Cada decisión de IA.
Con su evidencia.
Inventario, controles y supervisión humana para sistemas, agentes, código y modelos. Sin cambiar su stack.
Demo de 1:17 a continuación. Vea cómo se verifica una prueba
Distintos procesos.
Una misma capa de evidencia.
Cada módulo trabaja sobre un objeto distinto, pero todos convergen en la misma capa de contexto, responsabilidad, evidencia y verificación.
Sistemas, riesgos y decisiones.
Inventario de sistemas, agentes, modelos y servicios. Riesgos, controles, evaluaciones, aprobaciones, evidencias e historial de gobernanza.
Ver AI Governance → AI Agent GovernanceGobierne el agente. Demuestre la acción.
Vincule identidad o autoridad, política, acción, recurso, resultado y supervisión humana con evidencia de ejecución verificable.
Ver Verifiable AI Agent Governance → Code GovernanceEl código también rinde cuentas.
Analice repositorios conectados, documente cambios, dependencias y uso declarado de IA y lleve los resultados al mismo registro de gobernanza.
Ver Code Governance →Modelos con contexto, controles y aprobación.
Conecte MLflow en modo lectura, revise versiones y resultados, ejecute controles definidos y registre evidencia y aprobaciones sin modificar el sistema de origen.
MLflow · controles · aprobación · evidenciaDocumentación controlada. Aprobaciones identificadas.
Conecte revisiones, responsables y estado de vigencia de su sistema de gestión (ISO 9001, 14001, 45001, 27001 u otra) con la preparación de sus auditorías.
Ver gestión ISO → Evidence · V-Seal® · VerifyLo importante puede comprobarse.
Asocie una huella criptográfica, contexto y procedencia a documentos y manifiestos y permita contrastar después su integridad y registro.
Ver cómo se verifica →
Documentos.
Código.
Modelos.
Agentes.
Word · Portal · Desktop
Redacción, versiones, aprobaciones y evidencias vinculadas al activo.
GitHub · GitLab
Historia técnica, análisis, controles y evidencia asociada a commits y versiones.
MLflow
Versiones, controles, resultados, aprobación y evidencia del modelo.
Actions · Tools · APIs
Contexto de ejecución, autoridad, política, supervisión y resultado.
Tres auditorías.
Una misma base de gobernanza.
Código, modelos y agentes se auditan donde ya viven, en solo lectura. Cada auditoría escribe en AI Governance sus sistemas, controles, evidencias, alertas y aprobaciones. Se pueden contratar por separado y cualquiera puede ser la primera.
- Glosario e historia técnica de cada rama.
- Proporción de trabajo humano y asistido por IA.
- Controles de código con evidencia automática.
- V-Seal del commit con su glosario y su historial.
- Lectura de MLflow sin escribir en él.
- Seis controles deterministas, sin IA.
- Una aprobación antes de pasar a producción.
- V-Seal de ficheros, datos y resultados.
- Vertex AI, Copilot Studio, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Agentforce y ServiceNow.
- Ocho controles deterministas, sin IA.
- Una aprobación por configuración publicada.
- V-Seal de la configuración del agente.
Un sistema de alto riesgo, gobernado de principio a fin.
Vea paso a paso cómo se registra el sistema, quién lo supervisa y qué evidencia queda sellada para la auditoría.
Ver el caso →
No reemplaza su stack.
Lo conecta con evidencia.
Seguridad, identidad, GRC, MLOps y herramientas de runtime siguen haciendo su trabajo. V-PROOF añade una capa común para reconstruir y demostrar posteriormente el contexto de gobernanza de una acción.
Identity & Access
Quién puede actuar y con qué autoridad.
Policy / Runtime / Security
Qué se autoriza, limita, bloquea o monitoriza.
Tools · APIs · Models · Data
Donde ocurre la ejecución real.
Verifiable Evidence Layer
Acción + contexto + responsable + política + resultado + supervisión.
Audit · Governance · Assurance
Evidencia preparada para revisión interna o por terceros.
Entre donde ya ocurre el trabajo.
La integración se diseña alrededor de los sistemas, eventos y puntos de captura que la organización decide gobernar. V-PROOF dispone de API, SDK, webhooks e integraciones específicas según el despliegue.
Portal · Word · Desktop
Superficies para personas y equipos que necesitan trabajar con gobernanza dentro del proceso.
GitHub · GitLab
Repositorios conectados para análisis, historia técnica y evidencia de código.
MLflow
Lectura de modelos, versiones, controles y resultados.
API · SDK · Webhooks
Integración con procesos y sistemas corporativos mediante puntos de captura definidos.
La sincronización, los controles MLOps y determinadas evaluaciones se ejecutan a demanda. Las salvaguardas actuales actúan en los flujos de V-PROOF. Las capacidades de gateway, MCP y descubrimiento ampliado forman parte de la evolución del producto.
Lo que nos preguntan antes de empezar.
¿Sustituye a mis herramientas actuales?
No. Seguridad, identidad, GRC y MLOps siguen haciendo su trabajo. V-PROOF añade una capa común de evidencia sobre lo que ya ocurre en ellas.
¿Quién puede verificar una prueba?
Cualquier persona con el V-Seal, en el portal de verificación y sin necesidad de cuenta: su auditor, un cliente o el regulador.
¿Me ayuda a cumplir el EU AI Act?
Aporta la evidencia que se exige demostrar: inventario, supervisión humana y registros. No sustituye el asesoramiento jurídico.
¿Qué se puede auditar primero?
Código, modelos o agentes. Las auditorías se contratan por separado, en solo lectura, y cualquiera puede ser la primera.
¿Cómo empezamos?
Con un diagnóstico de exposición: identificamos dónde está su IA y qué evidencia necesita.
Empiece por saber
dónde está su IA.
Le ayudamos a demostrarlo.
Conecte sistemas, agentes, personas, código y modelos con una misma capa de gobernanza y evidencia verificable.