Última actualización: 9 de octubre de 2026
Documentación · Referencia
Marco de referencia
IDOU se diseñó frente a las normas, guías y estándares que ya rigen o recomiendan cómo gobernar, auditar y supervisar sistemas de IA en el sector público. Esta página resume el relevamiento externo v1.1, con fecha de corte el 30 de septiembre de 2026.
Estas referencias se utilizan para comprobar la completitud del diseño. No implican certificación, equivalencia de cumplimiento ni una posición jurídica de IDOU frente a cada marco.
Argentina — Ciudad de Buenos Aires
| Referencia | Contenido relevante |
|---|---|
| Res. 98/SECITD/2026 | Lineamientos operativos para sistemas y agentes de IA: ciclo de vida, supervisión humana sustantiva, trazabilidad, identidad operativa de agentes, inventario de acciones y permisos, incidentes, control de cambios, reconstrucción y requisitos para terceros. |
| Decreto 97/2026 | Promoción del uso de IA en la gestión y la atención ciudadana. |
| Procuración General de la Ciudad | Dirección General de Inteligencia Artificial y guías institucionales para IA generativa y no generativa. |
| Res. CM 255/2025 — Consejo de la Magistratura | Manual de buenas prácticas para IA e IAGen en el Poder Judicial: control humano no delegable, trazabilidad, auditoría, anonimización, herramientas homologadas y evaluación de impacto. |
| Comité de Estandarización en IA | Normalización de la presentación de propuestas de herramientas de IA. |
| Ley 1.845 | Protección de datos personales en bases del sector público de la Ciudad. |
Argentina — Nación
| Referencia | Contenido relevante |
|---|---|
| Res. SIGEN 197/2026 | Guía de controles de IA para el Sector Público Nacional: enfoque basado en riesgos, trazabilidad, revisión humana y rendición de cuentas. |
| Res. PGN 64/2026 | Lineamientos institucionales de IA del Ministerio Público Fiscal: supervisión humana, evaluación previa de impacto y trazabilidad a lo largo del ciclo de vida. |
| Res. MJ 111/2024 y 469/2026 | Programa Nacional Integral de IA en la Justicia y Mesa Estratégica de IA en la Justicia. |
| Ley 25.326 y guía AAIP | Protección de datos personales y guía de transparencia y protección de datos para una IA responsable. |
| Normas de control externo de la AGN | Res. AGN 26/2015 y 186/2016, y auditorías de gestión de TI basadas en el manual IDI/WGITA. |
Provincias y región
| Referencia | Contenido relevante |
|---|---|
| Provincia de Buenos Aires — Decreto 742/2026 | Marco provincial para el desarrollo, uso y gobernanza de la IA. |
| Región Centro | Compromiso de Santa Fe, Córdoba y Entre Ríos para el uso ético y responsable de la IA. |
| OEA — MIGDIA | Marco interamericano de gobernanza de datos e IA: 104 lineamientos en 12 áreas temáticas. |
| BID | Modelo de referencia para políticas de IA en el sector público de América Latina y el Caribe. |
| CIPPEC | Guía para el uso de IA en el sector público y Gobernar la inteligencia artificial en la Justicia. |
Estándares y marcos internacionales
| Referencia | Contenido relevante |
|---|---|
| ISO/IEC 42001, 42005, 42006, 23894, 38507 | Sistemas de gestión de IA, evaluación de impacto, auditoría y certificación, gestión de riesgos y gobernanza organizacional. |
| ISO 15489 · ISO/IEC 27001 · 27701 | Gestión de documentos y registros, seguridad de la información y gestión de privacidad. |
| NIST AI RMF · AI 600-1 · CAISI | Marco de gestión de riesgos de IA, perfil de IA generativa e iniciativa de estándares para agentes. |
| Reglamento de IA de la Unión Europea | Régimen basado en riesgo, documentación, registro, supervisión y monitoreo. |
| UNESCO · OCDE · Consejo de Europa | Recomendación sobre la ética de la IA, principios de la OCDE y convenio marco sobre IA y derechos humanos. |
| INTOSAI · IDI · OLACEFS | Auditoría pública de tecnologías de la información y trabajos sobre IA y control. |
| OpenTelemetry · W3C PROV · OpenLineage | Vocabulario técnico de señales, procedencia y linaje. |
| OWASP Top 10 for Agentic Applications · MITRE ATLAS | Riesgos y técnicas adversarias específicas de aplicaciones agénticas. |
Minimización, no proliferación y acceso sin posesión
La minimización responde una pregunta conocida: ¿cuánto dato necesito tratar? El relevamiento investigó si existe además doctrina sobre una segunda: ¿necesito copiar, trasladar, concentrar o persistir ese dato para poder usarlo, controlarlo o gobernarlo?
| Eje | Pregunta | Respuestas que ya existen |
|---|---|---|
| Cantidad | ¿Cuánto dato, de qué tipo y con qué detalle? | Minimización: Ley 25.326, Ley 1.845, GDPR, EDPB |
| Copias | ¿Cuántas veces existe el mismo dato y dónde? | EDPB 4/2019, ISO/IEC 25642 (zero-copy), once-only en Estonia y la UE |
| Posesión frente a acceso | ¿Usar el dato exige tenerlo? | Entornos seguros de investigación, Five Safes, Espacio Europeo de Datos de Salud, analítica federada |
| Vinculación e inferencia | ¿Qué se deduce al combinar datos, aunque nadie copie nada? | NIST Privacy Framework, efecto mosaico, sentencia SyRI, tecnologías de mejora de la privacidad |
| Artefactos de la supervisión | ¿Qué datos genera la propia gobernanza? | EDPB sobre logs y backups; contenido opcional en OpenTelemetry. Cobertura escasa. |
El hallazgo más significativo es una tensión abierta: la rendición de cuentas exige registros —logs, trazas, auditorías, historiales de consulta— y esos registros son, en muchos casos, copias o derivados del dato que se busca proteger. Las fuentes relevadas gestionan esa tensión caso por caso; ninguna la resuelve como principio general.
Gobernar un sistema no debería exigir crear nuevas copias o concentraciones del dato que se busca proteger.
IDOU parte de esa tensión: la evidencia se construye a partir de señales acordadas por contrato, sin contenido sustantivo, y la propia capa de supervisión se diseña para no convertirse en otra copia del dato.