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Beam AI ha completado una auditoría de sesgo independiente para su sistema de IA agéntica bajo la Ley Local 144 de la Ciudad de Nueva York, realizada y verificada por Asenion (anteriormente Fairly AI). Los resultados ya están disponibles: nuestra plataforma cumple con el estándar de equidad y conformidad regulatoria.
Nos enorgullece este hito, y consideramos que es un factor clave para cualquier organización que evalúe plataformas de IA para uso empresarial.
¿Qué es la NYC LL144?
La Ley Local 144 de la Ciudad de Nueva York, en vigor desde julio de 2023, es una de las primeras normativas en los Estados Unidos que exige auditorías de sesgo independientes para las herramientas de decisión automatizadas. Se aplica a los sistemas de IA utilizados en decisiones relacionadas con el empleo, como la selección, puntuación o clasificación de candidatos.
La ley exige:
Una auditoría de sesgo independiente realizada por un auditor externo cualificado. La auditoría evalúa el impacto adverso por motivos de raza, etnia y sexo. Los resultados deben hacerse públicos y la auditoria debe renovarse anualmente.
Para la IA empresarial, la LL144 sentó un precedente importante: transformó el discurso de «nos tomamos la equidad en serio» a «demuéstrelo».
Por qué es importante para nuestros clientes
Si está desplegando agentes de IA en flujos de trabajo de recursos humanos, cumplimiento normativo o atención al cliente, la cuestión no es si la regulación llegará, sino que ya está aquí.
La LL144 es una normativa estadounidense, pero se enmarca en una tendencia global más amplia. La Ley de IA de la UE clasifica la IA aplicada al empleo como de alto riesgo, lo que exige evaluaciones de conformidad y un seguimiento continuo. La norma ISO/IEC 42001 proporciona un marco de sistemas de gestión para la gobernanza responsable de la IA. Estos estándares están convergiendo y el nivel de exigencia es cada vez mayor.
Para los clientes de Beam, superar esta auditoría significa:
Verificación independiente de que nuestro sistema de IA agéntica ha sido evaluado contra sesgos en categorías protegidas.
Preparación para el cumplimiento normativo para organizaciones que operan en la ciudad de Nueva York o que trabajan con clientes basados en esta área metropolitana.
Y una base sólida para cumplir con requisitos regulatorios más amplios a medida que las leyes de IA se extiendan a otras jurisdicciones.
Este no es un esfuerzo puntual. Una IA responsable exige auditorías continuas, y nuestro compromiso es mantener esta certificación a medida que evolucione el panorama normativo.
Nuestro enfoque de una IA de confianza
La arquitectura de la plataforma de Beam se diseñó teniendo en cuenta la auditabilidad. Cada decisión que toma un agente de IA es trazable. La lógica y los flujos de datos son transparentes. Esto es lo que facilitó el proceso de auditoría de la LL144: cuando su sistema está diseñado para la transparencia, demostrar la equidad es una consecuencia natural.
También cumplimos con el RGPD, contamos con la certificación ISO 27001 y la atestación SOC 2, con opciones de residencia de datos en la UE, nube privada y despliegue local (on-premise). La auditoría de sesgo LL144 añade otra capa de confianza a este sistema.
Sobre Asenion
La auditoría fue realizada por Asenion (anteriormente Fairly AI y anch.AI), una firma especializada en gobernanza de IA, auditoría de sesgos y cumplimiento normativo. Beam AI ha sido incorporada al AI Trust Registry de Asenion, un directorio público de organizaciones que han superado con éxito auditorías de IA independientes.
Agradecemos al equipo de Asenion su colaboración y rigor a lo largo de todo el proceso.
Próximos pasos
La IA responsable es un compromiso continuo, no un hito que se alcanza y se olvida. Seguiremos invirtiendo en pruebas de equidad, preparación para el cumplimiento normativo y transparencia de la IA a medida que las normativas sigan evolucionando en EE. UU., Europa y el resto del mundo.
Si está evaluando plataformas de IA corporativas y el cumplimiento normativo es una prioridad en su hoja de ruta, estaremos encantados de mostrarle cómo Beam aborda este desafío.
