El seu agent ja actua. Pot demostrar què podia fer?
Els agents d'IA ja no es limiten a respondre: consulten sistemes, escullen eines i mouen dades. La pregunta que arribarà de l'auditor, el client o el comitè de riscos és senzilla. Què podia fer aquest agent, amb quins permisos i qui ho va aprovar.
Del copilot que respon a l'agent que actua
Amb un copilot, una persona pregunta, el model contesta i la persona decideix. El risc és al contingut.
Amb un agent, el model decideix el pas següent. Podeu trucar a una API, llegir una base de coneixement o iniciar un flux sense que ningú ho revisi en aquell moment. El perímetre de governança ja no és la resposta. És lacció.
I quan alguna cosa surt malament, la conversa canvia de to. Ja no n'hi ha prou de saber què va dir la IA. Cal poder reconstruir què podia fer, per què ho va poder fer i quins límits tenia.
Set preguntes que cal contestar
Quin agent va intervenir.
L'agent o component concret que va actuar a l'execució.
Què ho habilitava.
La capacitat delegada que permetia aquesta intervenció.
Quines regles regien.
Les regles i límits vigents en aquell moment.
Què va fer i sobre què.
L'operació realitzada i l'eina, la dada o l'actiu afectat.
En quines condicions.
La versió, l?entrada i la seqüència que van envoltar la decisió.
Qui va intervenir.
La revisió o aprovació humana que va formar part del flux.
Què va produir.
El resultat de lexecució, vinculat a la seva evidència.
La majoria d'organitzacions en poden contestar alguna. Molt poques les poden contestar totes, amb data, i davant d'un tercer.
Control i evidència són capes diferents
Les plataformes dexecució limiten, autoritzen i bloquegen lagent mentre treballa. És necessari, però no deixa prova. V-PROOF no substitueix aquesta capa ni actua com a tallafocs: afegeix l'evidència.
A la pràctica, V-PROOF llegeix la configuració de cada agent connectat: model, versió, eines, permisos, salvaguardes i el que pot posar-lo en marxa sense supervisió. Només llegeix. Les instruccions i les converses no surten de la plataforma dorigen.
Sobre aquesta configuració aplica vuit controls : autenticació, accés, eines, coneixement, supervisió humana, salvaguardes, documentació i publicació. Cap no fa servir un model de llenguatge, així que el resultat és determinista: el mateix agent dóna sempre el mateix veredicte. El que la plataforma no exposa queda com «sense avaluar», mai com a complert.
Una aprovació val per a una configuració concreta
Cada configuració té la seva petjada. Si algú afegeix una eina o amplia un permís, la petjada canvia i l'aprovació anterior deixa de cobrir-la. El V-Seal deixa registrada cada aprovació amb data certa i prova criptogràfica, verificable sense compte.
Per a qui treballa amb el Reglament Europeu d'IA, això encaixa amb dues exigències que es repeteixen als sistemes d'alt risc: supervisió humana documentada (art. 14) i registre d'activitat (art. 12) .
On començar
Avui, el connector de Vertex AI està validat en entorn real; Copilot Studio, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Agentforce i ServiceNow tenen connector disponible i validació en curs.
El punt de partida és curt: triar els agents que ja actuen sobre sistemes o dades, connectar-los en només lectura i veure quins controls passen, quins fallen i quins queden sense avaluar.
Governeu l'agent. Demostreu l'acció.
Vegeu com s'audita un agent real.
Configuració llegida en només lectura, vuit controls sense IA i l'aprovació segellada amb prova criptogràfica.
Veure la demo