SDK v0.5 — Disponible

Plataforma de Aseguramiento de IA

Cumplimiento automatizado y de código abierto para IA de Alto Riesgo. Transforma tu código Python en evidencia regulatoria desde la primera línea de código.

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7 Sondas de Evidencia: Traza, Hardware, Carbono, BOM, Integridad, Artefacto, Verificación
Auditoría de Aseguramiento de IA — Legible por humanos
Registro de Auditoría

Auditoría de Equidad

Escenario: loan_scoring_v2

VERIFICADOe55ae8f096fd
Población Analizada
690
Hombre
310
Mujer
Calidad de Datos
CUMPLE
0.43 > 0.20
Regla del 80%
CUMPLE
0.82 > 0.80
Paridad Estadística
CUMPLE
Δ = 0.13 < 0.20
k-Anonimidad
CUMPLE
k = 5 ≥ 3
Igualdad de Oportunidad
CUMPLE
Δ = 0.04 < 0.10
🎉

Aseguramiento de Cumplimiento: Verificado

Política aplicada · 7 sondas recolectadas · Almacén de evidencias listo.

Registros que tu equipo de cumplimiento puede revisar y evidencias para el Anexo IV del Reglamento Europeo de IA.

Motor de Aseguramiento de IA

Importa. Ejecuta. Verifica.

No adivines las reglas. Importa políticas OSCAL. Tu integración continua se rompe si el modelo no es conforme.

Política

Motor de Políticas OSCAL

Importa políticas legibles por máquina definidas por el equipo legal. Si el sesgo supera el umbral, el proceso falla. Estándar NIST OSCAL.

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Sondas

7 Sondas de Evidencia

Traza, Hardware, Carbono, BOM, Integridad, Artefacto, Verificación. Recolección automática de evidencias durante entrenamiento e inferencia.

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Métricas

35+ Métricas de Aseguramiento

Equidad (binaria y multiclase), privacidad (k-anonimidad, l-diversidad), rendimiento, calidad de datos, equidad causal, ESG.

Saber más
Transparencia

Gobernanza Transparente

Trazas de auditoría explicativas. Cada métrica explica por qué importa para los reguladores. Sin cajas negras.

Saber más
Privacidad

Soberanía Local

Ejecución sin nube. Tus datos nunca salen de tu máquina. Modo estricto para integración continua. Evidencias almacenadas localmente.

Saber más
Seguridad

Cadena de Suministro y BOM

CycloneDX ML-BOMs, artefactos firmados SHA-256, escaneo de dependencias. Visibilidad completa de la cadena de suministro para auditores.

Saber más
Empieza en minutos

Inicio Rápido (Python)

Instala con pip o uv, apunta a tu política OSCAL y aplica controles en cuadernos o tareas de integración continua.

Terminal
$pip install venturalitica

Funciona con pip / uv / poetry.

1

Instala

pip install venturalitica

2

Monitoriza tu Sesión

with vl.monitor("entrenamiento"): abre una sesión de gobernanza.

3

Audita tu Modelo

Llama a vl.enforce para validar la política y generar evidencias.

Aplica controles
Python
import venturalitica as vl
import pandas as pd

# 1. Load OSCAL Policy (The "Contract")
policy = "risks.oscal.yaml"

# 2. Monitor Training Session
with vl.monitor("loan_scoring_v2"):
    model.fit(X_train, y_train)

# 3. Enforce & Generate Evidence
results = vl.enforce(
    data=df,
    policy=policy,
    target="loan_status",
    gender="Attribute9"
)

Ejemplo en Python; conecta tus salidas de modelo y la política.

Salida
$python audit_pipeline.py
Venturalítica v0.5.0 :: Motor de Aseguramiento de IA
----------------------------------------
CONTROL
DESCRIPCIÓN
ACTUAL
RESULTADO
data-quality-imb...
Data Quality: Minority gr...
0.429
✓ PASS
fairness-80-rule
80% Rule (Gender Fairnes...
0.818
✓ PASS
statistical-parity
Statistical Parity Diff...
0.134
✓ PASS
k-anonymity
k-Anonymity (Privacy Asse...
5
✓ PASS
equal-opportunity
Equal Opportunity Diff...
0.041
✓ PASS
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✔ Prueba de Cumplimiento Generada:.venturalitica/runs/latest/results.json
ℹ Almacén de Evidencias:.venturalitica/runs/latest/
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