
Periodo cubierto Del [FECHA] al [FECHA]
Fecha de emisión [FECHA]
Destinatarios Dueño del sistema; [COMITÉ DE IA]; [COMPLETAR: riesgos, cumplimiento u otros]
Frecuencia de este reporte [FRECUENCIA DE REVISIÓN]
Clasificación de la información Uso interno

1. Identificación del modelo

Campo Valor
Nombre y versión del modelo en producción [COMPLETAR]
Identificador en el «Inventario de sistemas de IA» [COMPLETAR]
Proveedor del modelo (si es de terceros) [PROVEEDOR]
Uso previsto [COMPLETAR: qué hace el modelo y qué decisión o proceso apoya]
Personas afectadas por sus resultados [COMPLETAR: clientes, solicitantes, personal, pacientes u otros]
Nivel de riesgo (según el «Inventario de sistemas de IA») [COMPLETAR: Bajo, Medio o Alto]
Perfil de despliegue y, si el modelo es autoalojado, hash de los pesos en producción [COMPLETAR]
Modalidad de supervisión humana [COMPLETAR: revisión de todos los casos, por muestreo, por excepción o sin intervención directa]
Dueño del sistema [COMPLETAR]
Fecha de la última validación [FECHA]
Tarjeta de modelo y evaluación de impacto vinculadas [COMPLETAR: referencia o enlace]
Cambios desde el reporte anterior [COMPLETAR: nueva versión, reentrenamiento, cambio de umbral, cambio de proveedor, nuevos datos o «ninguno»]

2. Resumen ejecutivo

2.1 Estado general del periodo: [COMPLETAR: Estable, Con alertas o Crítico].

Estado Significado
Estable Todos los indicadores están en estado normal o hay alertas aisladas con explicación y sin impacto en personas.
Con alertas Hay al menos un indicador en alerta sostenida o uno en estado crítico ya contenido, con acciones en curso.
Crítico Hay al menos un indicador en estado crítico sin contener, un incidente de severidad S1 o S2, o un impacto confirmado en personas.

2.2 Hechos principales del periodo: [COMPLETAR: tres a cinco frases que expliquen qué cambió, por qué y qué efecto tuvo].

2.3 Recomendación del equipo: [COMPLETAR: Mantener, Ajustar, Restringir o Pausar].

Recomendación Cuándo se usa
Mantener El modelo funciona dentro de los umbrales; se sigue con el monitoreo habitual.
Ajustar Hace falta recalibrar, cambiar umbrales, reentrenar o reforzar controles sin interrumpir el servicio.
Restringir Se limita el uso a ciertos casos, se aumenta la revisión humana o se reduce el nivel de automatización mientras se corrige.
Pausar Se suspende el uso del modelo y se activa el proceso alternativo sin IA o la versión anterior validada.

Índice completo del documento:

  • 1. Identificación del modelo
  • 2. Resumen ejecutivo
  • 3. Panel de indicadores
  • 4. Desempeño del modelo
  • 5. Calidad de datos y deriva
  • 6. Equidad y sesgo
  • 7. Operación y supervisión humana
  • 8. Incidentes, reclamaciones y cambios
  • 9. Acciones correctivas
  • 10. Conclusión y decisión
  • Ayudas de implementación
  • Referencias normativas relacionadas
  • Control de versiones

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Qué es AI Policy Generator y cómo funciona