{"id":48552,"date":"2026-10-26T18:00:45","date_gmt":"2026-10-26T17:00:45","guid":{"rendered":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/?page_id=48552"},"modified":"2026-10-26T19:27:47","modified_gmt":"2026-10-26T18:27:47","slug":"auditoria","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/auditoria\/","title":{"rendered":"Auditor\u00eda de inteligencia artificial: qu\u00e9 revisar y c\u00f3mo prepararla"},"content":{"rendered":"<p>Una <strong>auditor\u00eda de inteligencia artificial<\/strong> revisa c\u00f3mo funciona y se utiliza un sistema para detectar riesgos e incumplimientos jur\u00eddicos, t\u00e9cnicos u organizativos, dentro del alcance acordado.<\/p>\n<div id=\"toc_container\" class=\"no_bullets\"><p class=\"toc_title\">Contenido del art&iacute;culo<\/p><ul class=\"toc_list\"><li><a href=\"#Que_es_una_auditoria_de_IA_y_que_puede_revisar\">Qu\u00e9 es una auditor\u00eda de IA y qu\u00e9 puede revisar<\/a><\/li><li><a href=\"#Auditoria_evaluacion_de_conformidad_y_certificacion_que_necesita_cada_empresa\">Auditor\u00eda, evaluaci\u00f3n de conformidad y certificaci\u00f3n: qu\u00e9 necesita cada empresa<\/a><ul><li><a href=\"#Cuando_hay_control_interno_y_cuando_interviene_un_organismo_notificado\">Cu\u00e1ndo hay control interno y cu\u00e1ndo interviene un organismo notificado<\/a><\/li><li><a href=\"#Que_calendario_se_aplica_en_Espana\">Qu\u00e9 calendario se aplica en Espa\u00f1a<\/a><\/li><li><a href=\"#Que_aportan_ISO_y_NIST\">Qu\u00e9 aportan ISO y NIST<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Que_documentacion_preparar_antes_de_auditar\">Qu\u00e9 documentaci\u00f3n preparar antes de auditar<\/a><\/li><li><a href=\"#Como_se_realiza_una_auditoria_legal_y_de_algoritmos\">C\u00f3mo se realiza una auditor\u00eda legal y de algoritmos<\/a><ul><li><a href=\"#Que_pruebas_tecnicas_tienen_sentido_y_cuales_son_sus_limites\">Qu\u00e9 pruebas t\u00e9cnicas tienen sentido y cu\u00e1les son sus l\u00edmites<\/a><\/li><li><a href=\"#Como_se_revisan_los_datos_personales_y_las_decisiones_automatizadas\">C\u00f3mo se revisan los datos personales y las decisiones automatizadas<\/a><\/li><li><a href=\"#Quien_debe_participar_en_la_revision\">Qui\u00e9n debe participar en la revisi\u00f3n<\/a><\/li><li><a href=\"#Revision_de_cambios_y_nuevas_versiones\">Revisi\u00f3n de cambios y nuevas versiones<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Matriz_de_comprobaciones_de_Atico34\">Matriz de comprobaciones de Atico34<\/a><\/li><li><a href=\"#Que_recibe_la_empresa_y_como_puede_ayudar_Atico34\">Qu\u00e9 recibe la empresa y c\u00f3mo puede ayudar Atico34<\/a><ul><li><a href=\"#Ejemplo_ilustrativo_de_una_pagina_de_informe\">Ejemplo ilustrativo de una p\u00e1gina de informe<\/a><\/li><li><a href=\"#Alcance_y_presupuesto_de_la_auditoria\">Alcance y presupuesto de la auditor\u00eda<\/a><\/li><li><a href=\"#Que_consecuencias_puede_tener_un_incumplimiento\">Qu\u00e9 consecuencias puede tener un incumplimiento<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/div>\n\n<h2 id=\"Que_es_una_auditoria_de_inteligencia_artificial\"><span id=\"Que_es_una_auditoria_de_IA_y_que_puede_revisar\">Qu\u00e9 es una auditor\u00eda de IA y qu\u00e9 puede revisar<\/span><\/h2>\n<p>Una <strong>auditor\u00eda de IA<\/strong> es una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de un sistema de inteligencia artificial y de su uso para detectar riesgos, incumplimientos y aspectos que deben corregirse. Puede examinar la fiabilidad de sus resultados, el tratamiento de los datos, los posibles sesgos, la supervisi\u00f3n humana y los controles jur\u00eddicos y organizativos. Su alcance depende del sistema, su finalidad y el contexto en el que se utiliza, como recoge el <a href=\"https:\/\/www.edpb.europa.eu\/system\/files\/documents\/2024-06\/ai-auditing_checklist-for-ai-auditing-scores_edpb-spe-programme_en.pdf\" rel=\"nofollow\">Checklist for AI Auditing<\/a>.<\/p>\n<div class=\"data-table\" style=\"overflow-x: auto;\">\n<table>\n<caption>\u00c1mbitos que pueden formar parte de una auditor\u00eda de sistemas de IA<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th scope=\"col\">\u00c1mbito<\/th>\n<th scope=\"col\">Qu\u00e9 se comprueba<\/th>\n<th scope=\"col\">Evidencias \u00fatiles<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Jur\u00eddico<\/th>\n<td>Rol de la empresa, obligaciones aplicables, contratos, protecci\u00f3n de datos y derechos de las personas.<\/td>\n<td>Clasificaci\u00f3n razonada, instrucciones, contratos, avisos y evaluaciones de impacto cuando correspondan.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">T\u00e9cnico<\/th>\n<td>Rendimiento, errores, diferencias entre grupos, explicabilidad, seguridad y robustez, seg\u00fan el sistema y las pruebas acordadas.<\/td>\n<td>Datos de prueba, m\u00e9tricas, resultados reproducibles, configuraci\u00f3n y registros.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Organizativo<\/th>\n<td>Qui\u00e9n autoriza el uso, supervisa resultados, atiende incidencias y controla los cambios.<\/td>\n<td>Pol\u00edticas, responsables asignados, formaci\u00f3n, historial de cambios y actuaciones registradas.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2 id=\"Cuando_es_obligatoria_una_auditoria_de_IA_segun_la_normativa_europea_y_espanola\"><span id=\"Auditoria_evaluacion_de_conformidad_y_certificacion_que_necesita_cada_empresa\">Auditor\u00eda, evaluaci\u00f3n de conformidad y certificaci\u00f3n: qu\u00e9 necesita cada empresa<span id=\"Preguntas_frecuentes\"><\/span><span id=\"Que_empresas_estan_obligadas_a_auditar_sus_sistemas_de_IA\"><\/span><\/span><\/h2>\n<p><strong>No existe una obligaci\u00f3n general de contratar una auditor\u00eda externa por utilizar IA.<\/strong> El Reglamento europeo de inteligencia artificial (AI Act) distingue las obligaciones del proveedor de las del responsable del despliegue, es decir, quien utiliza profesionalmente el sistema bajo su autoridad. La evaluaci\u00f3n de conformidad corresponde al proveedor en los supuestos previstos; el usuario profesional tiene sus propios deberes de utilizaci\u00f3n y control (arts. 16, 26 y 43).<\/p>\n<p>Antes de fijar el alcance, determina <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/obligatoriedad\/\">qui\u00e9n est\u00e1 obligado a cumplir la Ley de IA<\/a> y qu\u00e9 papel asume tu empresa en cada uso.<\/p>\n<div class=\"data-table\" style=\"overflow-x: auto;\">\n<table>\n<caption>Tres actuaciones con finalidades y resultados diferentes<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th scope=\"col\">Actuaci\u00f3n<\/th>\n<th scope=\"col\">Finalidad<\/th>\n<th scope=\"col\">Qui\u00e9n debe actuar y cu\u00e1ndo<\/th>\n<th scope=\"col\">Qui\u00e9n interviene<\/th>\n<th scope=\"col\">Resultado<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Auditor\u00eda de cumplimiento<\/th>\n<td>Detectar deficiencias frente a los requisitos incluidos en el encargo.<\/td>\n<td>La empresa que encarga el diagn\u00f3stico. Puede ser voluntario; si deriva de una norma o contrato, debe identificarse ese fundamento.<\/td>\n<td>Equipo interno o externo con competencias adecuadas al alcance.<\/td>\n<td>Informe de hallazgos, evidencias, l\u00edmites y medidas propuestas.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Evaluaci\u00f3n de conformidad del AI Act<\/th>\n<td>Demostrar que el sistema cumple los requisitos legalmente aplicables.<\/td>\n<td>Proveedor de un sistema de alto riesgo sujeto al procedimiento, atendiendo al r\u00e9gimen temporal y sectorial.<\/td>\n<td>Proveedor mediante control interno, o intervenci\u00f3n de un organismo notificado cuando corresponda.<\/td>\n<td>Documentaci\u00f3n del procedimiento y, si se acredita la conformidad, declaraci\u00f3n UE y marcado CE; certificado del organismo cuando proceda.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Certificaci\u00f3n ISO\/IEC 42001<\/th>\n<td>Evaluar el sistema de gesti\u00f3n de IA de una organizaci\u00f3n frente a esa norma.<\/td>\n<td>Organizaci\u00f3n que decide certificarse, sin perjuicio de compromisos contractuales.<\/td>\n<td>Entidad de certificaci\u00f3n independiente.<\/td>\n<td>Certificado referido al alcance evaluado. No sustituye la evaluaci\u00f3n legal del sistema.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>La <a href=\"https:\/\/aesia.digital.gob.es\/storage\/media\/03-guia-evaluacion-de-conformidad.pdf\" rel=\"nofollow\">evaluaci\u00f3n de conformidad y sus procedimientos<\/a> se regulan en los arts. 16, 26, 43 y 47\u201348 y anexos VI\u2013VII del AI Act, con las modificaciones de 2026.<\/p>\n<h3><span id=\"Cuando_hay_control_interno_y_cuando_interviene_un_organismo_notificado\">Cu\u00e1ndo hay control interno y cu\u00e1ndo interviene un organismo notificado<\/span><\/h3>\n<p>Para los sistemas de alto riesgo del <strong>anexo III, puntos 2 a 8<\/strong>, el art. 43.2 establece el control interno del anexo VI, sin organismo notificado. En los supuestos biom\u00e9tricos del punto 1, el art. 43.1 permite elegir procedimiento bajo determinadas condiciones; cuando faltan las normas o especificaciones aplicables, no se aplican o concurren las dem\u00e1s circunstancias previstas, exige el procedimiento del anexo VII.<\/p>\n<p>Si el sistema est\u00e1 regulado por la legislaci\u00f3n de productos del anexo I, secci\u00f3n A, se sigue el procedimiento sectorial correspondiente. La reforma de 2026 precisa su coordinaci\u00f3n con el AI Act. Por eso, la primera decisi\u00f3n es <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/sistemas\/\">clasificar los sistemas de IA seg\u00fan su riesgo<\/a>: trabajar en sanidad, educaci\u00f3n o recursos humanos no convierte autom\u00e1ticamente cualquier herramienta en un sistema de alto riesgo.<\/p>\n<h3><span id=\"Que_calendario_se_aplica_en_Espana\">Qu\u00e9 calendario se aplica en Espa\u00f1a<\/span><\/h3>\n<p>Tras el Reglamento (UE) 2026\/1744, las secciones 1, 2 y 3 del cap\u00edtulo III del AI Act, salvo el art. 6.5, tienen <a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/news\/ai-omnibus-enters-force\" rel=\"nofollow\">nuevas fechas de aplicaci\u00f3n para el alto riesgo<\/a>: <strong>2 de diciembre de 2027<\/strong> para el art. 6.2 y anexo III, y <strong>2 de agosto de 2028<\/strong> para el art. 6.1 y anexo I.<\/p>\n<p>Estos plazos no aplazan el RGPD ni todas las obligaciones de la <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/\">Ley de IA en Espa\u00f1a<\/a>. Para sistemas anteriores, revisa adem\u00e1s la fecha de introducci\u00f3n o puesta en servicio y los cambios significativos de dise\u00f1o (art. 111.2 reformado).<\/p>\n<h3 id=\"Metodologias_y_estandares_internacionales_aplicables_en_auditorias_de_IA\"><span id=\"Que_aportan_ISO_y_NIST\">Qu\u00e9 aportan ISO y NIST<\/span><\/h3>\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.iso.org\/insights\/iso-42001-explained\" rel=\"nofollow\">certificaci\u00f3n ISO\/IEC 42001 es voluntaria y eval\u00faa el sistema de gesti\u00f3n de IA<\/a> de la organizaci\u00f3n. El <a href=\"https:\/\/www.nist.gov\/itl\/ai-risk-management-framework\" rel=\"nofollow\">AI RMF del NIST<\/a> ofrece un marco voluntario para gestionar riesgos durante el ciclo de vida. Ninguno sustituye la evaluaci\u00f3n de conformidad ni acredita por s\u00ed solo todo el cumplimiento legal.<\/p>\n<h2 id=\"documentacion-auditoria-ia\"><span id=\"Que_documentacion_preparar_antes_de_auditar\">Qu\u00e9 documentaci\u00f3n preparar antes de auditar<\/span><\/h2>\n<p>Re\u00fane la documentaci\u00f3n disponible y mant\u00e9n un <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=ZGcHbZgPSBo&amp;t=773s\" rel=\"nofollow\">inventario de sistemas de IA con sus versiones<\/a>. Las obligaciones concretas dependen del rol de la empresa y del sistema:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ficha del sistema:<\/strong> nombre, proveedor, versi\u00f3n, responsable interno, finalidad, usuarios y departamentos que lo utilizan.<\/li>\n<li><strong>Inventario de usos:<\/strong> qu\u00e9 tareas realiza, qu\u00e9 decisiones apoya y qui\u00e9n puede verse afectado. Incluye las herramientas utilizadas fuera del cat\u00e1logo corporativo si detectas alguna.<\/li>\n<li><strong>Contratos e instrucciones:<\/strong> condiciones de uso, l\u00edmites comunicados por el proveedor, responsabilidades y documentaci\u00f3n de protecci\u00f3n de datos cuando corresponda.<\/li>\n<li><strong>Datos y salidas:<\/strong> categor\u00edas de informaci\u00f3n introducida, procedencia, destinatarios, conservaci\u00f3n y ejemplos autorizados de resultados.<\/li>\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n y requisitos:<\/strong> rol de la empresa, justificaci\u00f3n del nivel de riesgo, normas aplicables y fechas relevantes.<\/li>\n<li><strong>Controles y pruebas:<\/strong> supervisi\u00f3n, permisos, medidas de seguridad, formaci\u00f3n, incidencias y registros disponibles.<\/li>\n<li><strong>Cambios:<\/strong> versiones, ajustes de configuraci\u00f3n y modificaciones de finalidad o de uso.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Los arts. 11\u201313, 16 y 26 del AI Act diferencian documentaci\u00f3n t\u00e9cnica, instrucciones y obligaciones de cada operador. Los arts. 24 y 28 del RGPD a\u00f1aden responsabilidad demostrable y garant\u00edas cuando interviene un encargado. Conserva tambi\u00e9n los <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/documentacion\/#Archivos_de_pruebas_y_auditorias\">archivos de pruebas y auditor\u00edas<\/a> que permitan reconstruir las comprobaciones realizadas.<\/p>\n<p id=\"ia-de-un-proveedor\"><strong>Si utilizas una herramienta externa<\/strong>, aporta contratos, instrucciones, configuraci\u00f3n, datos que introduces y controles que gestionas. Si no tienes acceso a su c\u00f3digo, pesos o datos de entrenamiento, el informe debe indicar <a href=\"https:\/\/www.apra.gov.au\/news-and-publications\/apra-letter-industry-artificial-intelligence-ai\" rel=\"nofollow\">qu\u00e9 pruebas quedan limitadas por la falta de informaci\u00f3n del proveedor<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Si desarrollas el sistema<\/strong>, aporta tambi\u00e9n <a href=\"https:\/\/aesia.digital.gob.es\/storage\/media\/15-guia-documentacion-tecnica.pdf\" rel=\"nofollow\">el dise\u00f1o, los datos de entrenamiento y validaci\u00f3n, las m\u00e9tricas y la documentaci\u00f3n t\u00e9cnica<\/a> disponibles.<\/p>\n<aside role=\"note\"><strong>Recomendaci\u00f3n:<\/strong> <em>Cuando falte una evidencia, registra qu\u00e9 informaci\u00f3n se pidi\u00f3, a qui\u00e9n, cu\u00e1ndo y qu\u00e9 comprobaci\u00f3n queda limitada. \u00abNo disponible\u00bb no significa \u00abcumple\u00bb ni demuestra por s\u00ed solo un incumplimiento.<\/em><\/aside>\n<h2 id=\"Fases_esenciales_de_una_auditoria_de_inteligencia_artificial_conforme_al_AI_Act\"><span id=\"Como_se_realiza_una_auditoria_legal_y_de_algoritmos\">C\u00f3mo se realiza una auditor\u00eda legal y de algoritmos<\/span><\/h2>\n<div class=\"data-table\" style=\"overflow-x: auto;\">\n<table>\n<caption>Cinco fases propuestas para organizar la auditor\u00eda<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th scope=\"col\">Fase<\/th>\n<th scope=\"col\">Tarea<\/th>\n<th scope=\"col\">Evidencia<\/th>\n<th scope=\"col\">Salida<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th scope=\"row\">1. Definir el alcance<\/th>\n<td>Identificar sistemas, usos, roles, requisitos y exclusiones.<\/td>\n<td>Ficha, contratos, entrevistas y clasificaci\u00f3n inicial.<\/td>\n<td>Alcance escrito y criterios de revisi\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">2. Reunir informaci\u00f3n<\/th>\n<td>Recopilar documentos, registros y muestras; anotar carencias.<\/td>\n<td>Inventario de evidencias con fecha, versi\u00f3n y procedencia.<\/td>\n<td>Base de trabajo y solicitudes pendientes.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">3. Analizar riesgos<\/th>\n<td>Revisar escenarios de da\u00f1o y ejecutar las pruebas acordadas.<\/td>\n<td>Casos de prueba, resultados y controles observados.<\/td>\n<td>Riesgos, resultados y l\u00edmites del an\u00e1lisis.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">4. Contrastar requisitos<\/th>\n<td>Relacionar cada observaci\u00f3n con la obligaci\u00f3n o criterio pertinente.<\/td>\n<td>Norma aplicable, evidencia y justificaci\u00f3n del hallazgo.<\/td>\n<td>Controles verificados, insuficientes, no verificables o no aplicables.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">5. Emitir el informe<\/th>\n<td>Priorizar correcciones y acordar c\u00f3mo comprobar su cierre.<\/td>\n<td>Hallazgos, responsables y evidencias requeridas para cerrar cada medida.<\/td>\n<td>Diagn\u00f3stico y plan de correcci\u00f3n y seguimiento.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>Para revisar tratamientos de datos personales, la AEPD ofrece <a href=\"https:\/\/www.aepd.es\/guias\/requisitos-auditorias-tratamientos-incluyan-ia.pdf\" rel=\"nofollow\">controles de auditor\u00eda espec\u00edficos para componentes de IA<\/a> en su gu\u00eda de enero de 2021, marcada \u00aben revisi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n<h3 id=\"Herramientas_para_auditar_la_transparencia_equidad_y_seguridad_de_la_IA\"><span id=\"Que_pruebas_tecnicas_tienen_sentido_y_cuales_son_sus_limites\">Qu\u00e9 pruebas t\u00e9cnicas tienen sentido y cu\u00e1les son sus l\u00edmites<\/span><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Para comprobar rendimiento, <a href=\"https:\/\/airc.nist.gov\/airmf-resources\/playbook\/measure\/\" rel=\"nofollow\">define los errores relevantes, la muestra y el resultado esperado<\/a>. Para revisar robustez, prueba entradas incompletas o inesperadas en un entorno autorizado. Para evaluar supervisi\u00f3n, comprueba que una persona pueda detectar, corregir o detener el resultado cuando corresponda. Los arts. 14 y 15 del AI Act concretan estos requisitos para sistemas de alto riesgo.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Influencia de las variables en una predicci\u00f3n.<\/strong> T\u00e9cnicas como <a href=\"https:\/\/shap.readthedocs.io\/en\/latest\/example_notebooks\/overviews\/Be%20careful%20when%20interpreting%20predictive%20models%20in%20search%20of%20causal%20insights.html\" rel=\"nofollow\">SHAP permiten explicar contribuciones a la salida de un modelo<\/a>. Esa explicaci\u00f3n no demuestra por s\u00ed sola causalidad ni legalidad de la decisi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Diferencias de errores entre grupos.<\/strong> <a href=\"https:\/\/fairlearn.org\/main\/user_guide\/assessment\/perform_fairness_assessment.html\" rel=\"nofollow\">Fairlearn permite comparar m\u00e9tricas desagregadas<\/a>, como tasas de error. Antes hay que elegir grupos, da\u00f1os y m\u00e9tricas pertinentes; una cifra aislada no resuelve la valoraci\u00f3n de discriminaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El informe debe indicar la muestra, las condiciones y los l\u00edmites de cada prueba. Revisar documentos no acredita el funcionamiento del modelo. En IA de prop\u00f3sito general, <a href=\"https:\/\/internationalaisafetyreport.org\/publication\/2026-report-extended-summary-policymakers\" rel=\"nofollow\">superar pruebas previas no garantiza el rendimiento en el uso real<\/a>.<\/p>\n<h3 id=\"Auditoria_proteccion_de_datos_y_explicabilidad_en_la_toma_de_decisiones_automatizadas\"><span id=\"Como_se_revisan_los_datos_personales_y_las_decisiones_automatizadas\">C\u00f3mo se revisan los datos personales y las decisiones automatizadas<\/span><\/h3>\n<p>Cuando hay datos personales, se revisan finalidad, base jur\u00eddica, minimizaci\u00f3n, informaci\u00f3n a las personas, conservaci\u00f3n, seguridad y proveedores. La <strong>evaluaci\u00f3n de impacto en protecci\u00f3n de datos (EIPD)<\/strong> es <a href=\"https:\/\/www.aepd.es\/preguntas-frecuentes\/2-tus-obligaciones-como-responsable-del-tratamiento\/10-evaluacion-de-impacto\/FAQ-0225-que-es-una-evaluacion-de-impacto-de-la-proteccion-de-datos\" rel=\"nofollow\">exigible antes del tratamiento cuando sea probable un alto riesgo para los derechos y libertades<\/a>. Una auditor\u00eda puede comprobarla, pero no la sustituye (arts. 5, 6, 13\u201314, 28, 32 y 35 del RGPD).<\/p>\n<p>El art. 22 del RGPD se refiere a <a href=\"https:\/\/www.edpb.europa.eu\/sme\/be-compliant\/respect-individuals-rights_en\" rel=\"nofollow\">decisiones basadas \u00fanicamente en tratamiento automatizado que producen efectos jur\u00eddicos o afectan significativamente de modo similar<\/a>. Deben examinarse sus excepciones y garant\u00edas; no toda recomendaci\u00f3n de una IA entra autom\u00e1ticamente en ese supuesto.<\/p>\n<p>Para las pruebas de sesgo con categor\u00edas especiales de datos, hay que justificar la habilitaci\u00f3n y las garant\u00edas: el art. 4 bis introducido por la reforma de 2026 no autoriza una recogida indiscriminada de datos sensibles.<\/p>\n<h3><span id=\"Quien_debe_participar_en_la_revision\">Qui\u00e9n debe participar en la revisi\u00f3n<\/span><\/h3>\n<p>Re\u00fane al responsable del proceso, al \u00e1rea jur\u00eddica y, si se realizar\u00e1n pruebas, al equipo t\u00e9cnico. El <a href=\"https:\/\/www.edpb.europa.eu\/sme\/be-compliant\/data-protection-officer_en\" rel=\"nofollow\">delegado de protecci\u00f3n de datos (DPD), cuando exista, asesora y supervisa en materia de privacidad<\/a> seg\u00fan el art. 39 del RGPD.<\/p>\n<h3 id=\"revisar-cambios-ia\"><span id=\"Revision_de_cambios_y_nuevas_versiones\">Revisi\u00f3n de cambios y nuevas versiones<\/span><\/h3>\n<p>Cuando cambian la versi\u00f3n, la configuraci\u00f3n, los datos o la finalidad, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/posts\/babl-ai_aigovernance-aiassurance-aiaudit-activity-7461901791845060608-OEx1\" rel=\"nofollow\">revisa si siguen siendo v\u00e1lidas las conclusiones de la auditor\u00eda<\/a>. El art. 43.4 del AI Act exige una nueva evaluaci\u00f3n de conformidad ante una modificaci\u00f3n sustancial de un sistema de alto riesgo ya evaluado, con las condiciones y excepciones previstas.<\/p>\n<h2 id=\"matriz-preparacion-auditoria-ia\"><span id=\"Matriz_de_comprobaciones_de_Atico34\">Matriz de comprobaciones de Atico34<\/span><\/h2>\n<p>Prepara una copia por sistema o uso y asigna un responsable interno. Selecciona los controles seg\u00fan el rol, la clasificaci\u00f3n, la fecha de aplicaci\u00f3n y el r\u00e9gimen transitorio. Marca \u00abno aplicable\u00bb y justifica los que no correspondan al caso.<\/p>\n<div class=\"data-table\" style=\"overflow-x: auto;\">\n<table id=\"matriz-auditoria\">\n<caption>Matriz de preparaci\u00f3n de una auditor\u00eda de IA: Atico34<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th scope=\"col\">Comprobaci\u00f3n<\/th>\n<th scope=\"col\">Evidencia que buscar<\/th>\n<th scope=\"col\">Si falta informaci\u00f3n<\/th>\n<th scope=\"col\">Resultado que registrar<\/th>\n<th scope=\"col\">Precepto y condici\u00f3n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Finalidad y rol<\/th>\n<td>Ficha, contrato, versi\u00f3n y uso efectivo.<\/td>\n<td>Preguntar al responsable y al proveedor qu\u00e9 hace el sistema y qui\u00e9n lo comercializa o modifica.<\/td>\n<td>Uso y rol documentados; dudas pendientes.<\/td>\n<td>AI Act, arts. 3 y 25: definiciones y supuestos en los que otro operador pasa a ser proveedor.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Clasificaci\u00f3n y pr\u00e1cticas prohibidas<\/th>\n<td>Justificaci\u00f3n del riesgo y contraste de funciones reales.<\/td>\n<td>Revisar el uso concreto; no deducir la clasificaci\u00f3n solo del sector.<\/td>\n<td>Clasificaci\u00f3n motivada y medidas sobre usos incompatibles.<\/td>\n<td>AI Act, arts. 5\u20136 y anexos I y III, seg\u00fan uso y fecha aplicable.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Informaci\u00f3n del proveedor<\/th>\n<td>Instrucciones, l\u00edmites, versi\u00f3n y documentaci\u00f3n de conformidad pertinente.<\/td>\n<td>Solicitar la informaci\u00f3n necesaria; se\u00f1alar qu\u00e9 no puede verificarse.<\/td>\n<td>Informaci\u00f3n suficiente, incompleta o no disponible.<\/td>\n<td>AI Act, arts. 11\u201313 y 16: obligaciones del proveedor de alto riesgo; art. 26 para su utilizaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Datos personales y contratos<\/th>\n<td>Finalidad, base jur\u00eddica, categor\u00edas de datos y contrato de encargo cuando proceda.<\/td>\n<td>Identificar el tratamiento y aclarar el papel de cada proveedor.<\/td>\n<td>Garant\u00edas comprobadas o medidas pendientes.<\/td>\n<td>RGPD, arts. 5\u20136, 24 y 28, si se tratan datos personales; art. 9 para categor\u00edas especiales.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Informaci\u00f3n y decisiones relevantes<\/th>\n<td>Avisos, flujo de decisi\u00f3n, intervenci\u00f3n humana y v\u00edas de impugnaci\u00f3n cuando correspondan.<\/td>\n<td>Reconstruir c\u00f3mo se informa y qu\u00e9 peso tiene el resultado automatizado.<\/td>\n<td>Garant\u00edas verificadas, insuficientes o no verificables.<\/td>\n<td>RGPD, arts. 13\u201315 y 22; AI Act, art. 50, en sus supuestos espec\u00edficos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Supervisi\u00f3n y registros<\/th>\n<td>Responsable, procedimiento, permisos y muestra de actuaciones registradas.<\/td>\n<td>Comprobar qui\u00e9n puede intervenir y qu\u00e9 registros est\u00e1n bajo control de la empresa.<\/td>\n<td>Control operativo y l\u00edmites constatados.<\/td>\n<td>AI Act, arts. 14 y 26.1\u20136, para alto riesgo cuando resulten aplicables.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Pruebas del sistema<\/th>\n<td>Datos de validaci\u00f3n, m\u00e9tricas, errores y condiciones de prueba.<\/td>\n<td>Delimitar la conclusi\u00f3n; solicitar pruebas pertinentes o acordar su ejecuci\u00f3n.<\/td>\n<td>Resultados reproducibles y limitaciones de la muestra.<\/td>\n<td>AI Act, arts. 9\u201310 y 15, para alto riesgo; art. 4 bis para datos especiales en pruebas de sesgo.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Evaluaciones de impacto<\/th>\n<td>An\u00e1lisis del supuesto y evaluaci\u00f3n correspondiente.<\/td>\n<td>Determinar si debe realizarse antes de iniciar el tratamiento o uso.<\/td>\n<td>Necesidad razonada y evaluaci\u00f3n disponible o pendiente.<\/td>\n<td>RGPD, art. 35; AI Act, art. 27, solo para los responsables y sistemas que contempla.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Cambios e incidencias<\/th>\n<td>Historial de versiones, cambios de finalidad, incidencias y medidas adoptadas.<\/td>\n<td>Establecer trazabilidad y valorar el efecto sobre la evaluaci\u00f3n previa.<\/td>\n<td>Decisi\u00f3n motivada de mantener, corregir o volver a evaluar.<\/td>\n<td>AI Act, arts. 25, 43.4 y 111.2; RGPD, arts. 24.1 y 35.11, seg\u00fan el caso.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p class=\"destacado\"><strong>No des por corregido un hallazgo hasta <a href=\"https:\/\/www.theiia.org\/globalassets\/site\/standards\/editable-versions\/globalinternalauditstandards_2024january9_editable.pdf#page=114\" rel=\"nofollow\">comprobar y registrar la evidencia de cierre<\/a>.<\/strong><\/p>\n<h2 id=\"resultados-auditoria-atico34\"><span id=\"Que_recibe_la_empresa_y_como_puede_ayudar_Atico34\">Qu\u00e9 recibe la empresa y c\u00f3mo puede ayudar Atico34<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Alcance y limitaciones:<\/strong> sistemas y versiones revisados, documentos consultados, pruebas realizadas y exclusiones.<\/li>\n<li><strong>Hallazgos:<\/strong> observaci\u00f3n concreta, evidencia y requisito o criterio con el que se contrasta.<\/li>\n<li><strong>Prioridades:<\/strong> qu\u00e9 debe atenderse primero y por qu\u00e9, seg\u00fan el impacto y la obligaci\u00f3n aplicable.<\/li>\n<li><strong>Plan de correcci\u00f3n:<\/strong> medida, responsable, fecha prevista y evidencia necesaria para darla por cerrada.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span id=\"Ejemplo_ilustrativo_de_una_pagina_de_informe\"><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter size-full wp-image-61162\" src=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/pasos-auditoria-ia.jpg\" alt=\"\" width=\"866\" height=\"1816\" srcset=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/pasos-auditoria-ia.jpg 866w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/pasos-auditoria-ia-143x300.jpg 143w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/pasos-auditoria-ia-488x1024.jpg 488w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/pasos-auditoria-ia-768x1610.jpg 768w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/pasos-auditoria-ia-732x1536.jpg 732w, https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/pasos-auditoria-ia-360x755.jpg 360w\" sizes=\"(max-width: 866px) 100vw, 866px\" \/>Ejemplo ilustrativo de una p\u00e1gina de informe<\/span><\/h3>\n<p><strong>Supuesto ficticio:<\/strong> una empresa utiliza un asistente externo para resumir consultas de clientes con datos personales. La revisi\u00f3n se limita a documentaci\u00f3n y configuraci\u00f3n; no se han probado el modelo ni su infraestructura.<\/p>\n<div class=\"data-table\" style=\"overflow-x: auto;\">\n<table id=\"ejemplo-hallazgo\">\n<caption>H-01. Contrato de encargo no aportado<\/caption>\n<tbody>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Sistema<\/th>\n<td>Asistente externo de atenci\u00f3n al cliente, configuraci\u00f3n interna v1.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Evidencia<\/th>\n<td>Condiciones generales y captura de configuraci\u00f3n. No se aporta el acuerdo de tratamiento solicitado.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Requisito<\/th>\n<td>Art. 28 RGPD, <a href=\"https:\/\/www.edpb.europa.eu\/sme\/learn-the-basics\/data-controller-or-data-processor_en\" rel=\"nofollow\">si el proveedor trata datos personales por cuenta de la empresa<\/a>.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Observaci\u00f3n<\/th>\n<td>Contrato no verificado: falta la documentaci\u00f3n solicitada.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Medida<\/th>\n<td>Aclarar los roles, obtener el acuerdo y revisar sus garant\u00edas; limitar entretanto el uso con datos personales hasta resolver la evaluaci\u00f3n jur\u00eddica.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Responsable<\/th>\n<td>Responsable de compras, con apoyo del \u00e1rea de privacidad.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Fecha prevista<\/th>\n<td>9 de noviembre de 2026, plazo interno del ejemplo.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th scope=\"row\">Verificaci\u00f3n<\/th>\n<td>Para cerrar: contrato revisado y decisi\u00f3n de uso documentada. Estado: pendiente.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>Tras el diagn\u00f3stico, asigna responsables y plazos a las medidas de <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/como-cumplir\/\">cumplimiento de la Ley de IA en la empresa<\/a>.<\/p>\n<h3 id=\"Cuanto_cuesta_realizar_una_auditoria_de_IA\"><span id=\"Alcance_y_presupuesto_de_la_auditoria\">Alcance y presupuesto de la auditor\u00eda<\/span><\/h3>\n<p>Para comparar presupuestos, pide que especifiquen sistemas y usos, documentaci\u00f3n disponible, acceso t\u00e9cnico, pruebas incluidas y datos que habr\u00e1 que preparar. Comprueba si el precio incluye la revisi\u00f3n de correcciones, trabajo t\u00e9cnico externo o actuaciones de certificaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Atico34 revisa tus usos de IA, la documentaci\u00f3n y las medidas de cumplimiento pendientes.<\/strong> Como complemento, Atico34 AI Governance re\u00fane las herramientas y sus usos en un inventario e incorpora asesoramiento jur\u00eddico. Para definir el alcance de tu revisi\u00f3n, contacta con nuestros <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/consultoria\/abogados-inteligencia-artificial\/\">abogados expertos en inteligencia artificial<\/a>.<\/p>\n<h3 id=\"Consecuencias_legales_de_no_cumplir_con_los_requisitos_de_auditoria_en_IA\"><span id=\"Que_consecuencias_puede_tener_un_incumplimiento\">Qu\u00e9 consecuencias puede tener un incumplimiento<\/span><\/h3>\n<p>No existe una multa \u00fanica por \u00abno auditar\u00bb. La responsabilidad depende de la obligaci\u00f3n incumplida, del papel de la empresa y de si era exigible. Los m\u00e1ximos y las reglas de c\u00e1lculo del art. 99 del AI Act se detallan en <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/sanciones-multas\/#Sanciones_economicas_por_incumplimiento_de_la_regulacion_IA\">sanciones y multas de la Ley de IA<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una auditor\u00eda de inteligencia artificial revisa c\u00f3mo funciona y se utiliza un sistema para detectar riesgos e incumplimientos jur\u00eddicos, t\u00e9cnicos u organizativos,&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":61162,"parent":48255,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v16.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Auditor\u00eda de inteligencia artificial en Espa\u00f1a | Atico34<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Gu\u00eda de Atico34 sobre auditor\u00eda de IA en 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