Auditoría de la gobernanza de inteligencia artificial en organizaciones: marco integrado de riesgos, controles, trazabilidad, supervisión humana y aseguramiento

La expansión de la inteligencia artificial (IA) dentro de las organizaciones ha vuelto insuficiente una discusión centrada únicamente en desempeño técnico o cumplimiento formal. Cuando estos sistemas intervienen en decisiones, servicios y procesos sensibles, la cuestión pasa a ser si la organización puede explicar cómo identifica riesgos, asigna responsabilidades, controla el uso de la tecnología y conserva evidencia de lo ocurrido. Este artículo examina esa cuestión mediante una revisión integradora estructurada de literatura publicada entre 2020 y 2026, con PRISMA 2020 como referencia para la transparencia del reporte y con contraste frente a ISO/IEC 42001:2023, NIST AI RMF 1.0 y el Reglamento (UE) 2024/1689. La revisión muestra un campo conceptualmente rico, aunque fragmentado entre derecho, ética, gestión, tecnología y auditoría. A partir de esa lectura se propone un marco organizacional de cinco dimensiones —riesgos, controles, trazabilidad, supervisión humana y aseguramiento— cuya contribución reside en explicar sus relaciones y no en convertirlas en una lista de verificación. La evidencia revisada sugiere que una organización solo puede ser auditada de manera consistente cuando su propia gobernanza produce registros, responsabilidades y decisiones reconstruibles. Por ello, se sostiene que la auditabilidad debe incorporarse al diseño de la gobernanza de IA. Quedan abiertas, entre otras, la validación empírica del marco, la calidad probatoria de los registros y las condiciones de independencia del aseguramiento.