Estas son las mejores herramientas para inventario de sistemas de IA en empresas:
- PrivaLex
- OneTrust AI Governance
- Credo AI
- Holistic AI
- IBM watsonx.governance
- ServiceNow AI Control Tower
- Microsoft Purview
- Securiti
Crear un inventario de sistemas de IA en empresas ya no es una tarea administrativa. Es el punto de partida para saber qué IA usa la organización, quién la controla, qué datos procesa, qué proveedor interviene y qué obligaciones pueden activarse bajo el Reglamento europeo de IA.
El problema es que la IA rara vez aparece ordenada. Puede estar en modelos propios, herramientas SaaS con funciones generativas, copilotos internos, sistemas de scoring, chatbots, automatizaciones de marketing, procesos de RR. HH., APIs externas o agentes que el equipo técnico prueba antes de pasar por compras.
Sin un inventario vivo, la empresa no puede clasificar riesgos, asignar responsables ni demostrar evidencias. Y si además hay datos personales, decisiones relevantes sobre personas o proveedores críticos, el inventario debe conectarse con RGPD, seguridad, compras y gobernanza de IA.
Las 8 mejores herramientas para inventario de sistemas de IA en empresas
1. PrivaLex
Antes de elegir una plataforma, la empresa necesita una decisión más básica: qué va a considerar “sistema de IA” y cómo va a demostrar que lo tiene bajo control. Ahí es donde PrivaLex aporta valor. No como otro repositorio SaaS, sino como el equipo que traduce el AI Act, ISO 42001, RGPD y seguridad a un inventario operable.
En proyectos de AI Act, ayudamos a levantar el mapa real de IA antes de automatizarlo: sistemas propios, IA integrada en SaaS, proveedores, modelos fundacionales, agentes, datasets, prompts, outputs relevantes, propietarios internos, finalidad, datos personales cuando aplique, clasificación preliminar de riesgo y controles asociados.
El trabajo suele empezar con preguntas muy concretas:
- ¿Qué sistemas deben entrar en el inventario y cuáles no?
- ¿Quién debe ser owner de cada sistema?
- ¿Qué campos necesita compliance y qué campos necesita producto?
- ¿Cuándo un uso de IA debe escalar a privacidad, seguridad o dirección?
- ¿Qué evidencias habrá que enseñar a un cliente, auditor o regulador?
La diferencia está en evitar un inventario bonito pero inútil. Si el registro no permite tomar decisiones, bloquear usos no conformes, revisar proveedores o generar evidencias, será otra hoja de cálculo con interfaz. PrivaLex ayuda a diseñar esa estructura y, después, a configurarla en la herramienta que ya use la empresa o en la plataforma que decida incorporar.
2. OneTrust AI Governance
OneTrust AI Governance es una opción sólida para empresas que ya gestionan privacidad, terceros, cumplimiento o data governance dentro de OneTrust. Su propuesta específica de AI Discovery and Registry se centra en crear un sistema de registro para casos de uso, modelos, agentes y SaaS con IA integrada, con propietarios, metadatos, ciclo de vida e historial de cambios.
Es especialmente útil cuando la empresa necesita que el inventario no sea solo una lista, sino una puerta de entrada a evaluaciones de riesgo, aprobaciones, controles, reporting y revisión continua.
Puede ser una buena opción cuando necesitas:
- Inventario centralizado de modelos, agentes, datasets y proveedores.
- Detección de IA declarada y no declarada mediante procesos de intake, revisión de proveedores e integraciones.
- Metadatos consistentes para finalidad, propietario, estado, dependencia y riesgo.
- Conexión con privacidad, third-party risk y compliance corporativo.
- Workflows para aprobar, revisar o escalar sistemas de IA.
La cautela es la complejidad. Si la empresa todavía no sabe qué información mínima debe recoger, conviene diseñar primero el modelo de inventario y después configurar la plataforma.
3. Credo AI
Credo AI es una plataforma especializada en AI governance. Su enfoque de AI Registry busca descubrir y catalogar sistemas, agentes, proveedores y modelos, incluyendo shadow AI, clasificación de riesgo y dependencias.
Funciona bien en organizaciones donde producto, data science, legal y compliance necesitan trabajar sobre un mismo registro. También es útil cuando la empresa quiere que el inventario alimente políticas, evaluaciones, controles y reporting, no solo que almacene fichas.
Puede ser una buena opción cuando necesitas:
- Registro vivo de sistemas, agentes, aplicaciones, modelos y proveedores.
- Visibilidad sobre shadow AI o iniciativas no registradas.
- Clasificación de riesgo conectada con políticas internas y marcos regulatorios.
- Integración con herramientas de trabajo como Jira, ServiceNow, GitHub o Slack.
- Una capa específica de gobernanza de IA, separada de un GRC genérico.
Antes de elegirla, revisa cómo convivirá con tus herramientas actuales de GRC, MLOps, privacidad y seguridad. El inventario de IA debe evitar duplicidades y convertirse en una fuente fiable para todos los equipos.
4. Holistic AI
Holistic AI se orienta a descubrir, evaluar y gobernar sistemas de IA en toda la organización. Su plataforma habla de inventario centralizado de modelos, agentes, datasets y endpoints, además de detección de shadow AI y clasificación de sistemas.
Su encaje es fuerte cuando la empresa necesita más profundidad técnica alrededor del inventario: pruebas, sesgos, robustez, explicabilidad, monitorización y controles sobre sistemas en producción.
Puede ser una buena opción cuando necesitas:
- Descubrir sistemas de IA en cloud, código, SaaS y proveedores.
- Mantener un registro vivo de modelos, agentes, datasets y endpoints.
- Evaluar riesgos técnicos como sesgo, drift, seguridad, robustez o explicabilidad.
- Generar evidencias para AI Act, ISO 42001 o NIST AI RMF.
- Gobernar casos de uso de alto impacto o sistemas con decisiones sensibles.
No siempre será la primera herramienta para equipos pequeños. Su valor aumenta cuando hay muchas iniciativas de IA, sistemas técnicos en producción o necesidad de assurance más allá de la documentación.
5. IBM watsonx.governance
IBM watsonx.governance tiene más sentido en empresas grandes, entornos híbridos y organizaciones que necesitan una capa de gobierno, riesgo y cumplimiento sobre activos de IA complejos. IBM lo presenta como una solución para visibilidad, accountability, control y reporting preparado para auditoría.
Para inventario, su valor está en conectar activos, riesgos, políticas, controles y documentación en entornos donde hay modelos predictivos, IA generativa, proveedores y sistemas internos.
Puede ser una buena opción cuando necesitas:
- Inventarios y factsheets de modelos, prompts o casos de uso.
- Visibilidad sobre activos de IA propios y de terceros.
- Monitorización de rendimiento, sesgo, drift o calidad.
- Reporting para auditoría, riesgo corporativo y dirección.
- Integración con programas amplios de GRC y riesgo operacional.
La contrapartida es la madurez necesaria. No suele ser una herramienta ligera para empezar desde cero, sino una pieza de gobierno para organizaciones con volumen, arquitectura y equipos capaces de operarla.
6. ServiceNow AI Control Tower
ServiceNow AI Control Tower y AI Risk and Compliance pueden tener sentido cuando la empresa ya usa ServiceNow para workflows, riesgo, compliance, incidencias o gestión corporativa. La documentación de ServiceNow describe AI Control Tower como sistema de registro para el ciclo de vida de activos de IA, desde intake hasta despliegue, monitorización y retirada.
Su mayor ventaja es operacional: el inventario puede vivir dentro de procesos que la empresa ya usa para aprobaciones, tareas, issues, excepciones, evidencias y reporting.
Puede ser una buena opción cuando necesitas:
- Registrar sistemas, modelos, datasets, prompts y activos relacionados.
- Gestionar intake, evaluación, aprobación, despliegue, monitorización y retirada.
- Conectar inventario con riesgo, controles, incidencias y excepciones.
- Mantener trazabilidad de decisiones en un entorno corporativo ya implantado.
- Integrar IA dentro del modelo de GRC existente.
El límite es que la configuración debe ser muy cuidadosa. Si el inventario se define con campos genéricos, no capturará bien finalidad, rol AI Act, datos, proveedores, cambios sustanciales o supervisión humana.
7. Microsoft Purview
Microsoft Purview no es una herramienta completa de inventario de sistemas de IA en sentido regulatorio, pero puede ser muy relevante cuando la empresa usa Microsoft 365, Copilot, Azure o muchas aplicaciones generativas conectadas a datos corporativos.
Su valor está en descubrir y gestionar riesgos de datos vinculados a IA: información sensible, interacciones con copilotos, retención, eDiscovery, prevención de fuga de datos y controles de cumplimiento para apps generativas.
Puede ser una buena opción cuando necesitas:
- Visibilidad sobre uso de Copilot, agentes y aplicaciones generativas soportadas.
- Controles de protección de información en entornos Microsoft.
- Retención y búsqueda de prompts, respuestas o interacciones cuando proceda.
- Gestión de riesgos de datos asociados a IA.
- Complementar el inventario regulatorio con una capa fuerte de data governance.
No debería ser la única herramienta si necesitas clasificar todos los sistemas de IA por rol, riesgo, finalidad, proveedor y evidencias AI Act. Pero puede ser una pieza muy importante cuando el riesgo principal está en datos internos y herramientas Microsoft.
8. Securiti
Securiti AI Security and Governance se orienta a descubrir, catalogar y gobernar modelos de IA en nubes públicas, nubes privadas y aplicaciones SaaS, con foco en mapeo de datos, controles, privacidad y cumplimiento.
Puede ser útil en empresas donde el inventario de IA debe responder a una pregunta doble: qué sistemas usamos y qué datos están entrando en esos sistemas.
Puede ser una buena opción cuando necesitas:
- Descubrir y catalogar modelos en cloud, SaaS y proyectos internos.
- Mapear la relación entre datos, modelos, proveedores y riesgos.
- Conectar AI governance con privacidad, data intelligence y seguridad.
- Controlar exposición de datos personales o confidenciales en IA.
- Mantener visibilidad en entornos multi-cloud o distribuidos.
Su valor aumenta cuando la empresa ya tiene un programa fuerte de privacidad o data governance. En ese caso, el inventario de IA puede apoyarse en información que ya existe sobre datos, ubicaciones, accesos y proveedores.
Qué debe incluir un inventario de sistemas de IA
La herramienta importa, pero el modelo de datos importa más. Un inventario útil debe permitir responder, como mínimo, a estas preguntas:
- Qué sistema es. Nombre, descripción, finalidad, tipo de sistema, departamento y proceso afectado.
- Quién lo controla. Propietario interno, equipo técnico, responsable de negocio y función de compliance o privacidad asignada.
- Qué datos usa. Datos personales, categorías especiales, información confidencial, datos de entrenamiento, prompts, logs y outputs.
- Qué proveedor interviene. Modelo, API, SaaS, subprocesadores, ubicación, contrato, medidas de seguridad y cambios comunicados.
- Qué rol tiene la empresa. Proveedor, deployer, distribuidor, importador, integrador o usuario interno.
- Qué riesgo preliminar tiene. Riesgo inaceptable, alto riesgo, transparencia, riesgo limitado o riesgo mínimo según el contexto.
- Qué evidencias existen. Evaluaciones, aprobaciones, DPIA, pruebas, logs, controles, incidencias, formación y revisión humana.
- Cuándo se revisa. Fecha de alta, última revisión, próximo control, cambio relevante y estado del ciclo de vida.
El Reglamento europeo de IA funciona con una lógica basada en riesgo. Por eso el inventario debe permitir clasificar y justificar, no solo contar herramientas.
Inventario de IA y AI Act: por qué importa
Para cumplir con el AI Act, la empresa necesita saber si cada sistema cae en una categoría prohibida, de alto riesgo, sujeta a obligaciones de transparencia o de riesgo menor. También necesita saber si actúa como proveedor o como deployer, porque las obligaciones cambian.
En sistemas de alto riesgo, el inventario debe conectarse con gestión de riesgos, calidad de datos, documentación técnica, logging, instrucciones de uso, supervisión humana, robustez, ciberseguridad y monitorización. En sistemas que tratan datos personales, además, habrá que conectar con RGPD, DPIA, base jurídica, información a interesados y derechos.
Por eso el inventario no debería vivir aislado. Debe hablar con:
- Compras y vendor management.
- Seguridad e IAM.
- Privacidad y DPO.
- Producto y data.
- Legal y compliance.
- Auditoría interna.
- Dirección y comités de riesgo.
Si la empresa está trabajando también en AI Act e ISO 42001, el inventario puede ser el puente entre el sistema de gestión y las obligaciones regulatorias concretas.
Cómo implantar el inventario en 30 días
Una implantación realista no empieza intentando mapear todo con detalle perfecto. Empieza con una versión mínima que permita tomar decisiones.
Semana 1. Definir qué entra en el inventario: sistemas propios, herramientas SaaS con IA, copilotos, agentes, APIs, modelos, automatizaciones y proveedores críticos. Acordar campos mínimos y responsables.
Semana 2. Lanzar un levantamiento inicial con legal, IT, producto, compras, seguridad, privacidad, RR. HH., marketing y atención al cliente. Identificar shadow AI y herramientas ya usadas sin revisión formal.
Semana 3. Clasificar cada sistema con una matriz preliminar: finalidad, impacto en personas, datos personales, proveedor, criticidad, rol de la empresa y riesgo AI Act inicial.
Semana 4. Priorizar: sistemas que deben bloquearse, revisarse, documentarse, someterse a DPIA, pasar por evaluación técnica o entrar en workflow de aprobación.
El objetivo del primer mes no es tener una certificación completa. Es dejar de operar a ciegas.
5 Errores frecuentes al elegir herramienta
- Comprar una plataforma antes de decidir qué información debe recoger. La herramienta acabará reflejando la confusión interna.
- Limitar el inventario a modelos desarrollados por data science. La mayoría de empresas tienen IA en SaaS, copilotos, APIs, extensiones, automatizaciones y proveedores, no solo en modelos propios.
- No asignar propietarios. Un sistema sin owner no tiene mantenimiento, revisión ni accountability.
- Separar inventario de evidencias. Si el registro no enlaza evaluaciones, contratos, pruebas, decisiones y revisiones, servirá poco ante auditoría.
- Olvidar cambios. La IA cambia con versiones, prompts, datos, proveedores y usos. El inventario debe tener ciclo de vida, no solo fecha de alta.
Convertir el inventario en evidencia real
Un inventario de IA solo aporta valor si permite actuar. En PrivaLex ayudamos a convertir esa lista inicial en un sistema demostrable: qué sistemas entran, qué campos se necesitan, cómo se clasifica el riesgo, qué controles se activan y qué evidencias debe conservar la empresa.
Nuestro enfoque conecta cumplimiento normativo con inteligencia artificial, Reglamento europeo de IA, RGPD, ISO 42001, ISO 27001, NIS2, DORA y requisitos de clientes B2B.
Podemos ayudarte a:
- Crear el inventario inicial de sistemas de IA.
- Definir criterios de clasificación y escalado.
- Preparar workflows de aprobación.
- Revisar proveedores y contratos.
- Conectar el inventario con privacidad, seguridad y certificaciones.
- Configurar una herramienta existente o preparar criterios para elegir una nueva.
Si tu empresa ya usa IA pero no tiene un registro fiable, el primer paso no es comprar otra plataforma. Es saber qué hay, qué riesgo tiene y qué debe demostrarse. Solicita un risk assessment gratuito y revisamos tu punto de partida frente al AI Act.
Preguntas frecuentes
Es un registro vivo de los sistemas, modelos, agentes, proveedores y herramientas con IA que usa la empresa. Debe incluir finalidad, propietario, datos, proveedor, riesgo, evidencias y estado del ciclo de vida.
El Reglamento europeo de IA no se resume en “tener una lista”, pero sus obligaciones requieren saber qué sistemas existen, qué rol tiene la empresa, qué riesgo presentan y qué documentación o controles se aplican.
Sí. El inventario no debe limitarse a modelos propios. También debe recoger copilotos, herramientas generativas, SaaS con funciones de IA, APIs, agentes, automatizaciones y proveedores que influyen en procesos empresariales.
Debe haber un responsable global, normalmente compliance, legal, riesgo o seguridad, pero cada sistema necesita un owner de negocio o producto. Privacidad, IT, compras y seguridad deben participar cuando haya datos, proveedores o riesgo operativo.
Sí, para el primer levantamiento puede servir. Pero si hay muchos sistemas, aprobaciones, proveedores, cambios y evidencias, conviene pasar a una herramienta con workflows, propietarios, histórico y reporting.
ISO 42001 ayuda a ordenar el sistema de gestión de IA. El inventario alimenta ese sistema porque permite identificar usos, riesgos, responsables, controles, objetivos, cambios y evidencias de mejora continua.