Checklist de modelos de IA de proposito general para fundadores y compliance leads
Respuesta directa
El objetivo practico de los modelos de IA de proposito general no es solo interpretar un requisito. Es convertirlo en un flujo repetible con responsables, decisiones documentadas y evidencia revisable.
A quién afecta: Lideres de producto de IA, compliance, seguridad, legal y fundadores
Qué hacer ahora
- Enumera los flujos, sistemas o relaciones con proveedores donde los modelos de IA de proposito general ya afectan el trabajo diario.
- Define el responsable, el disparador, el punto de decision y la evidencia minima para que el flujo sea consistente.
- Documenta el primer cambio practico que reduzca ambiguedad antes del proximo audit, review de cliente o lanzamiento.
Checklist de modelos de IA de proposito general para fundadores y compliance leads
Usa esta checklist cuando tu producto SaaS, flujos internos o proveedores dependan de un modelo capaz de realizar muchas tareas en distintos contextos. El objetivo no es convertir al equipo en un laboratorio de modelos. Es saber que modelos importan, que rol tiene la empresa, que evidencia existe y que debe pasar antes de un lanzamiento, review de cliente o auditoria.
El AI Act de la UE exige en el articulo 53 documentacion tecnica, informacion para downstream providers, politica de copyright y resumen publico de contenido de entrenamiento. El articulo 55 agrega obligaciones para modelos con riesgo sistemico. El articulo 51 explica la clasificacion de ese riesgo.
1. Inventaria el modelo
Registra nombre, proveedor, version, hosting, region, use case, owners, categorias de datos, tipos de output, exposicion a clientes, fine-tuning, uso interno o de producto y ubicacion de la documentacion del proveedor.
Condicion de aprobado: un reviewer puede entender que modelo se usa, quien lo posee, donde corre, que datos ve y por que importa.
2. Mapea el rol de la empresa
Define si la empresa es proveedor del modelo, downstream provider de un sistema de IA, deployer, distribuidor o cliente de una funcion de proveedor. Documenta quien controla el comportamiento, quien define el uso previsto, quien ve outputs y quien modifica el modelo.
Escala a legal si la empresa modifica materialmente un modelo, ofrece acceso a clientes o no puede explicar su rol.
3. Revisa evidencia estilo articulo 53
Pide documentacion tecnica, informacion de integracion, notas de capacidades y limites, politica de copyright, resumen de entrenamiento, evidencias de safety y security, avisos de update, datos, retention y contactos de compliance o security.
Condicion de aprobado: el equipo responde preguntas de compradores desde evidencia guardada, no desde memoria.
4. Evalua dependencia de riesgo sistemico
Pregunta si el proveedor clasifica el modelo como de riesgo sistemico, si notifico a la AI Office, que pruebas y evaluaciones existen, como se reportan incidentes graves y que cambios generan aviso al cliente.
Para SaaS downstream, el riesgo practico es dependencia: politicas, disponibilidad, limites o comportamiento del proveedor pueden afectar roadmap y compromisos.
5. Revisa datos y privacidad
Confirma que datos personales, datos de cliente, informacion confidencial, codigo o logs entran al modelo. Revisa retention, training, abuse monitoring, human review, region, access controls, deletion, derechos de interesados y necesidad de DPIA, transfer review o vendor risk review.
6. Define uso permitido y guardrails
Documenta caso de uso aprobado, usos prohibidos, human review, disclosure, correccion de outputs, escalacion, monitoring, limites para afirmaciones comerciales y triggers de nueva revision.
7. Prepara respuestas para clientes
Mantén respuestas aprobadas sobre proveedores, entrenamiento con datos de clientes, procesamiento, retention, subprocessors, human oversight, updates, incidentes y documentacion compartible.
8. Incluyelo en release management
Antes de lanzamiento o cambio de modelo, confirma inventario, rol, vendor evidence, privacy review, security review, disclosure, materiales de soporte, monitoring, rollback y reassessment triggers.
FAQ
Para que sirve esta checklist?
Convierte el uso de modelos en un workflow repetible: inventario, rol, evidencia, privacy, security, guardrails, respuestas a clientes y change management.
Cuando importa para SaaS?
Cuando el equipo construye, compra, integra, fine-tunea, despliega o depende de un modelo de IA de proposito general.
Que documentar primero?
Inventario y rol. Luego evidencia del proveedor, datos de privacy y security, reglas de uso, respuestas a clientes y triggers de release.
Sources
- Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
- European Commission AI Act Service Desk, Article 51.
- European Commission AI Act Service Desk, Article 53.
- European Commission AI Act Service Desk, Article 55.
- European Commission, Drawing-up a General-Purpose AI Code of Practice.
Términos clave en este artículo
Fuentes primarias
- Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligenceEuropean Union · Consultado 24 jun 2026
- Article 51: Classification of general-purpose AI models as general-purpose AI models with systemic riskEuropean Commission AI Act Service Desk · Consultado 24 jun 2026
- Article 53: Obligations for providers of general-purpose AI modelsEuropean Commission AI Act Service Desk · Consultado 24 jun 2026
- Article 55: Obligations of providers of general-purpose AI models with systemic riskEuropean Commission AI Act Service Desk · Consultado 24 jun 2026
- Drawing-up a General-Purpose AI Code of PracticeEuropean Commission · Consultado 24 jun 2026
Explora hubs relacionados
Artículos relacionados
Términos relacionados del glosario
¿Listo para asegurar tu compliance?
No esperes a que los incumplimientos bloqueen tu negocio. Obtén tu informe integral de compliance en minutos.
Escanea tu sitio gratis ahora