Qué es el NIST AI RMF, en un párrafo
El NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0, documento NIST AI 100-1) es un marco voluntario del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU., publicado en enero de 2023, que ayuda a las organizaciones a gestionar los riesgos de los sistemas de IA. Se organiza en cuatro funciones — GOVERN, MAP, MEASURE y MANAGE — y no está atado a un sector ni a una tecnología.
En julio de 2024 NIST añadió el Perfil de IA Generativa (NIST AI 600-1), que aplica la misma estructura a la IA generativa. Identifica 13 riesgos propios o amplificados por la IA generativa, con más de 400 acciones sugeridas.
El marco se usa ampliamente como vocabulario común de riesgo de IA, y tiene una propiedad que lo vuelve un buen punto de partida: le pide que sepa qué IA está ejecutando antes de pedirle que mida nada. Para la mayoría de las empresas ahí empieza el problema — porque buena parte de la IA en uso nunca se registró en ningún lugar.
Las cuatro funciones en lenguaje simple
Las cuatro funciones no son una secuencia que se cumple una vez. GOVERN atraviesa todo el marco; MAP, MEASURE y MANAGE se repiten para cada sistema de IA. La columna de la derecha es nuestra lectura de dónde cae en cada una el uso de IA por parte de los empleados — no es texto de NIST.
| Función | Qué le pide | Dónde aparece la IA de los empleados (nuestra lectura) |
|---|---|---|
| GOVERN | Construir la cultura, la rendición de cuentas, las políticas y los procesos que hacen posible la gestión del riesgo de IA. Es transversal: alimenta a las otras tres. | Quién responde por las decisiones de IA, qué dice la política de uso de IA y si existe un inventario de sistemas de IA. |
| MAP | Establecer el contexto de cada sistema de IA: para qué sirve, a quién afecta y qué puede salir mal. | Para cada herramienta encontrada en uso: para qué se usa, quién la usa y con qué categoría de dato. |
| MEASURE | Evaluar, analizar y dar seguimiento a los riesgos de IA con métodos y métricas definidos. | Con qué frecuencia se usa cada herramienta, su nivel de riesgo y la tendencia en el tiempo. |
| MANAGE | Priorizar los riesgos y actuar sobre ellos, incluidos planes de respuesta y recuperación. | Qué pasa cuando se detecta una herramienta prohibida: un responsable, un plazo y un registro. |
Dos líneas que importan para Shadow AI
Dos subcategorías de la función GOVERN hablan directamente del problema de las herramientas que los empleados adoptaron por su cuenta. El texto de abajo está citado del AI RMF Playbook, en el original en inglés.
GOVERN 1.6: “Mechanisms are in place to inventory AI systems and are resourced according to organizational risk priorities.”
GOVERN 6.1: “Policies and procedures are in place that address AI risks associated with third-party entities, including risks of infringement of a third party’s intellectual property or other rights.”
Leída al pie de la letra, la primera no se cumple mientras los empleados usan herramientas de IA que nadie registró: un inventario que lista solo lo que compras aprobó no es un inventario de sistemas de IA en uso. La segunda trata todo servicio de IA externo como un tercero — incluido el asistente de chat gratuito que alguien abrió en una pestaña del navegador, que no tiene contrato, evaluación ni política detrás.
Por qué el inventario va primero
Las políticas, las mediciones y los planes de incidentes necesitan un objeto sobre el cual actuar. Sin inventario, cada una se escribe sobre un retrato de la empresa que ya está desactualizado. El estudio de 2025 de IBM sobre el costo de las brechas muestra cómo se ve esa brecha desde el otro lado de un incidente.
63%
de las organizaciones que sufrieron una brecha dijeron no tener políticas de gobernanza de IA para gestionar la IA o impedir que los empleados usaran shadow AI.
USD 670.000
es lo que un alto nivel de shadow AI sumó al costo promedio de una brecha, en el mismo estudio. El uso no aprobado de IA apareció en el 20% de las brechas analizadas.
Un camino inicial, en cinco pasos
Esta es nuestra lectura de cómo aplicar el marco al uso de IA por parte de los empleados, no texto de NIST. El orden importa: los programas que empiezan por la política en lugar del inventario suelen terminar reescribiendo la política.
- 1. Inventariar (GOVERN 1.6). Descubrir qué herramientas de IA están en uso, en qué equipos y con qué frecuencia — incluidas las que nadie aprobó. Vea cómo armar un AI-BOM.
- 2. Mapear el contexto (MAP). Para cada herramienta: para qué se usa, en qué equipo y con qué tipo de dato. Eso convierte una lista en algo sobre lo cual se puede decidir riesgo.
- 3. Definir la política (GOVERN). Cada herramienta pasa a ser permitida, restringida o prohibida, con la justificación registrada y una política de uso de IA firmada detrás. Vea el modelo de política comentado.
- 4. Medir (MEASURE). Dar seguimiento al uso y al riesgo en el tiempo, para que la mejora sea algo que se demuestra y no solo se afirma.
- 5. Responder (MANAGE). Una herramienta prohibida detectada se convierte en una tarea con responsable y plazo, no en una línea de un informe.
Tangerin AI incluye el NIST AI RMF entre sus 24 marcos y da seguimiento a su avance frente a él, mapeando las mismas evidencias a marcos relacionados como ISO/IEC 42001 y SOC 2. Da seguimiento; no certifica — y, como se explica abajo, nadie puede certificarlo contra el AI RMF.
Qué no es el AI RMF
No es una ley: el uso es voluntario. Tampoco es certificable. Si necesita un certificado que un auditor pueda emitir, ISO/IEC 42001 es el estándar de sistema de gestión de IA que sí es auditable y certificable, y los dos se llevan bien: el AI RMF aporta estructura y vocabulario de gestión de riesgo, y la ISO 42001 aporta un sistema de gestión contra el cual puede ser auditado.
Tampoco reemplaza conocer su propio entorno. Para ver qué herramientas de IA usan realmente sus empleados, el catálogo de herramientas de IA es público y gratuito, y el diagnóstico gratuito muestra en pocos minutos cómo se compara su gobernanza.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el NIST AI RMF?
El NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0, NIST AI 100-1) es un marco voluntario del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU., publicado en enero de 2023, para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos de los sistemas de IA. Se organiza en cuatro funciones: GOVERN, MAP, MEASURE y MANAGE.
¿El NIST AI RMF es obligatorio?
No. Es un marco voluntario, no una ley. Las organizaciones lo adoptan como vocabulario y estructura comunes para gestionar el riesgo de IA, y clientes o socios pueden preguntar por él en una debida diligencia.
¿Existe una certificación NIST AI RMF?
No. A diferencia de la ISO/IEC 42001, que es auditable y certificable, el AI RMF no es un estándar certificable: NIST no certifica organizaciones contra él. Desconfíe de quien venda una “certificación NIST AI RMF”. Lo que sí puede hacer es documentar cómo sus prácticas se corresponden con sus funciones.
¿Qué exige el GOVERN 1.6?
El GOVERN 1.6 dice (en el original, en inglés): “Mechanisms are in place to inventory AI systems and are resourced according to organizational risk priorities.” En la práctica, es saber qué sistemas de IA están en uso — algo imposible mientras los empleados usan herramientas que nadie registró.
¿El NIST AI RMF cubre la IA generativa?
Sí. En julio de 2024 NIST publicó el Perfil de IA Generativa (NIST AI 600-1), que aplica la estructura del AI RMF a la IA generativa. Identifica 13 riesgos propios o amplificados por la IA generativa y más de 400 acciones sugeridas.
Fuentes
- NIST — AI Risk Management Framework 1.0 (2023). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
- NIST — AI RMF Playbook — GOVERN function (subcategories GOVERN 1.6 and GOVERN 6.1) (2023). https://airc.nist.gov/airmf-resources/playbook/govern/
- NIST — NIST AI 600-1 — AI RMF: Generative Artificial Intelligence Profile (2024). https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence
- IBM Security — Cost of a Data Breach Report 2025 (2025). https://www.ibm.com/reports/data-breach