Referencia
Recursos
Una lista corta y con criterio. No pretende ser exhaustiva: para eso ya existen repositorios. Aquí están las fuentes y marcos que uso de verdad en gobierno de IA, cada uno con una nota de para qué sirve y, cuando aplica, cuándo no.
Marcos y fuentes primarias
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Reglamento Europeo de IA (UE) 2024/1689
El texto oficial del EU AI Act en EUR-Lex. Fuente primaria: el articulado, no la interpretación de un tercero. Disponible en español.
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El primer estándar internacional de sistema de gestión de IA (AIMS), y el único certificable. Marco para establecer, operar y mejorar la gobernanza de IA en una organización.
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NIST AI Risk Management Framework
Marco voluntario de gestión de riesgos de IA del NIST, organizado en cuatro funciones: Govern, Map, Measure, Manage. Vocabulario operativo útil, aunque no sea normativo en la UE.
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Base de datos curada del MIT con más de 1.000 riesgos de IA extraídos de decenas de marcos, organizados en dos taxonomías (causal y por dominio). Incluye ya una base de mitigaciones. Útil para no reinventar la lista de riesgos.
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OCDE — AI Incidents and Hazards Monitor (AIM)
El monitor de incidentes y peligros de IA de la OCDE: casos reales detectados en prensa internacional, con la definición oficial de 'incidente'. Evidencia para hablar de riesgo con hechos, no con hipótesis.
Contexto español y europeo
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AESIA — Agencia Española de Supervisión de la IA
La autoridad nacional de referencia del Reglamento Europeo en España. España fue el primer Estado miembro en crear una. Publica principios, guías y documentos sectoriales.
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Oficina Europea de IA (placeholder — verificar enlace)
Hueco reservado para la AI Office de la Comisión Europea y otras referencias europeas. Pendiente de verificar URL antes de publicar.
Lecturas
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Libros que recomiendo
Cuatro o cinco libros o artículos, cada uno con mi visión de por qué importa.
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Manual de ética aplicada en inteligencia artificial — Camacho Ibáñez y Villas Olmeda
Anaya, 2023. En español. Aterriza la ética de IA en cuatro principios operativos: responsabilidad, privacidad, equidad y explicabilidad.
Nota El que doy a quien empieza y no sabe por dónde. En español, concreto, sin filosofía de sobremesa. Antes que cualquier tocho en inglés.
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Atlas of AI — Kate Crawford
Yale University Press, 2021. Crawford traza la IA como industria extractiva: recursos, trabajo, datos y poder.
Nota El que te quita la ingenuidad. La IA no es ni artificial ni inteligente: es extracción y poder. Lo saco cuando alguien cree que esto va solo de modelos.
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Responsible AI — Olivia Gambelin
Kogan Page, 2024. Gambelin propone una IA responsable que parte de los valores de la organización, no del cumplimiento.
Nota Baja la ética de los principios a la práctica. Útil cuando un equipo quiere 'hacer IA responsable' y no ve que eso empieza por decidir qué valora, no por rellenar una plantilla.
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Practical AI Governance — Shoshana Rosenberg
Kogan Page, 2026. Rosenberg, sobre cómo construir un programa de gobernanza con autoridad operativa real, más allá del checklist.
Nota El más cercano a cómo trabajo. Arquitectura de autoridad y gobernanza que detecta lo que la IA hace de verdad dentro, no lo que se asume. Si solo lees uno de operación, este.
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Ethical Machines — Reid Blackman
Harvard Business Review Press, 2022. Blackman, filósofo metido a consultor, sobre sesgo, explicabilidad y privacidad.
Nota Filósofo metido a consultor, y se nota: corta el ruido. Conciso, que en este campo ya es mérito.
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The Oxford Handbook of AI Governance
Oxford University Press. Compendio académico multiautor que cubre el campo de la gobernanza de IA por capítulos temáticos.
Nota No es para leer de corrido, es para consultar. Cuando necesito la visión ordenada de un subtema, lo abro por el capítulo que toca.