En el marco del Mes de Concienciación sobre Ciberseguridad celebrado en octubre, las organizaciones revisan sus necesidades de protección, centrándose especialmente en la seguridad de los datos que nutren sus sistemas de inteligencia artificial (IA). La procedencia, derechos de uso y posibles alteraciones de dichos datos plantean no solo preguntas legales, sino también de seguridad. Sin poder responder a estas cuestiones, las organizaciones se enfrentan a crecientes riesgos legales, éticos, operativos y de seguridad.
Para abordar estos desafíos, el Comité Técnico de Estándares de Procedencia de Datos de OASIS (DPS) está trabajando en la creación de un estándar industrial que facilite la comprensión del origen de los datos. Al igual que los equipos de software gestionan sus componentes para minimizar riesgos en la cadena de suministro, los equipos de IA necesitan visibilidad sobre los datos que alimentan sus sistemas. Esta visibilidad es fundamental para asegurar la integridad de los datos, la privacidad, gobernanza y rendición de cuentas, proporcionando al equipo de seguridad una base sólida para detectar incoherencias.
En mayo de 2026, OASIS lanzó la versión 1 de la especificación de Metadatos de Procedencia de Datos. Este modelo proporciona un lenguaje común para describir y gestionar la procedencia y linaje de los datos, permitiendo a las organizaciones evaluar su origen, creación y condiciones de uso. La especificación organiza los metadatos en tres áreas: Fuente, que indica quién desarrolló un conjunto de datos; Procedencia, que muestra su origen y generación; y Uso, que cubre el consentimiento, derechos de licencia y características de los datos.
Desde la perspectiva de seguridad, la trazabilidad de la procedencia de los datos permite la detección de cambios, facilitando decisiones informadas sobre qué datos son confiables. La adopción de este estándar, respaldada por investigaciones de la Data & Trust Alliance, ha demostrado éxito en su implementación temprana en compañías como IBM, que ha integrado la procedencia en sus flujos de trabajo para garantizar una cadena de custodia confiable desde la creación hasta el despliegue.
Para aquellas organizaciones que desean iniciar este proceso, los expertos recomiendan comenzar con conjuntos de datos de alto riesgo, realizar pilotos pequeños e involucrar a equipos legales y de cumplimiento desde el inicio. Adoptar el seguimiento de procedencia desde los comienzos de una startup puede reducir la fricción conforme la empresa crece.
Este Mes de Concienciación sobre Ciberseguridad, la OASIS DPS TC invita a nuevas voces a unirse a sus esfuerzos para refinar y extender el estándar, promoviendo una IA confiable basada en datos que se puedan entender, verificar y utilizar de manera responsable.
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