{"id":155940,"date":"2026-05-28T13:49:29","date_gmt":"2026-05-28T10:49:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.catonetworks.com\/glossary\/que-es-la-gobernanza-de-la-ia\/"},"modified":"2026-05-28T13:49:30","modified_gmt":"2026-05-28T10:49:30","slug":"what-is-ai-governance","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.catonetworks.com\/es\/glossary\/what-is-ai-governance\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la gobernanza de la IA?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La gobernanza de la IA es un conjunto de pol\u00edticas, procedimientos y controles dise\u00f1ados para gestionar el uso de la IA en una organizaci\u00f3n y su exposici\u00f3n a los riesgos asociados. Si bien la IA es una tecnolog\u00eda \u00fatil, conlleva varios riesgos para el negocio, como la posibilidad de violaciones de datos o alucinaciones de la IA que perjudican los procesos empresariales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que las empresas se vuelven m\u00e1s dependientes de la IA, la gobernanza de la IA es cr\u00edtica para gestionar la exposici\u00f3n al riesgo de seguridad y garantizar el cumplimiento normativo. Adem\u00e1s de pol\u00edticas y procedimientos, un programa efectivo de gobernanza de la IA requiere controles t\u00e9cnicos para hacer cumplir las pol\u00edticas y procedimientos administrativos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-ai-governance-matters-for-modern-enterprises\">\u00bfPor qu\u00e9 es importante la gobernanza de la IA para las empresas modernas?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de las empresas modernas est\u00e1n explorando el potencial de la IA para mejorar los procesos empresariales. Con el auge de la IA agente, esto incluye confiar en agentes de IA para operar de manera aut\u00f3noma, con poca o ninguna supervisi\u00f3n humana. Esto introduce un riesgo significativo para el negocio si los agentes de IA cometen errores o violan las pol\u00edticas corporativas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, la creciente integraci\u00f3n de la IA en soluciones SaaS significa que los empleados pueden utilizar soluciones de IA no autorizadas para fines comerciales. Esta IA en la sombra crea el potencial de filtraciones de datos y otras amenazas relacionadas con la IA si una organizaci\u00f3n carece de visibilidad y control sobre este uso de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La gobernanza de la IA es esencial para garantizar que el uso de la IA est\u00e9 alineado con las necesidades del negocio, los objetivos de seguridad corporativa y los requisitos de cumplimiento. Las empresas deben definir pol\u00edticas espec\u00edficas de IA para <a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/sase\/\">Secure Access Service Edge (SASE)<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/glossary\/what-is-secure-web-gateway-swg\/\">Secure Web Gateway (SWG)<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/glossary\/data-loss-prevention\/\">Data Loss Prevention (DLP)<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/glossary\/casb-cloud-access-security-broker\/\">Cloud Access Security Broker (CASB)<\/a> y <a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/zero-trust-network-access\/\">Zero Trust Network Access (ZTNA)<\/a> para hacer cumplir estos requisitos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 riesgos ayuda a mitigar la gobernanza de la IA?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las herramientas de IA pueden introducir varios riesgos para el negocio en relaci\u00f3n con las operaciones, la seguridad y otros factores. Algunas de las amenazas m\u00e1s significativas que un programa maduro de gobernanza de la IA puede mitigar incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Resultados Inexactos:<\/strong> Las herramientas de IA pueden producir resultados incorrectos o \u00abalucinar\u00bb debido a datos de entrenamiento incompletos o incorrectos. La gobernanza de la IA puede ayudar a identificar alucinaciones y gestionar sus efectos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Filtraci\u00f3n de Datos:<\/strong> Las herramientas de IA con acceso a datos sensibles pueden revelarlos a terceros no autorizados de diversas maneras. Los controles de seguridad de datos son vitales para gestionar los datos accesibles a la IA y lo que esta hace con esta informaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>IA en la sombra El uso no autorizado de herramientas de IA puede mover informaci\u00f3n sensible fuera del control de la empresa. Los programas de gobernanza de IA pueden ayudar a detectar y prevenir el uso de herramientas de IA no autorizadas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mal uso de la IA:<\/strong> Los atacantes o insiders maliciosos con acceso a herramientas de IA pueden utilizarlas para recopilar informaci\u00f3n sensible o da\u00f1arla para causar perjuicio a la empresa. Monitorear y controlar las entradas a los sistemas de IA puede proteger contra la inyecci\u00f3n de comandos y el mal uso de la IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Funciones principales de un programa de gobernanza de IA<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un programa de gobernanza de IA est\u00e1 dise\u00f1ado para identificar y abordar los principales riesgos asociados con el uso de IA en una organizaci\u00f3n. Esto incluye todo, desde decidir qu\u00e9 datos alimentar a un modelo de IA hasta gestionar el uso empresarial de herramientas habilitadas por IA y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de protecci\u00f3n de datos. Lograr estos objetivos es un proceso continuo y en m\u00faltiples etapas, ya que el uso de IA por parte de una organizaci\u00f3n y sus riesgos asociados evolucionan, y sus pol\u00edticas y procedimientos se vuelven m\u00e1s maduros.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Desarrollo de pol\u00edticas y controles de riesgo<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las pol\u00edticas de gobernanza de IA corporativa deben definir pol\u00edticas que gestionen los diversos aspectos de sus operaciones de IA. Algunas pol\u00edticas clave incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Uso aceptable de herramientas de IA<\/li>\n\n\n\n<li>Pol\u00edticas de control de acceso para agentes de IA<\/li>\n\n\n\n<li>Restricciones de manejo y compartici\u00f3n de datos para IA<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas pol\u00edticas probablemente evolucionar\u00e1n con el tiempo y deben especificar las reglas para herramientas internas frente a externas. Por ejemplo, un LLM corporativo que sea interno a la red corporativa puede tener m\u00e1s acceso a informaci\u00f3n sensible que ChatGPT y otras herramientas de IA de terceros.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Monitoreo y supervisi\u00f3n del uso<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La supervisi\u00f3n y la visibilidad del uso de la IA son esenciales para la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Si se permite que los sistemas de IA accedan a informaci\u00f3n protegida, entonces la organizaci\u00f3n necesita poder verificar que estos datos se utilizan y aseguran de manera adecuada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los elementos clave de un programa de monitoreo de IA incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Herramientas de red para identificar el uso de herramientas de IA autorizadas y no autorizadas<\/li>\n\n\n\n<li>Herramientas de visibilidad de seguridad de datos para monitorear el flujo de datos sensibles hacia y desde las herramientas de IA<\/li>\n\n\n\n<li>Registro de sesiones de IA y realizaci\u00f3n de revisiones de interacciones de IA<\/li>\n\n\n\n<li>Informe sobre el uso general de la IA y las interacciones sospechosas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La supervisi\u00f3n continua es esencial para gestionar las posibles amenazas de seguridad que plantea el uso de la IA. Una vez que ha ocurrido una filtraci\u00f3n de datos o un agente de IA comete un error en un flujo de trabajo cr\u00edtico, puede ser demasiado tarde para revertir el da\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Implementaci\u00f3n de la Gobernanza de IA en la Pr\u00e1ctica<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La gobernanza de IA se implementa t\u00edpicamente a trav\u00e9s de un proceso iterativo, donde la organizaci\u00f3n crea nuevas pol\u00edticas y controles a medida que el programa madura o el uso de la IA evoluciona. Por ejemplo, una organizaci\u00f3n podr\u00eda inicialmente definir pol\u00edticas que bloqueen el uso de ciertas herramientas de IA y luego actualizarlas para permitir su uso con ciertas restricciones.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas pol\u00edticas deben implementarse a trav\u00e9s de una colaboraci\u00f3n entre los equipos de seguridad, legal, TI y cumplimiento. Esto asegura que las pol\u00edticas satisfagan las diversas necesidades del negocio: proteger contra ciberataques, riesgos legales y no cumplimiento, mientras que tambi\u00e9n sean efectivamente aplicables. Las pol\u00edticas y controles tambi\u00e9n deben revisarse y actualizarse regularmente para garantizar su efectividad y realizar mejoras continuas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Definici\u00f3n de Herramientas de IA Aprobadas y Restringidas<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que la IA se integra cada vez m\u00e1s en soluciones SaaS y otro software, las empresas necesitan decidir qu\u00e9 herramientas est\u00e1n permitidas y cu\u00e1les est\u00e1n prohibidas. Estas decisiones deben basarse en una evaluaci\u00f3n del riesgo asociado con la herramienta, equilibrado con los beneficios comerciales potenciales que proporciona. Por ejemplo, si una organizaci\u00f3n implementa una herramienta SaaS en su nube privada, esto representa una propuesta de riesgo muy diferente a la de una herramienta similar gestionada por un tercero. Las herramientas internas pueden ser m\u00e1s confiables y tener acceso a una gama m\u00e1s amplia de datos sensibles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Incluso despu\u00e9s de sancionar una herramienta en particular, una organizaci\u00f3n debe controlar su acceso. Definir procesos de incorporaci\u00f3n, uso aceptable y pol\u00edticas de manejo de datos proporciona la visibilidad y el control necesarios para el uso de la IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Gesti\u00f3n de Acceso a Datos y Reglas de Clasificaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las filtraciones de datos y el uso indebido son un riesgo principal asociado con el uso de la IA. Los datos pueden ser expuestos accidentalmente a terceros no autorizados o utilizados de maneras que pongan en riesgo los datos, el negocio o a sus clientes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las pol\u00edticas de clasificaci\u00f3n y manejo de datos deben basarse en la sensibilidad asociada con los datos. Por ejemplo, una organizaci\u00f3n puede prohibir que la mayor\u00eda de la informaci\u00f3n personal identificable (PII) sea procesada por la IA, pero permitir que las herramientas internas accedan a nombres y direcciones de clientes. Sin embargo, todos los sistemas de IA externos podr\u00edan estar prohibidos de acceder a PII para gestionar los riesgos de violaci\u00f3n de datos y de incumplimiento regulatorio.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es un Marco de Gobernanza de IA?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los marcos de gobernanza de IA, como el Marco de Gesti\u00f3n de Riesgos de IA del NIST (RMF), est\u00e1n dise\u00f1ados para ayudar a las organizaciones a crear pol\u00edticas y controles para gestionar su exposici\u00f3n al riesgo de IA. Estos marcos cubren componentes clave de gobernanza de IA: responsabilidad, transparencia, seguridad y supervisi\u00f3n, y detallan c\u00f3mo las organizaciones pueden crear y madurar sus programas. Al construir programas utilizando estos marcos, las organizaciones tambi\u00e9n pueden simplificar el cumplimiento al mapear los requisitos regulatorios a los controles dentro del marco.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Elementos Clave Encontrados en Marcos Comunes<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los marcos de gobernanza de IA pueden tener diferentes objetivos y pueden incluir una variedad de elementos. Algunos de los m\u00e1s significativos incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Documentaci\u00f3n del Modelo:<\/strong> La documentaci\u00f3n del modelo detalla el modelo en uso, sus datos de entrenamiento y otros factores para apoyar la auditabilidad y la responsabilidad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Evaluaci\u00f3n de Sesgos:<\/strong> Las evaluaciones de sesgos intentan identificar sesgos que pueden existir en un modelo debido a su presencia en los datos de entrenamiento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Explicabilidad:<\/strong> La explicabilidad se refiere a la capacidad de entender c\u00f3mo un modelo de IA lleg\u00f3 a una decisi\u00f3n, apoyando la detecci\u00f3n de sesgos y errores.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Controles de Datos:<\/strong> Los controles de datos restringen la informaci\u00f3n disponible para un sistema de IA para proteger la privacidad y seguridad de los datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Evaluaciones de Impacto:<\/strong> Las evaluaciones de impacto determinan los efectos potenciales de implementar un modelo de IA en el negocio, los clientes y la sociedad para permitir gestionar cualquier da\u00f1o.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Monitoreo de Deriva del Modelo:<\/strong> El monitoreo de deriva del modelo trabaja para detectar cambios en el rendimiento de un modelo a lo largo del tiempo, basado en su exposici\u00f3n a datos adicionales y entrenamiento continuo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Documentaci\u00f3n del Entrenamiento:<\/strong> La documentaci\u00f3n del entrenamiento proporciona informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo se crea el modelo y apoya la auditor\u00eda y el cumplimiento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Procedimientos de Inferencia:<\/strong> Los procedimientos de inferencia explican c\u00f3mo un modelo procesa la entrada para generar salidas, lo cual es \u00fatil para evaluar la fiabilidad para su uso en producci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo deben las organizaciones evaluar las opciones de certificaci\u00f3n de gobernanza de IA?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las certificaciones de gobernanza de IA validan la efectividad de las pol\u00edticas de gobernanza de IA de una organizaci\u00f3n. Estas certificaciones pueden ser \u00fatiles por diversas razones, como el cumplimiento normativo o la construcci\u00f3n de confianza con clientes y socios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al evaluar las certificaciones de gobernanza de IA, los factores clave a considerar incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Alcance y frecuencia de las auditor\u00edas<\/li>\n\n\n\n<li>Nivel de rigor<\/li>\n\n\n\n<li>Alineaci\u00f3n con pol\u00edticas internas<\/li>\n\n\n\n<li>Alineaci\u00f3n con requisitos regulatorios (GDPR, PCI DSS, etc.)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo se alinea la gobernanza de IA con los controles de pol\u00edticas SASE?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los programas de gobernanza de IA tienen una efectividad limitada si las pol\u00edticas no se aplican a trav\u00e9s de controles t\u00e9cnicos. Las arquitecturas SASE son ideales para la aplicaci\u00f3n de pol\u00edticas de IA debido a su profunda y completa visibilidad en el tr\u00e1fico de red de una organizaci\u00f3n y su interacci\u00f3n con soluciones SaaS y otros programas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Rol de SWG en la supervisi\u00f3n de IA<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los SWG ayudan a las organizaciones a monitorear el tr\u00e1fico web de los usuarios y a hacer cumplir las pol\u00edticas de seguridad corporativa. Estos controles pueden ampliarse para apoyar la gobernanza de IA al inspeccionar el contenido que fluye hacia y desde las herramientas de IA en busca de exfiltraci\u00f3n de datos, inyecci\u00f3n de prompts y otras amenazas. Esta visibilidad en los recursos basados en la web proporciona un control cr\u00edtico sobre el creciente uso de herramientas SaaS habilitadas para IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Rol de DLP en la prevenci\u00f3n de la fuga de datos<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las herramientas de prevenci\u00f3n de p\u00e9rdida de datos (DLP) est\u00e1n dise\u00f1adas para identificar y bloquear el intercambio de datos sensibles con destinatarios no autorizados. Con el auge de la IA, el uso de DLP se expande para incluir la restricci\u00f3n de datos sensibles que se compartan con herramientas de IA o que sean exfiltrados por agentes de IA. Si bien DLP no puede gestionar la inyecci\u00f3n de prompts y riesgos similares, puede reducir sus impactos controlando el acceso a datos sensibles.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Identificaci\u00f3n de herramientas de IA en la sombra<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA en la sombra es una amenaza creciente con la proliferaci\u00f3n de herramientas SaaS, aplicaciones basadas en navegadores, extensiones de navegador no autorizadas y otras herramientas de IA no gestionadas. A menudo, las organizaciones sin un programa de gobernanza de IA maduro carecen de visibilidad sobre estas soluciones, exponi\u00e9ndolas a la p\u00e9rdida de datos y otras amenazas. Al monitorear el uso de aplicaciones de IA no autorizadas, las organizaciones pueden bloquear o restringir su uso de acuerdo con las pol\u00edticas corporativas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faqs-about-ai-governance\">Preguntas frecuentes sobre la gobernanza de IA<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfCu\u00e1l es el objetivo de la gobernanza de IA?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La gobernanza de IA est\u00e1 dise\u00f1ada para gestionar los riesgos del uso de IA en relaci\u00f3n con la seguridad, el cumplimiento y las operaciones. Un programa de gobernanza de IA gestiona el uso de IA y los datos que fluyen hacia y desde ella para mitigar los principales riesgos de IA para el negocio.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es un marco de gobernanza de IA?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un marco de gobernanza de IA es una herramienta dise\u00f1ada para ayudar a las organizaciones a desarrollar sus propios programas de gobernanza de IA que cumplan con los requisitos de seguridad y cumplimiento. Un ejemplo es el Marco de Gesti\u00f3n de Riesgos de IA del NIST (AI RMF), que detalla las mejores pr\u00e1cticas de seguridad para la gesti\u00f3n de sistemas de IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo reduce la gobernanza de IA el riesgo de IA en la sombra?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA en la sombra es principalmente un riesgo cuando una organizaci\u00f3n carece de visibilidad y control sobre el uso no autorizado de herramientas habilitadas por IA. La gobernanza de IA proporciona la capacidad de detectar el uso no autorizado de IA y hacer cumplir las pol\u00edticas corporativas de IA para que el uso de IA cumpla con las pol\u00edticas corporativas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQui\u00e9n es responsable de la gobernanza de IA en una empresa?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La responsabilidad de la gobernanza de IA se distribuye en toda la organizaci\u00f3n, ya que la IA puede poner en riesgo el negocio de diversas maneras. Por ejemplo, la IA puede introducir el riesgo de ciberataques, demandas legales o incumplimiento normativo. Por esta raz\u00f3n, la gobernanza de IA se implementa mejor a trav\u00e9s de un consejo multifuncional, que incluya los equipos de seguridad, TI, legal y cumplimiento, que asegure que las pol\u00edticas y controles de IA satisfagan las necesidades de todas las partes del negocio.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfSe requiere la gobernanza de IA para el cumplimiento normativo?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si bien las regulaciones pueden no requerir expl\u00edcitamente la gobernanza de IA, a menudo se requiere impl\u00edcitamente por leyes de protecci\u00f3n de datos como el GDPR y regulaciones como NIS2. Esto se debe a que las herramientas de IA pueden poner en riesgo la exposici\u00f3n de datos sensibles, utilizar indebidamente datos protegidos o causar fallos que impacten las operaciones de los sistemas centrales. Los programas de gobernanza de IA pueden ayudar a garantizar el cumplimiento de los requisitos de estas regulaciones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La Gobernanza de IA y su Papel en las Operaciones Empresariales Seguras<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que las empresas se vuelven m\u00e1s dependientes de la IA, permiti\u00e9ndole el acceso a datos sensibles y flujos de trabajo cr\u00edticos, la gobernanza de IA es esencial. Definir y hacer cumplir las pol\u00edticas de gobernanza de IA desde el principio ayuda a las organizaciones a reducir el riesgo de incidentes costosos e implementar un programa que pueda escalar y madurar con el tiempo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al crear una gobernanza de IA cr\u00edtica, es vital asegurar que las pol\u00edticas y procedimientos est\u00e9n respaldados y sean aplicados por controles t\u00e9cnicos. De lo contrario, la IA en la sombra y los atacantes pueden ser capaces de violar o eludir las pol\u00edticas para lograr sus objetivos a expensas de la seguridad y el cumplimiento normativo de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las soluciones SASE son ideales para esto, ya que los controles de SWG, DLP y visibilidad de la superficie de ataque pueden extenderse para cubrir amenazas y soluciones de IA tambi\u00e9n. Desplegar estas capacidades como parte de una plataforma de seguridad convergente con una profunda visibilidad en todo el tr\u00e1fico de WAN tambi\u00e9n ayuda a eliminar brechas de visibilidad y simplificar la gesti\u00f3n.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La gobernanza de la IA es un conjunto de pol\u00edticas, procedimientos y controles dise\u00f1ados para gestionar el uso de la IA en una organizaci\u00f3n y su exposici\u00f3n a los riesgos asociados. 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