Basándose en las ideas clave del documento «Atlas de riesgo de IA: taxonomía y herramientas para navegar los riesgos de IA», está claro que la industria enfrenta un desafío crucial. Los autores proporcionan un marco integral para comprender, clasificar y mitigar los riesgos vinculados a la IA más avanzada de hoy. Pero mientras las herramientas y las taxonomías están madurando, la mayoría de las empresas están peligrosamente atrasadas en la forma en que manejan estas nuevas y rápidas amenazas en evolución. El AI ATLAS de IA ofrece un marco poderoso para clasificar y administrar los riesgos únicos asociados con la inteligencia artificial, pero es importante reconocer que no es el único sistema disponible. Otros marcos, como el marco de gestión de riesgos de IA NIST, varios estándares ISO sobre la gobernanza de la IA y los modelos desarrollados por los principales proveedores de nubes, también ofrecen una valiosa orientación para comprender las amenazas relacionadas con la IA y la estructura de las salvaguardas apropiadas. Cada uno tiene su propio enfoque, fortalezas y alcance, ya sean principios generales, pautas específicas de la industria o listas de verificación prácticas para el cumplimiento. En esta discusión, nos centraremos en el marco Atlas para desarrollar el hábito de utilizar la experiencia externa y las estrategias probadas al tratar las complejidades de la IA en la nube. El Atlas es especialmente útil para su taxonomía organizada de riesgos y sus herramientas prácticas de código abierto que ayudan a las organizaciones a crear un enfoque claro e integral para la seguridad en la nube de IA. Al involucrarse profundamente con tales marcos, las empresas pueden evitar comenzar desde cero y, en su lugar, aprovechar el conocimiento colectivo de la seguridad más amplia y las comunidades de IA, avanzando hacia una IA más segura y eficiente.