Verifiable AI Governance
01 / 09

Governança de IA verificable.
Una capa comuna d’evidència per a la IA.

V-PROOF connecta governança, agents, codi, models i supervisió humana amb evidència criptogràfica que un tercer pot verificar. No substitueix el seu stack: converteix el que passa en ell en una cosa que es pot demostrar després.

Demo · 1:17
Verifiable AI Governance

Governeu la IA. Demostreu la decisió.

Poc més d'un minut per veure com es registren sistemes i responsables, s'avaluen els controls disponibles i es vinculen evidències que es poden segellar.

La tesi
02 / 09

Governar diu
què hauria de passar.
V-PROOF ajuda a demostrar què va passar.

La governança no s'acaba quan una política queda escrita. Comença quan una decisió, una acció autònoma, un canvi de codi o una versió de model es pot vincular amb el context, els controls, els responsables i l'evidència.

01

Governança

Riscos, polítiques, controls, responsables i aprovacions.

→
02

Execució

Treball humà, agents, codi, models i sistemes connectats.

→
03

Evidència

Context, identitat, acció, supervisió i resultat.

→
04

Verificació

Integritat i traçabilitat que un tercer pot comprovar.

La plataforma
03 / 09

Diferents processos.
Una capa d'evidència mateixa.

Cada mòdul treballa sobre un objecte diferent, però tots convergeixen a la mateixa capa de context, responsabilitat, evidència i verificació.

AI Agent Governance
04 / 09

Every agent has boundaries.
Every governed action can leave evidence.

Els agents canvien el problema de governança: ja no només generen contingut. Poden utilitzar eines, anomenar APIs, operar sistemes, accedir a informació i desencadenar processos.

Identitat

Quin agent va actuar?

Identitat, sistema dorigen o autoritat delegada associada a lexecució.

Autoritat

Què podia fer?

Permisos, política i límits aplicables al moment de l'acció.

Acció

Què va fer?

Eina, API, dada, recurs o procés sobre el qual va actuar.

Supervisió

Qui va intervenir?

Aprovació, revisió o intervenció humana quan el procés la requereixi.

Resultat

Què va produir?

Resultat i context vinculats a la mateixa evidència dexecució.

Verificació

Es pot demostrar després?

Evidència criptogràfica verificable per a auditoria, governança i revisió per tercers.

Com encaixa
05 / 09

No reemplaça el seu stack.
El connecta amb evidència.

Seguretat, identitat, GRC, MLOps i eines de runtime segueixen fent la seva feina. V-PROOF afegeix una capa comuna per reconstruir i demostrar posteriorment el context de governança d’una acció.

Capa 01

Identity & Access

Qui pot actuar i amb quina autoritat?

↓
Capa 02

Policy / Runtime / Security

Què sautoritza, limita, bloqueja o monitoritza.

↓
Capa 03

Tools · APIs · Models · Data

On passa l'execució real.

↓
V-PROOF

Verifiable Evidence Layer

Acció + context + responsable + política + resultat + supervisió.

↓
Resultat

Audit · Governance · Assurance

Evidència preparada per a revisió interna o per tercers.

A la feina real
06 / 09

Documents.
Codi.
Models.
Agents.

Documents

Word · Portal · Desktop

Redacció, versions, aprovacions i evidències vinculades a l'actiu.

Code

GitHub · GitLab

Història tècnica, anàlisi, controls i evidència associada a commits i versions.

Models

MLflow

Versions, controls, resultats, aprovació i evidència del model.

Agents

Actions · Tools · APIs

Context dexecució, autoritat, política, supervisió i resultat.

Les auditories
07 / 09

Tres auditories.
Una mateixa base de governança.

Codi, models i agents s'auditen on ja viuen, només en lectura. Cada auditoria escriu a AI Governance els seus sistemes, controls, evidències, alertes i aprovacions. Es poden contractar per separat i qualsevol pot ser la primera.

Code audit · GitHubEl codi, amb el context.
  • Glossari i història tècnica de cada branca.
  • Proporció de treball humà i assistit per IA.
  • Controls de codi amb evidència automàtica.
  • V-Seal del commit amb el seu glossari i el seu historial.
MLOps audit · MLflowEls models que entrena lempresa.
  • Lectura de MLflow sense escriure-hi.
  • Sis controls deterministes, sense IA.
  • Una aprovació abans de passar a producció.
  • V-Seal de fitxers, dades i resultats.
Agent audit · sis plataformesEls agents que executa lempresa.
  • Vertex AI, Copilot Studio, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Agentforce i ServiceNow.
  • Vuit controls deterministes, sense IA.
  • Una aprovació per configuració publicada.
  • V-Seal de la configuració de l’agent.
El que comparteixen
Un registre Un model, un agent i un assistent són files del mateix inventari de l'IA.
Un expedient Evidències, controls, alertes i aprovacions amb un mateix registre d'auditoria.
Un segell Un document, un commit, un model i un agent es segellen igual.
Una verificació La mateixa pàgina pública per comprovar-los, sense compte.
Integració
08 / 09

Entre on ja passa la feina.

La integració es dissenya al voltant dels sistemes, esdeveniments i punts de captura que lorganització decideix governar. V-PROOF disposa d'API, SDK, webhooks i integracions específiques segons el desplegament.

Interfícies

Portal · Word · Desktop

Superfícies per a persones i equips que necessiten treballar amb governança dins del procés.

Programari

GitHub · GitLab

Repositoris connectats per a anàlisi, història tècnica i evidència de codi.

Models

MLflow

Lectura de models, versions, controls i resultats.

Enterprise

API · SDK · Webhooks

Integració amb processos i sistemes corporatius mitjançant punts de captura definits.

Abast actual

La sincronització, els controls MLOps i determinades avaluacions s'executen a demanda. Les salvaguardes actuals actuen en els fluxos de V-PROOF. Les capacitats de gateway, MCP i descoberta ampliada formen part de l'evolució del producte.

V-PROOF
09 / 09

Govern the system.
Govern the agent.
Proveu the action.

Connecteu sistemes, agents, persones, codi i models amb una mateixa capa de governança i evidència verificable.