Normas ISO/IEC de Inteligencia Artificial y Big Data

Los temas de Inteligencia Artificial y Big Data se desarrollarán con rapidez en los próximos años, por ello es necesario su oportuna normalización.

El comité ISO/IEC JTC1/SC 42 está desarrollando estándares que abordan cuestiones
técnicas, empresariales, sociales y éticas. Para organizar el trabajo de forma coherente, las
distintas temáticas se organizan en los siguientes grupos de trabajo:

• AG 1 Sistema de gestión de Inteligencia Artificial
• AG 2 Ingeniería de sistemas de Inteligencia Artificial

• AHG 3 Ingeniería de sistemas inteligentes
• JWG 1 Implicaciones de gobernanza de Inteligencia Artificial

• WG 1 Normas básicas
• WG 2 Big Data
• WG 3 Confiabilidad
• WG 4 Casos de uso y aplicaciones
• WG 5 Enfoques y características computacionales de los sistemas de Inteligencia Artificial


Normas en elaboración

Dada la novedad de la temática, los futuros estándares de IA se han empezado a desarrollar
recientemente y están en una fase en la que las organizaciones de normalización de diversos países  pueden influir en su desarrollo. Entre estos se encuentran:

• ISO/IEC 22989 Inteligencia Artificial — Conceptos y terminología
El primer paso antes de desarrollar cualquier estándar sobre una temática es definir con precisión los términos que se van a usar, para evitar malas interpretaciones en el contenido de los futuros  documentos. Este proyecto contiene los términos aplicables al campo de la Inteligencia Artificial.

• ISO/IEC 23894 Tecnología de la información — Inteligencia Artificial — Gestión del riesgo
Este proyecto incorpora las directrices sobre la gestión del riesgo al que se enfrentan las organizaciones durante el desarrollo y la aplicación de técnicas y sistemas de IA, basándose en la Norma ISO 31000 sobre Gestión de Riesgos.

• ISO/IEC 24668 Tecnología de la información — Inteligencia Artificial — Marco de gestión
de procesos para analítica mediante Big Data

Este futuro estándar proporciona un marco para el desarrollo de procesos que permitan aprovechar eficazmente el análisis mediante Big Data en toda la organización, independientemente de los sectores o industrias.

• ISO/IEC 38507 Tecnología de la información — Gobernanza de TI — Implicaciones de gobernanza del uso de la inteligencia artificial por las organizaciones

Abarca la gobernanza en el uso de la IA por parte de las organizaciones: vocabulario para el gobierno de la IA; marco para comprender las implicaciones del uso de diferentes tecnologías de IA; soporte a los órganos de gobierno para evaluar, dirigir y supervisar la introducción y el uso de estas  tecnologías, aplicando los principios de gobernanza de la Norma ISO/IEC 38500.

• ISO/IEC TS Tecnología de la información — Inteligencia Artificial — Evaluación del

rendimiento de clasificación de los modelos machine learning

Este documento especifica metodologías para medir el rendimiento de clasificación de

modelos, sistemas y algoritmos de machine learning.

• ISO/IEC TR 24372 Tecnología de la información — Inteligencia Artificial — Visión

general de los enfoques computacionales para sistemas de Inteligencia Artificial

Proporciona una visión general del estado del arte de los enfoques computacionales

para sistemas de IA; principales características computacionales de los sistemas de IA;

principales algoritmos y enfoques utilizados en los sistemas de IA.

• ISO/IEC TR 24028 Tecnología de la Información – Inteligencia Artificial — Visión

general de la confiabilidad en Inteligencia Artificial

Enfocada a conseguir aumentar la confianza en los sistemas de IA y evaluar y conseguir la disponibilidad, resiliencia, fiabilidad, precisión, seguridad, privacidad, mantenibilidad y durabilidad.

Implicaciones éticas y sociales 

Además, las nuevas implicaciones éticas y sociales que supone el uso de la IA se están tratando en los dos siguientes proyectos:

• ISO/IEC TR 24368 Tecnología de la Información – Inteligencia Artificial – Visión general de consideraciones éticas y sociales

• ISO/IEC TR 24027 Tecnología de la Información – Inteligencia Artificial – Sesgos en los sistemas de Inteligencia Artificial y de toma asistida de decisiones

El INACAL de Perú, debería conformar una comisión espejo para tratar estos temas con vistas a formular la norma nacional correspondiente.