Metodología de evaluación y scoring

Versión del marco 2026.1 · actualizado 2026-06-30 · scoring SCORE-1.2 · catálogo CTRL-2026.1

1 · Modelo de decisión

  1. Clasificación jurídica previa. El perfil del sistema (prácticas del art. 5, áreas del Anexo III, componente de seguridad, transparencia del art. 50, GPAI) determina la clase de riesgo antes de puntuar nada.
  2. Motor de aplicabilidad. Cada control declara una condición de aplicabilidad sobre el perfil: rol, clase de riesgo, datos personales, autonomía, terceros y fase de ciclo de vida. Lo no aplicable se excluye del cálculo con motivo explícito y no penaliza.
  3. Evaluación por control. Estado de implantación × factor de riesgo × factor de clase, con tope si no hay evidencia aportada.
  4. Agregación ponderada por dominio y reescalado a 0-10 sobre los dominios con datos.
  5. Reglas de bloqueo y topes. Determinados incumplimientos limitan la puntuación máxima independientemente del resto.

2 · Estados de control y valor base

EstadoValorEfecto
Implementado y evidenciado1Sin referencia de evidencia se limita a 0.7.
Parcial0.5Puntúa proporcionalmente al peso del control.
Planificado0.25Puntúa proporcionalmente al peso del control.
Excepción aceptada0.6Sin control compensatorio ni caducidad válida se reduce a 0.25.
Ausente0Puntúa proporcionalmente al peso del control.
No aplicable (justificado)excluidoRequiere justificación; sale del denominador.

3 · Pesos por dominio

  • EU AI Act24%
  • Ciberseguridad y OWASP20%
  • GDPR y privacidad20%
  • Gobernanza y ética16%
  • Cadena de suministro y AI BOM8%
  • Ciclo de vida7%
  • Agentes autónomos5%

4 · Factores

Riesgo del control

  • critical×2
  • high×1.5
  • medium×1
  • low×0.75

Clase de riesgo del sistema

  • prohibited×1
  • high×1.25
  • limited×1
  • minimal×0.9

5 · Reglas de bloqueo

  • GATE-01 Práctica prohibida declarada (art. 5): puntuación 0 y conclusión de no conformidad.
  • GATE-02 Sistema de alto riesgo con controles críticos ausentes: tope 4,9.
  • GATE-03 Datos personales sin base jurídica o sin DPIA cuando es exigible: tope 5,9.
  • GATE-04 Producción con agentes autónomos sin límites de actuación ni kill switch: tope 5,5.
  • GATE-05 Cobertura de evaluación insuficiente: la conclusión se marca como no concluyente.

El informe final incluye el registro de decisión con las reglas efectivamente activadas en tu caso.

6 · Riesgo inherente, eficacia y riesgo residual (EFF-1.0)

La puntuación 0-10 mide madurez documental de control. En paralelo, el motor mantiene una cadena de riesgo independiente:

  1. Riesgo inherente. Cada riesgo de la taxonomía (24 riesgos, 7 categorías) parte de un impacto y una probabilidad base 1-5 que los factores del perfil (alto riesgo, decisiones automatizadas, autonomía, público, terceros…) mueven de forma explicada. Riesgo = impacto × probabilidad (1-25).
  2. Eficacia del control. implementación × diseño × operación × calidad de la evidencia, degradada un 30% si la verificación está fuera de la frecuencia exigida y un 15% si nunca se ha probado.
  3. Riesgo residual. La eficacia agregada de los controles mitigantes (media ponderada por peso × criticidad) reduce la probabilidad hasta un máximo del 80%; el impacto solo baja un punto con eficacia ≥ 85%. Ningún control lleva el riesgo a cero.
  4. Risk appetite. Umbral máximo de residual aceptable por categoría, declarado por la dirección. Por debajo se acepta con monitorización; por encima se abre plan de tratamiento obligatorio.
  5. Tratamiento y monitorización continua. La estrategia (mitigar, reducir y vigilar, evitar/rediseñar, aceptar) se deriva del nivel residual y de la eficacia; el calendario de verificación y los KRI salen de la frecuencia de cada control.

Apetito por defecto (escala 1-25)

  • Derechos fundamentales y equidad6
  • Privacidad y datos personales6
  • Seguridad del sistema de IA8
  • Autonomía y agentes6
  • Cadena de suministro de IA9
  • Fiabilidad y operación9
  • Cumplimiento y sanción6

Bandas de nivel

1-4 bajo · 5-9 moderado · 10-14 alto · 15-19 muy alto · 20-25 crítico.

7 · Versionado normativo

  • EU AI ActReglamento (UE) 2024/1689

    Prohibiciones y alfabetización aplicables desde 02/02/2025; GPAI desde 02/08/2025; alto riesgo Anexo III desde 02/08/2026.

  • GDPRReglamento (UE) 2016/679

    Arts. 5, 6, 9, 13-15, 22, 28, 32, 35, 44-49.

  • OWASPOWASP Top 10 for LLM Applications 2025

    LLM01-LLM10.

  • OWASPOWASP Agentic AI Threats & Mitigations (2025)

    Amenazas T1-T15 de agentes.

  • NISTAI RMF 1.0 + Generative AI Profile (NIST AI 600-1)

    Govern / Map / Measure / Manage.

  • ISO/IECISO/IEC 42001:2023

    Sistema de gestión de IA (AIMS).

  • ISO/IECISO/IEC 27001:2022 · 23894:2023 · 5259 · 5338

    Seguridad, riesgo IA, calidad de datos, ciclo de vida.

  • UEDirectiva NIS2 (UE) 2022/2555

    Solo si el sistema soporta infraestructura crítica.

  • Supply chainCycloneDX 1.6 (SBOM/ML-BOM) · EO SBOM baseline

    AI BOM y trazabilidad de componentes.

Esta herramienta produce una autoevaluación de gestión de riesgo; no constituye asesoramiento jurídico ni certificación de conformidad.