Red Hat anunció la creación de asago, un proyecto comunitario de código abierto destinado a automatizar la transformación de políticas de gobernanza de Inteligencia Artificial (IA) en sistemas de IA listos para producción e implementados con seguridad.
Este proyecto conecta las etapas, herramientas y requisitos fragmentados entre los equipos de ingeniería y compliance para crear un flujo de trabajo automatizado, auditable y rastreable. El objetivo es ayudar a entregar sistemas de IA más seguros y listos para producción, impulsando la innovación en menor tiempo.
“A medida que las organizaciones avanzan de proyectos piloto experimentales hacia agentes autónomos de IA a largo plazo, establecer guardrails operacionales claros se convierte en un requisito esencial de infraestructura”, afirmó Steven Huels, Vicepresidente de Ingeniería de IA en Red Hat. Además, señaló que a través de iniciativas como Ligthwell, la compañía está trabajando para proteger la cadena de suministro open source contra vulnerabilidades impulsadas por IA. “La nueva plataforma, asago, complementa este esfuerzo y representa el siguiente paso lógico para la IA corporativa al automatizar la conexión entre definiciones de políticas corporativas y agentes en producción. Esto ofrece a las empresas la confianza operacional de extremo a extremo necesaria para escalar una IA confiable en ambientes de nube híbrida”, agregó.
¿Qué es el proyecto asago y cómo funciona?
asago (AI Safety And Governance Orchestration) busca utilizar una plataforma open source estandarizada y un flujo de trabajo automatizado para traducir políticas corporativas y regulatorias de gobernanza de IA complejas en controles operacionales efectivos. Se basa en el trabajo de Red Hat y NVIDIA como miembros de la Open Secure AI Alliance, y alinea la flexibilidad de los desarrolladores con la gobernanza de los operadores a lo largo de cuatro etapas principales:
- Mapeo de riesgos: el framework interpreta automáticamente las políticas de gobernanza enviadas y vincula los requisitos internos con estándares como el NIST AI RMF, el OWASP LLM Top 10 y la Ley de IA de la UE (EU AI Act) mediante el IBM AI Risk Atlas, convirtiendo directrices abstractas en perfiles de riesgo accionables.
- Evaluación de riesgos: asago genera y ejecuta escenarios específicos para cada caso de uso, realizando pruebas automatizadas de seguridad adaptadas a los riesgos identificados e investigando comportamientos potencialmente nocivos, en lugar de depender exclusivamente de benchmarks genéricos.
- Mitigación de riesgos: el proyecto recomienda las medidas de mitigación más adecuadas, incluyendo guardrails de seguridad basados en los resultados de las pruebas, creando una justificación clara y una traza de auditoría lista para revisión.
- Implementación en producción: asago orquesta los controles recomendados en configuraciones listas para implementación en diferentes plataformas, incluyendo ambientes de nube híbrida y Kubernetes, eliminando la codificación manual de la infraestructura.
Cada etapa estructurada generará una traza de auditoría continua, vinculando las cláusulas de las políticas directamente a las pruebas y controles en ejecución. Esto permitirá a los revisores identificar el riesgo exacto que aborda cada acción, transformando la seguridad de IA en un recurso corporativo predecible y gobernado.
¿Por qué es importante asago?
Traducir políticas abstractas a software retrasa la innovación en IA e incrementa riesgos por errores de comunicación. Con la entrada en vigor de normativas como la EU AI Act, las empresas no pueden depender de revisiones manuales ni arriesgarse a usar shadow AI sin protección. Mientras los equipos de compliance exigen evidencias y evaluaciones rigurosas, los ingenieros requieren configuraciones estructuradas para sus flujos de DevOps y GitOps.
asago resuelve esta fricción mediante un único estándar abierto que unifica a los especialistas de compliance, científicos de datos y administradores de infraestructura. Al integrarlos por igual, la plataforma facilita la creación de controles de seguridad para LLM y agentes autónomos corporativos, eliminando las inconsistencias de la traducción manual.
“El proyecto asago es un verdadero esfuerzo colaborativo de código abierto que reúne a representantes de la industria de tecnología, la academia y el sector público”, afirmó Stuart Battersby, Arquitecto de seguridad y evaluación de modelos de IA en Red Hat. “Invitamos a nuevos colaboradores a participar en esta iniciativa liderada por la comunidad, especialmente de diferentes partes del mundo, para garantizar la mayor diversidad posible de perspectivas sobre seguridad en IA.”
Principales aspectos destacados
- Automatización para reducir la complejidad de las políticas: sustituye interpretaciones manuales y scripts personalizados por un flujo de orquestación integrado, reduciendo el tiempo de implementación de meses a días.
- Una traza única de auditoría: atiende a responsables de políticas, CIO, desarrolladores de IA, ingenieros de plataforma y auditores externos en una interfaz unificada de trazabilidad.
- Código abierto y gobernanza orientada por la comunidad: disponible bajo la licencia Apache License 2.0 para promover la colaboración abierta en todo el ecosistema de seguridad en IA.
- Implementación independiente de la infraestructura: genera configuraciones declarativas para Kubernetes, Terraform y Ansible, permitiendo que las organizaciones mantengan una postura consistente de seguridad en múltiples nubes y ambientes on-premises.
“En Alquimia, construimos nuestra plataforma de IA agéntica con base en una convicción: la inferencia de IA debe ser controlada, explicable y soberana desde el diseño, y no tratada como una exigencia de compliance de último momento”, señaló Sebastián Cao, CEO de Alquimia AI. “asago transforma esa misma convicción en un estándar abierto, ofreciendo a cualquier organización un camino desde la política hasta la gobernanza lista para producción que puede ser auditada efectivamente. Es exactamente este tipo de infraestructura la que necesita la industria y es por eso que, a través de gaussia.ai, contribuimos con métricas abiertas y científicamente fundamentadas para medir cómo se comportan realmente los sistemas de IA en el mundo real. Frameworks abiertos de gobernanza, como asago, hacen posible que comunidades enteras, y no solo los proveedores, definan en la práctica qué significa una IA confiable.”
Disponibilidad
El proyecto asago se encuentra actualmente en la fase de formación de la comunidad. Desarrolladores, investigadores académicos y organizaciones interesadas en adoptar la iniciativa de forma anticipada ya pueden acceder al repositorio y participar en la gobernanza del proyecto a través de GitHub. Para obtener más información y manifestar interés en colaborar, ingresa a asago.ai o completa el formulario de la comunidad.
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