Comparar más de 20 plataformas y bibliotecas de IA responsable

El mercado de plataformas de IA responsable incluye dos tipos de software:
plataformas empresariales de IA responsable y frameworks y bibliotecas de código abierto de IA responsable. Hemos enumerado algunas de las herramientas más reconocidas según métricas como el volumen de reseñas, los conjuntos de funcionalidades, las puntuaciones de GitHub y las referencias de Fortune 500.

He aquí algunas de estas herramientas líderes:

Plataformas empresariales de IA responsable

Gobernanza de datos

La gobernanza de datos se refiere al framework general que alinea las prácticas de datos con los objetivos empresariales y las estructuras de rendición de cuentas. Una aplicación amplia de la gobernanza de datos se encuentra en las aplicaciones de ML, denominada gobernanza de datos de machine learning.

Databricks

Databricks es una plataforma unificada de datos e IA que garantiza la propiedad y el control de los datos para los models de IA mediante una supervisión integral, controles de privacidad y gobernanza. Databricks ofrece IA responsable a través de su framework de pruebas de IA responsable, que incluye:

• IA red teaming para identificar vulnerabilidades
• Pruebas automatizadas y manuales para detectar sesgos y problemas éticos
• Pruebas de jailbreak para comprender el comportamiento del model ante ataques
• Seguridad de la cadena de suministro de model para salvaguardar los sistemas de IA durante todo su ciclo de vida.

IBM watsonx.data

Watsonx.data intelligence es una plataforma de gobernanza e inteligencia de datos que garantiza datos de alta calidad, conformes y listos para el negocio para los models de IA. Ofrece IA responsable a través de sus capacidades de inteligencia de datos impulsadas por IA, que incluyen:

• Acceso en lenguaje natural para usuarios de todos los niveles para buscar y aprovechar los datos de manera eficiente
• Descubrimiento y catalogación automatizados de datos en fuentes estructuradas y no estructuradas
• Controles de gobernanza y calidad de datos que incluyen linaje, clasificación y análisis de impacto
• Enriquecimiento y estandarización de datos impulsados por IA para datasets consistentes y utilizables.
• Soberanía y seguridad de datos de IA mediante IBM Sovereign Core, que proporciona a empresas y gobiernos control local y en la nube sobre datos sensibles en entornos regulados

Snowflake

Snowflake es una plataforma de datos basada en la nube para almacenamiento, procesamiento y analítica de datos, que ayuda a las empresas a gestionar y utilizar sus datos de manera eficiente. Su enfoque de IA responsable hace hincapié en la seguridad de los datos, la diversidad y la madurez organizativa, garantizando que las aplicaciones de IA se construyan sobre una base de datos segura, diversa y bien gobernada. Además, Snowflake promueve la alfabetización en datos y la colaboración multifuncional para impulsar el uso responsable de la IA en las organizaciones.

Extensiones agénticas en plataformas de datos

Databricks LakeWatch

LakeWatch es una plataforma de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para Lakehouse impulsada por IA que extiende la gobernanza de datos a operaciones de seguridad en tiempo real.

• Detección agéntica de amenazas: Despliega agentes autónomos de detección y respuesta impulsados por los models Anthropic Claude para identificar riesgos cibernéticos emergentes impulsados por IA.
• Ingesta unificada de telemetría: Aprovecha la arquitectura abierta de lakehouse para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de seguridad, incluidos registros, sesiones de chat y datos de vídeo.

Snowflake Project SnowWork

Project SnowWork es una plataforma autónoma de IA que permite a los usuarios empresariales orquestar flujos de trabajo de varios pasos utilizando datos empresariales.

• Ejecución basada en resultados: Conecta activos de datos con agentes de IA que pueden interpretar automáticamente solicitudes en lenguaje natural y ejecutar flujos de trabajo de back-end complejos.
• Ejecución en entorno gobernado: Ejecuta todas las acciones de los agentes íntegramente dentro del entorno de Snowflake, manteniendo las acciones de datos sujetas a los controles de acceso basados en roles existentes.

Plataformas de gobernanza de IA

Las herramientas de gobernanza de IA ayudan a las unidades de negocio a desplegar sistemas de IA que cumplen con los estándares del sector.

Claude

Claude es un asistente avanzado de IA y una plataforma de gobernanza que permite a las empresas crear sistemas de IA responsables con transparencia y seguridad. Ofrece IA responsable mediante:

• Capacidades avanzadas de razonamiento y análisis para evaluar los resultados de los models de IA e identificar riesgos potenciales
• Principios de IA constitucional que guían un comportamiento seguro y ético alineado con los valores organizativos
• Integración con flujos de trabajo de IA empresariales para la supervisión, auditoría y gobernanza de los sistemas de IA
• Funciones de explicabilidad y transparencia para comprender la toma de decisiones de la IA y garantizar la rendición de cuentas
• Evaluación continua y soporte de red-teaming para identificar vulnerabilidades y mejorar la robustez de la IA

Credo AI

Credo AI, una plataforma de gobernanza de IA responsable, puede ayudar a las empresas a:

1. Colaborar con herramientas como la recopilación de evidencia, el seguimiento de la rendición de cuentas y la simplificación de la adquisición de terceros.
2. Evaluar sistemas de IA para riesgos operativos, regulatorios y de reputación durante todo su ciclo de vida
3. Construir artefactos de gobernanza traduciendo evidencia técnica en documentos fáciles de usar, creando model cards, informes de auditoría, informes de riesgos y cumplimiento, y divulgaciones.
4. Garantizar el cumplimiento de normativas globales como la Ley de IA de la UE y la Ley de Datos e IA de Canadá, políticas internas y estándares del sector.

Holistic AI

Holistic AI proporciona frameworks de gestión de riesgos, cumplimiento y gobernanza de IA para ayudar a las empresas a implementar la IA de forma responsable.

• Evaluación de sesgos mediante la identificación y mitigación de sesgos en los sistemas de IA, ofreciendo estrategias accionables, soporte continuo e informes de auditoría integrales que pueden compartirse con las partes interesadas.
• Evaluación de conformidad mediante la catalogación y validación de sistemas de IA de alto riesgo según los requisitos de la Ley de IA, realizando evaluaciones de riesgos con estrategias de mitigación y garantizando que la documentación técnica se ajuste a las normas legales.
• Gestión proactiva de riesgos mediante la recepción de informes periódicos y la realización de autoauditorías para detectar impactos adversos, utilizando conocimientos basados en datos para optimizar el uso de la IA e informar las decisiones estratégicas.

IBM watsonx.governance

IBM Watsonx.governance puede mejorar la confianza y la transparencia en la IA al proporcionar visibilidad de nivel empresarial, seguimiento de los activos de IA y cumplimiento de los flujos de trabajo de datos e IA en varios entornos de despliegue, incluidos IBM Cloud y AWS.

Los usuarios de Watsonx.governance pueden integrarse con otras herramientas de IBM watsonx studio, como watsonx.ai y watson.data, para entrenar, validar, ajustar y desplegar IA.

MLOps

Amazon SageMaker y Amazon Bedrock

Amazon ofrece herramientas diseñadas para ayudar a los equipos de cumplimiento a entregar sistemas de IA responsable, tales como:

• En Amazon Bedrock: Un servicio totalmente gestionado que simplifica el desarrollo de aplicaciones de IA generativa al proporcionar acceso a foundation models de alto rendimiento sin necesidad de preparación de datos, construcción de models ni gestión de infraestructura.
  • Guardrails: Implementa salvaguardas en la IA generativa especificando temas a evitar y detectando y previniendo automáticamente consultas y respuestas restringidas.
  • Model Evaluation: Evalúa y compara foundation models según métricas personalizadas como la precisión y la seguridad para ayudar a seleccionar el mejor model para casos de uso específicos.
• En Amazon SageMaker: Una plataforma de machine learning que ofrece los procesos de creación, entrenamiento y despliegue de models, lo que la hace ideal para tareas de ML personalizadas como analítica predictiva, sistemas de recomendación y detección de anomalías.
  • Clarify: Detecta posibles sesgos y proporciona explicaciones de las predicciones de los models, ofreciendo transparencia y conocimientos para garantizar decisiones de IA justas e informadas.
  • Model Monitor: Supervisa los models desplegados detectando y alertando automáticamente sobre predicciones inexactas para mantener la calidad del model.
  • ML Governance: Mejora la gobernanza ofreciendo herramientas para controlar y supervisar los models de ML, incluida la captura y el intercambio de información de los models para garantizar un despliegue responsable de la IA.
• Amazon Augmented IA: Facilita la revisión humana de las predicciones de ML, permitiendo la supervisión donde se requiere el juicio humano.

Explore cómo Amazon Bedrock ofrece IA responsable:

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning es una plataforma integral basada en la nube para construir, entrenar y desplegar models de machine learning con seguridad y gobernanza de nivel empresarial. Ofrece IA responsable mediante sus capacidades integradas de IA responsable, que incluyen:

• Paneles de equidad y herramientas de detección de sesgos para identificar y mitigar el sesgo algorítmico
• Funciones de interpretabilidad y explicabilidad de models para una toma de decisiones transparente
• Privacidad diferencial y aprendizaje federado para la protección de datos y la preservación de la privacidad
• Paneles automatizados de supervisión y gobernanza de ML para una supervisión continua del model
• Cumplimiento y pistas de auditoría para los requisitos normativos y la rendición de cuentas organizativa.

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI es una plataforma unificada de machine learning que permite a las empresas construir, desplegar y gobernar models de IA de forma responsable a escala. Ofrece IA responsable mediante funciones integradas de gobernanza y seguridad, que incluyen:

• Frameworks de evaluación y pruebas de models para la detección de sesgos y la evaluación de la equidad
• Herramientas de explicabilidad para interpretar las predicciones de los models y comprender los procesos de toma de decisiones
• Supervisión de models y detección de drift para garantizar el rendimiento y la seguridad en producción
• Controles de acceso y registro de auditoría para una gobernanza integral y un seguimiento del cumplimiento
• Integración con Google Principios de IA para garantizar el desarrollo y despliegue éticos de la IA

Dataiku

Dataiku es una plataforma de ML y ciencia de datos que permite construir, desplegar y gestionar proyectos de datos, analítica e IA. Puede respaldar la IA responsable en esos proyectos mediante varias capacidades clave:

1. Análisis estadístico avanzado: Facilita un análisis exhaustivo de los datos para identificar y abordar posibles sesgos.
2. Informes de equidad del model: Proporciona métricas como la paridad demográfica y las probabilidades igualadas para medir y mitigar el sesgo.
3. IA explicable: Ofrece explicaciones a nivel de fila y análisis hipotéticos para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas.
4. Cumplimiento de privacidad de datos: Garantiza el cumplimiento de normativas como el GDPR y la CCPA.
5. Documentación del model: Automatiza la creación de documentación detallada del model con fines regulatorios e internos.
6. Herramientas de gobernanza: Implementa planes de proyecto estándar y planos de flujo de trabajo para alinearse con las prácticas de IA responsable y los requisitos normativos.

Gobernanza y seguridad de agentes de IA

Las plataformas de gobernanza de agentes de IA gestionan, auditan y protegen el ciclo de vida de los agentes autónomos de IA. Estas herramientas abordan los desafíos de seguridad y cumplimiento de los flujos de trabajo de agentes no deterministas y de varios pasos.

Arthur IA

Arthur IA es una plataforma de gobernanza y observabilidad de IA que supervisa y protege los sistemas autónomos de IA durante todo su ciclo de vida operativo. Ofrece IA responsable mediante:

• Supervisión en tiempo real del rendimiento del model, del sesgo y del drift en los entornos de producción
• Herramientas de explicabilidad y transparencia para comprender y auditar la toma de decisiones de la IA
• Detección automatizada de problemas de equidad, ataques adversariales y degradación del model
• Paneles de gobernanza y pistas de auditoría para el cumplimiento y la rendición de cuentas organizativa.

Coralogix

Coralogix es una plataforma de observabilidad y supervisión impulsada por IA que proporciona información en tiempo real sobre el rendimiento de las aplicaciones y los sistemas de IA. Ofrece supervisión de la IA responsable mediante:

• Agentes autónomos de detección de anomalías que identifican patrones inusuales y posibles problemas en tiempo real
• Supervisión integral de models de IA y seguimiento del rendimiento en entornos de producción
• Correlación de alertas y análisis de causa raíz para resolver rápidamente los problemas del sistema de IA
• Integración con plataformas de datos empresariales para una visibilidad de extremo a extremo de las operaciones de IA

Galileo by Cisco

Galileo es una plataforma de calidad y observabilidad de IA diseñada para identificar y resolver problemas en large language models y sistemas de IA generativa. Ofrece IA responsable mediante:

• Puntuación y pruebas automatizadas de calidad para evaluar los resultados de los models en busca de alucinaciones, sesgos y contenido dañino
• Supervisión del drift de datos y del rendimiento del model para garantizar un comportamiento de IA consistente y seguro
• Análisis de causa raíz para identificar y abordar fallos y degradación del sistema de IA
• Frameworks de evaluación continua para detectar riesgos emergentes y violaciones de gobernanza.

W&B Weave (CoreWeave Forge)

W&B Weave es una plataforma de observabilidad y evaluación para aplicaciones de LLM y agentes de IA en producción, ahora parte de CoreWeave Forge development suite. Weave utiliza los mismos scorers para las evaluaciones previas al lanzamiento, los guardrails en tiempo de ejecución y la supervisión en producción. Sus capacidades de IA responsable incluyen:

• Independencia de infraestructura: El SDK funciona con cualquier framework y cualquier LLM, y se conecta a cargas de trabajo en otras nubes y en las instalaciones.
• Trazado nativo de agentes: Registra sesiones, turnos, pasos, llamadas a herramientas y subagentes como objetos separados. Una ejecución multiagente puede revisarse en el orden en que se ejecutó.
• Scorers de seguridad y calidad: Comprobaciones integradas de toxicidad, sesgo, PII y alucinaciones, con soporte para scorers personalizados y guardrails de terceros como NeMo y Bedrock.
• Guardrails en tiempo de ejecución: Los scorers comprueban los inputs en busca de inyección de prompts y comprueban los outputs antes de devolverlos. Una comprobación fallida activa el código de respaldo definido por el desarrollador.
• Evaluaciones de regresión: Las nuevas versiones se puntúan frente a la actual en las trazas de producción antes del lanzamiento, con un registro de reversión en CoreWeave Registry.

WitnessAI

WitnessAI es una plataforma empresarial de seguridad y gobernanza de IA que proporciona visibilidad a nivel de red y control de políticas basado en la intención sobre la actividad de los agentes autónomos.

• Control del flujo de datos: Regula qué datos entran en las herramientas internas de IA y supervisa cómo los agentes navegan por los entornos corporativos.
• Aplicación de políticas de comportamiento: Comprende la intención del agente para bloquear amenazas avanzadas como la inyección de prompts y los ataques de múltiples turnos en tiempo de ejecución.
• Registros de explicabilidad: Captura los estados de los agentes y los comandos de ejecución para proporcionar una pista de auditoría de las acciones autónomas.

Herramientas y bibliotecas de IA responsable de código abierto

Tenga en cuenta que las bibliotecas de GitHub que no están actualizadas se excluyen de la siguiente lista.

Privacidad de la IA

Estas bibliotecas se centran en el uso de la IA con fines legítimos, evitando aplicaciones poco éticas. Las organizaciones que se adhieren a estándares éticos de IA implementan directrices estrictas, procesos de revisión exhaustivos y objetivos claros para garantizar el cumplimiento.

• TensorFlow Privacy: Una biblioteca de Python que ofrece implementaciones de optimizadores de TensorFlow para entrenar models de machine learning con privacidad diferencial.
• TensorFlow Federated (TFF): Diseñada para apoyar la investigación abierta y la experimentación en Federated Learning (FL), donde un model global se entrena en múltiples clientes sin compartir sus datos locales.
• Deon: Una herramienta de línea de comandos que permite añadir una lista de verificación ética a los proyectos de ciencia de datos, promoviendo consideraciones éticas y proporcionando recordatorios prácticos para los desarrolladores.
• Opendp: Una biblioteca modular impulsada por la comunidad, escrita en Rust (con bindings de Python y R), que proporciona algoritmos estadísticos verificados para construir computaciones que preservan la privacidad y aplicaciones de privacidad diferencial.

Equidad de la IA

La equidad en la IA implica proteger a las personas y a los grupos de la discriminación, el sesgo y el maltrato. Los models deben evaluarse en cuanto a equidad para evitar sesgos contra grupos, factores o variables específicos.

• IA Fairness 360: Un kit de herramientas de código abierto de IBM que ofrece técnicas para detectar y mitigar el sesgo en los models de machine learning a lo largo del ciclo de vida de la IA.
• Fairlearn: Un paquete de Python que ayuda a los desarrolladores a evaluar la equidad de sus sistemas de IA y mitigar los sesgos identificados, ofreciendo tanto algoritmos de mitigación como métricas para la evaluación del model.
• Responsible IA Toolbox: Un conjunto de herramientas de Microsoft que proporciona interfaces para explorar y evaluar models y datos de IA, facilitando el desarrollo y despliegue de sistemas de IA de forma segura y ética.
• Aequitas: Un kit de herramientas de código abierto de auditoría de sesgos y machine learning justo, diseñado para detectar, visualizar y mitigar la discriminación algorítmica entre subgrupos demográficos.

Integridad de los datos

La integridad de los datos ayuda a identificar el drift de datos, las anomalías y los inputs corruptos para garantizar que el sistema de IA siga siendo fiable e imparcial.

• TensorFlow Data Validation (TFDV): Una biblioteca para explorar y validar datos de machine learning, optimizada para la escalabilidad y la integración con TensorFlow y TensorFlow Extended (TFX).
• Evidently: Una biblioteca de Python de código abierto para evaluar, probar y supervisar models de ML y la calidad de los datos mediante la detección de drift de datos, drift de objetivo y degradación del rendimiento.
• FG Data Profiling: Una herramienta de código abierto (gestionada por la Data-Centric IA Community, anteriormente pandas-profiling) que genera análisis exploratorio y informes de calidad de datos con una sola línea de código para Pandas y Spark DataFrames.
• Clean Lab: Una biblioteca de IA centrada en datos que detecta y corrige automáticamente errores de etiquetado, valores atípicos y ruido en datasets para mejorar el rendimiento y la robustez de los models de ML.

Robustez del model

La robustez del model garantiza que los sistemas de IA funcionen de manera fiable en condiciones inesperadas, manipulación intencionada o ataques adversariales.

• TextAttack: Un framework de Python para ataques adversariales, entrenamiento y aumento de datos en PNL, que agiliza el proceso de prueba y mejora de la robustez de los models de PNL.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Una biblioteca de Python que proporciona herramientas para que desarrolladores e investigadores evalúen, defiendan y certifiquen models de machine learning contra amenazas adversariales como la evasión, el envenenamiento y la extracción.
• Garak: Un escáner de vulnerabilidades de IA generativa de código abierto, respaldado por Nvidia, que actúa como herramienta automatizada de red-teaming para encontrar agujeros de seguridad y fallos de inyección de prompts en los LLMs.
• Promptfoo: Un framework de pruebas y evaluación de código abierto diseñado específicamente para que los creadores de aplicaciones hagan red-teaming, benchmarking y aseguren LLM inputs, prompts y outputs.

Gobernanza de agentes de IA

La gobernanza de agentes de IA gestiona y supervisa los agentes autónomos de IA para garantizar que operan dentro de límites predefinidos, cumplen con las políticas organizativas y no ejecutan acciones maliciosas.

• Agent Governance Toolkit (Microsoft): Es un framework de seguridad en tiempo de ejecución de código abierto diseñado para abordar los riesgos del OWASP Top 10 para aplicaciones de IA agénticas. Cuenta con aplicación de políticas determinista en menos de un milisegundo para evaluar las acciones antes de la ejecución, anillos de aislamiento de privilegios para proteger las herramientas sensibles del sistema de llamadas no autorizadas de agentes, y una lista de materiales de decisiones automatizada (SBOM) para rastrear cadenas de auditoría y presupuestos de tokens.
• Adrian: Un monitor de seguridad en tiempo de ejecución de código abierto que analiza los logs de los agentes y las trazas de razonamiento en tiempo real para detectar el uso malicioso de herramientas, el drift de políticas o el comportamiento fuera de límites antes de que el agente actúe.
• VerifyWise: Una plataforma de gobernanza de IA de código abierto que proporciona inventarios centralizados de models, seguimiento del cumplimiento (como el de la Ley de IA de la UE) y pistas de auditoría integrales para los sistemas de IA empresariales.

Seguridad y protección del sistema

La seguridad y protección del sistema establece filtros a nivel de infraestructura y guardrails en tiempo real alrededor de los models de IA para interceptar contenido peligroso, prevenir fugas de datos y bloquear la explotación.

• Llama Guard (Meta): Una familia de clasificadores de protección basados en LLM de peso abierto, diseñados para filtrar contenido detectando prompts y completados tóxicos, inseguros o que violan las políticas.
• Guardrails AI: Un framework de código abierto que implementa capas de validación estructural y de calidad para garantizar outputs estructurados, eliminar datos personales y evitar alucinaciones.
• NeMo Guardrails (NVIDIA): Un kit de herramientas de código abierto que permite a los desarrolladores añadir restricciones conversacionales programables ("rails") para guiar el flujo del diálogo, imponer límites temáticos y bloquear inyecciones de prompts.

¿Qué es la IA responsable?

Los 4 principios rectores de la IA, también conocidos como inteligencia artificial responsable (IA), se refieren a generar confianza en las soluciones de IA mediante la aplicación de un conjunto de principios que son:

• Equidad
• Privacidad
• Seguridad y protección
• Transparencia

Estos principios ayudan a guiar el diseño, el desarrollo, el despliegue y el uso de la IA.

¿Por qué es importante la IA responsable?

Como muestran las últimas estadísticas:

• 90 % de las aplicaciones empresariales comerciales contarán con capacidades de IA el próximo año.
• 9 de cada 10 empresas líderes están invirtiendo en tecnologías de IA. Tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022, las empresas informaron de un...
• 97 % de aumento en el interés por el desarrollo de IA generativa.
• 72 % de aumento observado en la adopción de pipelines de machine learning para apoyar las estrategias de IA generativa.

La rápida adopción de la IA generativa y los LLMs ha suscitado preocupaciones y precauciones sobre:

• Riesgos de seguridad y éticos: Creciente vulnerabilidad a los fallos de LLM security, riesgos de IA generativa y sesgos de IA documentados (racismo, sexismo, capacitismo y edadismo).
• Cumplimiento normativo: Las estrictas leyes de privacidad de datos como el GDPR y la CCPA obligan a 77 % de las empresas a priorizar el cumplimiento de la IA.
• Compromiso financiero: Más del 80 % de las organizaciones están asignando al menos el 10 % de sus presupuestos de IA al cumplimiento, mientras que el 31 % está implementando plenamente los principios de IA responsable en toda su empresa.⁶

Preguntas frecuentes

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Lecturas adicionales

Conozca otras herramientas y prácticas para mitigar los riesgos de la IA generativa, como:

• LLM herramientas de seguridad
• Tecnologías de mejora de la privacidad
• Herramientas de LLMOps
• Herramientas de MLOps
• Herramientas de gobernanza de IA.

Cita esta investigación

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Registro de cambios

5 actualizaciones

202620252024

1. 10 de jun

   Añadidos Azure Machine Learning, Google Vertex AI, Claude, Arthur AI, Coralogix y Galileo a las secciones de plataformas.

2. 9 de jun

   Ampliada la sección de herramientas de IA responsable de código abierto con categorías de integridad de datos, robustez del modelo y seguridad del sistema.

3. 3 de jun

   Añadidas secciones de extensiones agénticas y gobernanza de agentes de IA con Databricks LakeWatch, Snowflake Project SnowWork y WitnessAI.

Enlaces de referencia

1.

Responsible AI - Databricks

2.

IBM Enables Responsible Enterprise AI with watsonx.governance

Forbes

3.

LLM App Development With Snowflake Cortex

Snowflake

4.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

5.

AI Safeguard - Govern Your Generative AI | Holistic AI

6.

Responsible AI Governance Consulting & Solutions | Accenture

Hazal Şimşek

Analista del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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