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Análisis sobre AI Act, frameworks de governance, Data Governance y compliance de IA, en español y para profesionales en España y LATAM.
Fechas clave del AI Act 2026-2027: calendario regulatorio actualizado
Calendario completo del AI Act: fechas de aplicación, plazos para sistemas de alto riesgo (Anexo III) tras el Digital Omnibus de mayo 2026, obligaciones por nivel y qué debe hacer tu empresa antes de diciembre de 2027.
Leer →El AI Act en 2026: timeline, obligaciones y cuándo empieza la aplicación real
Agosto de 2026 marca la aplicación general del AI Act europeo. Timeline definitivo, obligaciones por nivel de riesgo, estado de los GPAI y qué hacer si tu empresa todavía no se ha preparado.
Leer →AI Act key dates: qué debe hacer tu empresa en cada hito regulatorio
Guía operativa sobre las fechas clave del AI Act: qué obliga cada hito, qué deben hacer las empresas y cómo preparar controles, linaje y documentación.
Leer →ISO 42001 vs NIST AI RMF: cómo elegir tu framework de AI Governance
Dos referentes, distintos por diseño. Comparamos alcance, certificabilidad y madurez requerida, y proponemos cómo combinarlos.
Leer →NIST AI RMF: guía práctica de las 4 funciones (Govern, Map, Measure, Manage)
Qué es el NIST AI Risk Management Framework, cómo se estructuran sus 4 funciones y cómo aplicarlo en paralelo al AI Act sin duplicar trabajo.
Leer →ISO 42001: checklist de los requisitos para certificarte
Los requisitos clave de ISO/IEC 42001 para certificar tu sistema de gestión de IA: cláusulas obligatorias, evidencia que pide el auditor y errores que retrasan la certificación.
Leer →AEPD y agentic AI: cómo está regulando España la IA generativa autónoma
La guía de la AEPD de febrero de 2026 ha cambiado el panorama. Repasamos riesgos clave y mitigaciones esperadas.
Leer →NIS2 en España: qué empresas están obligadas y qué exige
Qué empresas entran en el ámbito de NIS2, qué obligaciones de ciberseguridad impone y cómo se relaciona con el AI Act cuando usas IA en infraestructura crítica.
Leer →RGPD y AI Act: cómo se solapan (y no se solapan)
Dónde coinciden las obligaciones del RGPD y el AI Act cuando tratas datos personales en sistemas de IA, y dónde son normativas completamente independientes.
Leer →Cómo implementar un Data Governance Framework efectivo en la era del AI Act
Roles, arquitectura, linaje y calidad de datos: guía práctica para construir un framework auditable y conforme al AI Act, con herramientas y checklist final.
Leer →Roles y responsabilidades de un equipo de Data Governance: la estructura mínima para el AI Act
Qué hace cada rol de Data Governance, qué perfil necesita y cuál es la estructura mínima para que la gobernanza funcione y cumpla el AI Act.
Leer →Qué es un catálogo de datos y para qué sirve realmente
Qué es un data catalog, cómo funciona por dentro, qué herramientas existen en 2026 y por qué la mayoría de implementaciones fracasan antes de los seis meses.
Leer →Qué es el linaje de datos y por qué lo exige el AI Act
Qué es el data lineage, tipos de linaje, herramientas para automatizarlo y por qué el artículo 10 del AI Act lo convierte en una obligación legal para sistemas de alto riesgo.
Leer →Data quality management: qué es, cómo medirlo y por qué importa al AI Act
Dimensiones de la calidad del dato, cómo implementar reglas como código, herramientas en 2026 y qué exige el AI Act sobre la calidad de los datos de entrenamiento.
Leer →Cómo medir la calidad del dato: KPIs, umbrales y dashboards
Los 7 KPIs fundamentales de data quality, cómo definir umbrales con el negocio, cómo construir un dashboard que alguien con autoridad mire cada semana y dónde medir en el pipeline.
Leer →Herramientas de data quality en 2026: comparativa completa
Great Expectations, Soda, Monte Carlo, Collibra DQ y más: qué hace cada una, cuándo elegir open source vs SaaS, y cómo encaja cada herramienta en tu pipeline de datos.
Leer →Data profiling: qué es y cómo hacerlo antes de definir reglas de calidad
El paso que casi todos se saltan antes de implementar reglas de calidad. Qué es el data profiling, qué técnicas usar y cómo convertirlo en input para tus KPIs de calidad.
Leer →Data cleansing: el proceso paso a paso para limpiar datos sucios
De la detección de anomalías a la corrección y validación: el flujo completo de data cleansing, con criterios para decidir cuándo automatizarlo y cuándo requiere revisión humana.
Leer →Calidad de datos de entrenamiento: qué exige exactamente el artículo 10 del AI Act
El artículo 10 obliga a garantizar la calidad de los datos de entrenamiento en sistemas de alto riesgo. Qué debes documentar, qué controles esperan los auditores y errores comunes al justificarlo.
Leer →Las 6 dimensiones de la calidad del dato explicadas con casos reales
Completitud, exactitud, consistencia, oportunidad, validez y unicidad: qué mide cada una, por qué importa y qué casos reales ilustran el impacto cuando falla.
Leer →¿Es la IA más barata que un empleado? La respuesta real para perfiles de datos
Cuánto cuesta realmente un agente de IA que haga el trabajo de un Data Governance Specialist. Números reales, comparativa con el coste humano y dónde la IA amplifica en lugar de reemplazar.
Leer →Habilidades clave en Data y AI Governance: más allá de lo técnico
Lo que realmente necesita un perfil de Data o AI Governance no es Python ni SQL avanzado. Es criterio, capacidad de negociación, pensamiento sistémico y comprensión regulatoria.
Leer →AI Governance Officer: el rol que más está creciendo en 2026
Qué hace un AI Governance Officer, en qué se diferencia de un DPO o un Data Governance Lead, y qué perfil está pidiendo el mercado en España en 2026.
Leer →Cómo crear un comité de gobernanza de IA desde cero
Quién debe estar en un comité de gobernanza de IA, con qué frecuencia se reúne y qué decide en cada sesión. Con agenda tipo para la primera reunión.
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