Gobernar cada modelo, cada agente y los datos que los respaldan.
BigID detecta la IA que opera en toda su empresa, tanto la autorizada como la no autorizada, mapea los datos con los que se entrena cada sistema, los recupera y a los que accede, y transforma su política de IA en controles aplicados a nivel de datos, en la nube o completamente dentro de sus propios límites. La evidencia se acumula a medida que avanza, preparándose para la Ley de IA de la UE, el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST, la norma ISO/IEC 42001 y la normativa futura.
IA autorizada y no autorizada en entornos de ejecución de IA en la nube, SaaS, código y herramientas de proveedores.
Lo que demuestra
¿Qué modelo se entrenó con qué datos?
Linaje, evaluaciones de riesgos y registros de auditoría, mapeados a los marcos de referencia con los que se informa.
Dónde se corre
En cualquier lugar, incluso en espacios aislados
Una plataforma que abarca desde SaaS multiusuario hasta soluciones totalmente desconectadas, con todas las funcionalidades en todos los modos.
¿En qué punto se encuentra ahora la gobernanza de la IA?
La gobernanza de la IA se mantiene cuando se ejecuta sobre los datos subyacentes.
Las empresas están desplegando modelos, copilotos y agentes a un ritmo vertiginoso, y para la mayoría, el riesgo de datos representa la mayor parte del riesgo de la IA. La IA se ejecuta en archivos, correo electrónico, chat, código y almacenes vectoriales, además de en bases de datos. BigID gestiona los modelos y esos datos de forma conjunta, por lo que la política se convierte en un control, y cada control deja constancia de su actividad.
Un inventario para los modelos y los datos que los alimentan.
Todos los modelos, agentes, canalizaciones y fuentes de datos en un solo lugar, Con el propietario, el propósito, los datos con los que se entrena o que recupera, y quién puede acceder a ellos. Los equipos de gobernanza parten de los bienes inmuebles, sin necesidad de conciliar hojas de cálculo.
Política que se ejecuta como control
Las normas de uso aceptable, acceso y responsabilidad se aplican en la capa de datos y modelos, Luego se registra en la herramienta GRC que ya utilizas para generar informes. El documento de política y el sistema en funcionamiento dicen lo mismo.
Gobernanza que se mantiene al ritmo de la deriva
Los modelos cambian, los datos cambian y las regulaciones cambian. El descubrimiento y la evaluación continuos mantienen actualizados el inventario, las puntuaciones de riesgo y las pruebas, de modo que la próxima auditoría se base en el patrimonio actual.
Véalo funcionar
Observa cómo funciona.
Evaluaciones de riesgos basadas en datos y agentes de BigID para la IA y el cumplimiento de la privacidad
Evaluaciones de riesgos para la IA y la privacidad, elaboradas a partir de los datos con los que interactúa un sistema de IA, con un agente que lleva a cabo la evaluación, para sistemas de IA, programas de privacidad y cumplimiento normativo.
2:10 / Demostración
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Qué necesitan respuesta los equipos de gobernanza y dónde BigID la proporciona.
Un programa de gobernanza que demuestra su valía a medida que avanza.
La gobernanza de la IA funciona como un ciclo: saber qué se está ejecutando, establecer las reglas, aplicarlas donde residen los datos y vigilar cualquier desviación. BigID ejecuta cada etapa con la misma inteligencia de datos, por lo que cada pasada deja como resultado el inventario, las evaluaciones, el linaje y el registro de auditoría que solicita el regulador.
EvalúeSepa qué está ejecutando. Una visión completa de cada modelo, agente y canalización, así como de cada fuente de datos que los alimenta, antes de que se escriba una sola política.
DefinirEstablezca las reglas desde el principio. Uso aceptable, controles de acceso, rendición de cuentas y estándares de comportamiento en todo el programa de IA, adaptados a los marcos normativos a los que usted debe rendir cuentas.
Hacer cumplirAplícalos en la capa de datos y en la capa del modelo. Se deben establecer límites en las indicaciones, aplicar el principio de mínimo privilegio a los agentes y utilizar datos limpios y conformes a la normativa antes de la formación, y en caso de infracciones, se asignarán medidas correctivas.
MonitorMantén el ritmo de la deriva. Descubrimiento y evaluación continuos a medida que cambian los modelos, los datos y las regulaciones, para que la postura de gobernanza se mantenga actualizada entre auditorías.
IA soberana
Gestiona completamente los datos, los modelos y los flujos de trabajo de IA dentro de tus propios límites.
La IA soberana mantiene los datos, los modelos y los sistemas que los gobiernan dentro de un límite definido por el usuario. BigID se crea una vez y se implementa en cualquier lugar, por lo que el descubrimiento, la clasificación, la gobernanza y los flujos de trabajo de agentes funcionan de la misma manera en un entorno aislado y sin conexión a la red que en la nube, sin conectividad saliente ni telemetría de comunicación con el servidor.
plano de control localTodo se queda dentro. La configuración, la orquestación del escaneo, los resultados, los paneles de control, las API, las indicaciones de IA y los registros de auditoría permanecen dentro de su entorno.
Trae tu propio modeloTus modelos aprobados impulsan la IA de BigID. La clasificación y la inteligencia de datos se ejecutan sin enviar datos confidenciales ni metadatos a un modelo de terceros.
Seguridad del producto integradaLas llaves y las credenciales siguen siendo suyas. Cifrado y gestión de claves controlados por el cliente, credenciales en su propia bóveda y análisis con privilegios mínimos.
Automatización más allá del accesoFlujos de trabajo basados en agentes incluidos. Las API, los informes, la orquestación de políticas y los flujos de trabajo basados en MCP para agentes y copilotos funcionan de la misma manera en implementaciones autogestionadas y aisladas de la red.
Implementar comoSoftware como servicio (SaaS) multiusuarioNube de un solo inquilinoTrae tu propia nubeNube privadaHíbridoEn las instalacionesTotalmente aislado del aire
Capacidades
Desde el primer inventario hasta la auditoría, todo en una misma plataforma.
Agrupados en el orden en que un programa de gobernanza suele adoptarlos: identificar la IA, comprender los datos con los que se ejecuta, evaluar el riesgo, demostrar su conformidad y exigirle que cumpla con los principios de una IA responsable; luego, extender los mismos controles a los empleados que utilizan la IA a diario y a los agentes que actúan en su nombre.
Descubrimiento de activos mediante IA e IA en la sombra
La gobernanza comienza con una lista completa. BigID encuentra la IA que se utiliza en toda la empresa, incluidos los copilotos, las bibliotecas, los modelos de proveedores y los servidores MCP que nadie ha registrado, y cataloga cada uno con el contexto que necesita un revisor.
Encuentra todas las fuentes de datos de IA por tipo de conector: LLM, agentes, artefactos de contexto y más.
Descubra modelos, agentes, copilotos y aplicaciones de IA en entornos de nube, SaaS, locales y de desarrollo.
Examine los entornos de ejecución de IA en la nube en busca de modelos que se ejecuten fuera de los flujos de trabajo aprobados.
Encuentra bibliotecas de IA y LLM en el código y las carpetas, y tokens de acceso a IA dentro de las aplicaciones.
Descubra los servidores MCP y consulte sus herramientas para ver qué datos exponen.
Identificar proveedores y terceros que utilizan IA no autorizada
Detectar usuarios no autorizados de modelos y el uso no autorizado de modelos con datos confidenciales.
Enlace de activos: confirme que cada fuente de IA esté vinculada a un activo en el inventario.
Cataloga modelos, agentes, aplicaciones, conjuntos de datos, flujos de trabajo, proveedores, propietarios y usos comerciales en un único registro.
Registre el propósito, el propietario, los conjuntos de datos, los controles, las evaluaciones de riesgos, el linaje, las políticas, las aprobaciones y los incidentes de cada sistema.
Controla los datos con los que se entrena la IA y los que recupera.
La mayor parte del riesgo en IA reside en los datos. BigID clasifica qué datos alimenta cada modelo, registra qué modelo aprendió de qué datos y mantiene los conjuntos de entrenamiento y las fuentes RAG limpios y conformes antes de que lleguen a un modelo.
Clasifique los datos estructurados y no estructurados, incluidas las bases de datos de código, chat y vectores, por sensibilidad y riesgo.
Clasifique los datos por taxonomía empresarial y contexto semántico, en cualquier idioma.
Registra qué modelos se entrenaron con qué datos y detecta datos confidenciales en los conjuntos de entrenamiento.
Mapea los flujos de datos y accede a su linaje dentro de las iniciativas de IA, desde los datos de origen hasta el resultado de la IA.
Etiquete los vectores en los almacenes de vectores por sensibilidad o línea de negocio y aplique controles de acceso a las aplicaciones RAG.
Gestionar conjuntos de datos de entrenamiento y RAG con búsqueda en lenguaje natural en todo el sitio
Oculte o tokenice los atributos del problema antes del entrenamiento, ya sea de forma nativa o a través de servicios de terceros.
Ejecutar conjuntos de datos predefinidos a través de comprobaciones de cumplimiento del marco de privacidad e IA.
Aplicar retención a los datos de IA, incluyendo disposición para consentimiento vencido o exclusión voluntaria de la toma de decisiones automatizada.
Automatice el trabajo de administración de datos con un copiloto de IA: etiquetado, dominios, descripciones comerciales y propiedad inferida.
Evaluaciones de privacidad de la IA y riesgos
Las evaluaciones parten de los aspectos que realmente afectan a un sistema de IA: la sensibilidad de sus datos, quién puede acceder a ellos y cómo se utilizan. Los cuestionarios aportan información que solo una persona puede responder, y un sistema de IA se aprueba una vez que se completan su evaluación y el RoPA (Registro de Riesgos y Prácticas) y no queda ningún riesgo pendiente.
Confirme que la evaluación de IA está completa, que el RoPA está completo y que no hay riesgos pendientes.
Automatice la evaluación de riesgos de la IA en la IA interna y de proveedores.
Capturar el riesgo del modelo, los datos y el uso de forma conjunta
Complemente los hallazgos basados en datos con cuestionarios.
Priorizar las iniciativas de IA según el riesgo legal.
Mida el riesgo de seguridad según la sensibilidad de los datos compartidos con la IA, manteniendo separadas las IA internas y externas.
Evaluar el riesgo de identidad: qué usuarios, grupos y agentes pueden acceder a cada sistema de IA y si ese acceso es el adecuado.
Postura de riesgo unificada en lo que respecta al riesgo de datos, el riesgo de modelos de IA, el riesgo de acceso y el riesgo de agentes.
Información sobre vulnerabilidades en IA SPM, escaneo de código y conversaciones.
RoPA se basa en datos descubiertos, con mapas de flujo de datos asistidos por IA que se mantienen actualizados a medida que cambian los sistemas.
Autocompletar las evaluaciones a partir de evidencia existente, como informes SOC 2 e ISO, y de PIA y RoPA relacionados.
Dirija los hallazgos y las aprobaciones a los propietarios responsables y realice un seguimiento de cada uno hasta su cierre con un registro de auditoría.
Cumplimiento normativo de la IA y alineación de políticas de agentes
Verifique cada sistema de IA y cada agente con respecto a las regulaciones, marcos y políticas internas a las que está sujeto, agregue sus propios controles y realice un seguimiento de todo desde un panel central. La evidencia proviene del programa en ejecución, por lo que está actualizada el día que un auditor la solicite.
Evaluar el riesgo en relación con la Ley de IA de la UE
Evaluar el cumplimiento del Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST
Cumplimiento nativo con la norma ISO/IEC 42001, junto con el RGPD, la CCPA y otras normativas de protección de datos.
Alinear el acceso de los agentes con las políticas, las obligaciones regulatorias y los controles internos.
Crear y realizar un seguimiento de los controles de cumplimiento personalizados.
Paneles de control ejecutivos de cumplimiento configurables
Identifique las infracciones de las políticas y, a continuación, asigne tareas y realice un seguimiento de la corrección desde el panel de control.
Generar evidencia para inventarios de IA, revisiones de riesgos, controles de acceso, gobernanza de datos, monitoreo e incidentes.
Un registro de cumplimiento y auditoría que indique qué datos se utilizaron para entrenar qué IA
Comparta hallazgos y evidencia con plataformas GRC, de catálogo e ITSM a través de API, MCP, intercambio de metadatos y bibliotecas integrables.
IA responsable, aplicada a nivel de datos.
Los principios de la IA responsable se cumplen cuando se vinculan a controles. BigID los pone en práctica mediante la seguridad de los datos, el cumplimiento normativo y la auditoría: de qué puede aprender un modelo, qué puede alcanzar, qué puede revelar y un registro de cada uno de estos datos.
Identificar datos regulados, personales, tóxicos, obsoletos, duplicados o innecesarios antes de entrenar o ajustar un modelo.
Evitar la exposición de datos personales, sensibles o regulados a través de los resultados de la IA.
Aplique la confianza cero a la IA: supervise y controle a qué datos pueden y deben acceder los modelos de datos.
Fomente la rendición de cuentas con registros de auditoría para la actividad de IA.
Transparencia en el linaje del modelo y los datos de entrenamiento, para que cada sistema de IA pueda mostrar en qué se basa.
Alinee los programas de IA con los estándares legales, éticos y reglamentarios y con su política de uso aceptable.
Violaciones de políticas superficiales, IA en la sombra, movimiento de datos riesgoso, riesgos inmediatos y brechas de cumplimiento en una sola vista.
Revocar el acceso, poner en cuarentena los datos, hacer cumplir las políticas, minimizar la exposición y demostrar el control.
Controlar cómo los empleados utilizan la IA
Los empleados obtienen los copilotos y asistentes que desean, dentro de reglas que la empresa puede defender. BigID supervisa lo que se comparte, bloquea los datos confidenciales cuando se le solicita y mantiene intactos los derechos de acceso de cada persona cuando la IA recupera datos en su nombre.
Supervise los datos compartidos con Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini y los agentes, con un registro de auditoría de lo que se compartió.
Detectar y bloquear datos confidenciales enviados a herramientas de IA e interfaces LLM.
Escaneo bidireccional de indicaciones y respuestas para términos sensibles y combinaciones de atributos.
Defina políticas de límites conversacionales y alerte a los administradores sobre conversaciones que no cumplan con dichas políticas.
Conservar los privilegios de acceso de los empleados cuando una solicitud de información revoque datos confidenciales.
Etiquete los datos confidenciales con etiquetas que los copilotos comprendan.
Vea qué empleados pueden usar qué copilotos y modelos, corrija los permisos y revoque cuando sea necesario.
Realiza un seguimiento de la actividad de datos activada por herramientas de IA en tiempo real, detectando accesos anómalos y movimientos no autorizados.
Gobernar los agentes de IA como identidades
Los agentes actúan con permisos reales sobre datos reales. BigID trata a cada uno como una identidad con un propietario, le aplica el mínimo privilegio en función de la sensibilidad de la información a la que puede acceder y mantiene un registro rastreable de todo lo que toca y produce.
Descubre agentes de IA en plataformas SaaS, en la nube, locales y de IA, incluyendo identidades no humanas y efímeras.
Asocie los agentes con los datos a los que acceden, las herramientas que utilizan y los propietarios responsables de ellos.
Correlacionar la identidad del agente con las cuentas de servicio y credenciales subyacentes.
Aplicar el principio de mínimo privilegio a los agentes en función de la sensibilidad de los datos y el contexto empresarial.
Reevaluar continuamente los derechos a medida que cambian el alcance, los datos o los riesgos del agente.
Supervise las interacciones de los agentes con datos confidenciales en tiempo real, detectando consultas inusuales, extracciones masivas y desviaciones de políticas.
Controla cómo los agentes utilizan los datos y se comunican entre sí.
Alerta sobre infracciones alineadas con las políticas de privacidad y seguridad de AI TRiSM.
Realiza un seguimiento de lo que los agentes ingieren, transforman, generan y exponen, con un linaje desde el origen hasta el resultado.
Automatice la remediación: revoque el acceso, ponga en cuarentena los datos o active una aprobación.
Ejecute la aplicación de la gobernanza de IA como un agente, desde BigID o desde Claude, Copilot, GPT y Gemini.
Cobertura
Todo tipo de IA y los datos que alcanza
El descubrimiento y la gobernanza se ejecutan sin agentes en entornos de nube, SaaS, locales, de IA y de desarrollo, ordenados por tipo de conector, de modo que el inventario abarca lo que la empresa construyó, compró y adoptó por su cuenta.
Modelos y entornos de ejecución de IA
Modelos internos y alojados en la nube, autorizados o que se ejecutan fuera de los flujos de trabajo aprobados.
Agentes de IA
Agentes como identidades no humanas y efímeras, con las cuentas de servicio detrás de ellos.
Copilotos y asistentes
Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini y los asistentes empresariales que utilizan los empleados.
Servidores MCP y artefactos de contexto
Los servidores y los agentes de contexto se conectan a través de, y los datos que cada uno expone
Datos de entrenamiento y ajuste fino
Fuentes estructuradas y no estructuradas, conjuntos de datos escalonados y lo que cada modelo aprendió de
Tiendas RAG y de vectores
Vectores etiquetados según su sensibilidad, con controles de acceso aplicados durante la recuperación.
Entornos de código y desarrollo
Bibliotecas de IA y LLM en repositorios y carpetas, y tokens de acceso de IA en aplicaciones
IA de proveedores y terceros
Proveedores que utilizan IA en sus datos, evaluados junto con lo que usted gestiona por su cuenta.
Marcos y regulacionesLey de AI de la UERMF de IA del NISTISO/IEC 42001GDPRCCPA / CPRAAI TRiSMTus propios controles
Prueba
Reconocido por su gobernanza de IA, se confía en los datos que la sustentan.
Reconocimiento de analistas
Frost & Sullivan: Empresa del año 2025 en gobernanza de IA.
Líder en la matriz QKS SPARK™: Gobernanza de la IA
Incluida en la Guía de Mercado de IA TRiSM de Gartner para 2025.
Presente en más de 30 ocasiones en los ciclos de Hype de Gartner de 2025, incluyendo Seguridad, Privacidad y Gestión de Proyectos de IA.
Líder en The Forrester Wave™: Soluciones para la detección y clasificación de datos confidenciales, segundo trimestre de 2026.
Clasificado en el puesto #1 en clasificación de datos por Intuit, entre 20 proveedores.
“BigID me proporciona una mayor visibilidad de los datos confidenciales, ayuda a priorizar las medidas de seguridad, reduce la superficie de ataque, refuerza el cumplimiento normativo y aumenta la eficiencia operativa en general, un pilar estratégico de nuestra transformación de ciberseguridad basada en la IA.”
CISO, empresa global de atención médica
“Necesitábamos automatizar los procesos y la gestión de datos en todos los sistemas para los datos de varios millones de clientes distribuidos en numerosos sistemas y conjuntos de datos. BigID fue la solución que lo hizo de la manera más eficiente y sofisticada, y además ofrecía más casos de uso que podíamos incorporar en el futuro.”
Director de Privacidad, Compañía Global de Telecomunicaciones
Antes de comprometerte
Lo primero que se preguntan los líderes en gobernanza, privacidad y seguridad es:
Ya contamos con una política de IA y una herramienta GRC. ¿Qué aporta BigID?
La capa que hace que la política sea cierta. Tu herramienta GRC registra los controles; BigID los aplica donde se encuentran los datos y los modelos: límites en las indicaciones, privilegios mínimos para los agentes, comprobaciones de cumplimiento antes de la capacitación. Luego, retroalimenta la evidencia al registro GRC, de modo que el sistema de registro y el entorno en funcionamiento coincidan.
¿Esto incluye la IA que no hemos desarrollado, como los copilotos y los modelos de proveedores?
Sí, y suele ser ahí donde el inventario crece más rápido. BigID descubre copilotos, asistentes, IA de proveedores, bibliotecas de IA en código y servidores MCP junto con modelos internos, y luego evalúa cada uno con respecto al mismo marco, con los datos a los que puede acceder y las personas y agentes que lo utilizan.
¿Cómo se adapta el programa a los cambios en la normativa sobre IA?
Los marcos de trabajo están configurados y sus propios controles se ubican junto a ellos. BigID se ajusta a la Ley de IA de la UE, al Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST y a la norma ISO/IEC 42001, además del RGPD y la CCPA, permite crear y realizar un seguimiento de los controles personalizados y los reevalúa continuamente, de modo que un nuevo requisito se convierte en un nuevo control en un inventario que ya se tiene.
Llévalo más lejos
Los detalles del programa y la normativa que lo rige.
Traiga un sistema de IA que necesite para gobernar. Lo mapearemos en tiempo real.
Implementación de un sistema piloto, un flujo de trabajo RAG, un modelo de proveedor en revisión. Le mostraremos en qué consiste, los datos que lo respaldan, quién y qué puede acceder a él, y la evidencia que genera en su propio entorno.
