Todo marco de gobernanza de IA — LGPD, ISO/IEC 42001, EU AI Act, NIST AI RMF — presupone lo mismo en su primer paso: que la organización sepa qué sistemas de IA usa. Ninguno lo llama AI-BOM, y ninguno funciona sin él.
Es el documento más pedido y menos existente. Cuando un auditor pregunta “muéstreme la relación de sistemas de IA en uso”, la respuesta más común es una planilla armada la semana anterior, con las cinco herramientas que alguien recordó. Esta guía trata de cómo armar una que se sostenga.
Qué es, y qué no es
AI-BOM (AI Bill of Materials) es el inventario estructurado de los sistemas de IA que la organización usa, contrata o construye. El nombre viene por analogía con el SBOM, la lista de componentes de un software, pero el objeto es distinto: el SBOM describe de qué está hecho un sistema; el AI-BOM describe qué hace un sistema, con qué dato y quién responde por él.
| Inventario de software | AI-BOM | |
|---|---|---|
| Pregunta que responde | ¿Qué está instalado en las máquinas? | ¿Qué genera, decide o procesa, con base en qué? |
| Fuente típica | Agente de inventario, MDM, licenciamiento | Detección de uso + contratos + declaración de las áreas |
| Ve SaaS por navegador | No | Sí, y es donde está la mayor parte |
| Ve IA embebida en herramienta aprobada | No, y es el caso más olvidado | Sí |
| Campo central | Versión y licencia | Finalidad, dato tratado y responsable |
La fila que más sorprende es la penúltima. Una porción relevante de la IA en uso en una empresa nunca se compró como IA: es una función que un proveedor ya aprobado encendió en una actualización — transcripción de reuniones, resumen de correo, autocompletado. El inventario de proveedores sigue correcto y el de tratamiento silenciosamente deja de estarlo.
Los campos que importan
Un AI-BOM útil cabe en una tabla. El error común es el opuesto al que se imagina: no es registrar de menos, es crear cuarenta campos que nadie completa. Estos son los que sostienen una auditoría:
| Campo | Por qué existe |
|---|---|
| Nombre y proveedor | Identificación. Parece obvio, pero “la IA del área legal” no es un registro. |
| Tipo | Herramienta de tercero, modelo, agente, pipeline o integración: el control aplicable cambia. |
| Finalidad de negocio | Es lo que vincula el sistema a la base legal y al objetivo de gestión de la ISO 42001. |
| Datos de entrada | Si hay dato personal y si hay dato sensible. Determina prácticamente todo lo demás. |
| Datos de salida | Dónde se usa el resultado, y si alimenta decisiones sobre personas. |
| Área y responsable nombrado | Sin nombre de persona no hay responsabilidad. “El área de TI” no sobrevive a una auditoría. |
| Jurisdicción de procesamiento | Dispara el análisis de transferencia internacional. |
| Uso para entrenamiento | Diferencia central entre el plan gratuito y el corporativo de la misma herramienta. |
| Nivel de riesgo | Prioriza. Sin clasificación, todo elemento pesa igual y nada se trata. |
| Estado | En evaluación, aprobado, restringido, prohibido, descontinuado. |
| Última verificación | Un inventario sin fecha de verificación es una afirmación, no una evidencia. |
Si trabaja con el EU AI Act en el radar, agregue la categoría de riesgo del reglamento; si con ISO/IEC 42001, agregue el vínculo con la evaluación de impacto del sistema. Ambos son derivaciones de los campos anteriores, no campos nuevos.
De dónde vienen los datos
Ninguna fuente sola cubre el inventario. Las cuatro, combinadas, sí:
- Detección técnica. Agente en el endpoint, registros de NGFW/SSE/SIEM o extensión de navegador. Es la única fuente que encuentra lo que nadie declaró, que es justamente lo que más importa. Ver la guía sobre Shadow AI.
- Finanzas y compras. Tarjeta corporativa y contratos revelan la IA pagada por las áreas de negocio, que rara vez pasa por TI.
- Declaración de las áreas. Un formulario corto por gerente. Captura contexto que ninguna detección captura: para qué sirve, quién depende, qué dato entra.
- Revisión de proveedores existentes. Cuáles de los sistemas ya aprobados ganaron funciones de IA desde la última evaluación. La fuente más laboriosa y la que más hallazgos produce.
El orden importa: empiece por la detección técnica, no por el formulario. Un formulario enviado antes de la detección vuelve con la lista de lo que la gente considera aceptable declarar. Enviado después, con la lista de lo detectado en la mano, la conversación pasa de “¿qué usan?” a “encontramos esto, ayúdennos a entender para qué sirve”, una pregunta mucho más fácil de responder con honestidad.
El orden de armado
Un AI-BOM completo en el primer mes es ficción. Lo que funciona es una secuencia donde cada etapa entrega valor por sí sola:
- Semanas 1–2 — Descubrimiento bruto. Encienda la detección y déjela correr sin juzgar nada. El producto de esta fase es una lista de dominios y herramientas con frecuencia de uso, no un inventario.
- Semanas 3–4 — Triaje por riesgo. Cruce la lista con un catálogo clasificado y atienda primero lo crítico y lo alto. El catálogo público sirve de punto de partida.
- Mes 2 — Contexto de negocio. Lleve la lista triada a los gerentes y complete finalidad, responsable y datos tratados. Recién aquí se vuelve un AI-BOM.
- Mes 3 — Amarre regulatorio. Vincule cada elemento a la base legal, al registro de operaciones y a los controles del marco adoptado.
- Continuo — Mantenimiento. Descubrimiento automático, revisión editorial trimestral y una regla: una herramienta nueva detectada genera una tarea con responsable y plazo, no una línea en un informe.
Dónde encaja el AI-BOM en cada marco
| Marco | Cómo aparece el inventario |
|---|---|
| LGPD / GDPR | Es el insumo del registro de operaciones de tratamiento y la única forma de responder al titular sobre con quién se compartió su dato. |
| ISO/IEC 42001 | Sostiene los controles de recursos para sistemas de IA y de ciclo de vida: no hay cómo demostrar gestión del ciclo de vida de sistemas que no están listados. |
| EU AI Act | Prerrequisito de la clasificación por franja de riesgo: solo se puede encuadrar lo que se sabe que existe. |
| NIST AI RMF | La función Map, la primera del marco, es esencialmente el ejercicio de inventariar y contextualizar. |
| ISO/IEC 27001 | Los sistemas de IA son activos de información y proveedores; entran en la gestión de activos y en la de terceros. |
Por eso conviene armar uno solo, bien hecho, en lugar de un artefacto por marco: el mismo inventario responde a todos, con proyecciones distintas.
Cuatro errores caros
- Inventariar solo lo que se contrató. Deja fuera exactamente la parte de riesgo: lo que entró sin pasar por nadie.
- Detenerse en el nombre de la herramienta.“ChatGPT” no es un registro. Una cuenta personal y un plan corporativo de la misma herramienta están en situaciones jurídicas distintas — ver LGPD y herramientas de IA.
- Mantenerlo en una planilla aislada. Sobrevive al primer trimestre y muere en el segundo, cuando quien la mantenía cambia de equipo.
- No registrar quién respondió. Sin responsable nombrado y fecha, el inventario no es evidencia: es memoria.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un AI-BOM?
Un AI-BOM (AI Bill of Materials) es el inventario estructurado de todos los sistemas de inteligencia artificial que una organización usa, contrata o desarrolla, incluidos modelos, herramientas de terceros, agentes, pipelines e integraciones. Para cada elemento registra finalidad, datos de entrada y salida, responsable, proveedor, jurisdicción de procesamiento y nivel de riesgo.
¿Cuál es la diferencia entre AI-BOM e inventario de software?
El inventario de software responde “qué está instalado”. El AI-BOM responde “qué decide, genera o procesa, con base en qué datos y bajo responsabilidad de quién”. Una herramienta de IA usada solo por el navegador no aparece en ningún inventario de software, y una función de IA embebida en un sistema ya aprobado tampoco.
¿Quién es responsable de mantener el inventario de IA?
En la práctica funciona cuando la responsabilidad es compartida: TI mantiene el descubrimiento técnico y el registro; el área de privacidad valida base legal y finalidad; y el gerente de cada área responde por el uso dentro de su equipo. Un inventario mantenido solo por TI queda técnicamente correcto y sin contexto de negocio.
¿Cada cuánto actualizar el AI-BOM?
El descubrimiento debe ser continuo y automatizado; la revisión editorial, trimestral. Un inventario actualizado a mano una vez al año describe el pasado: el conjunto de herramientas de IA en uso en una empresa cambia en semanas, no en años.