Plano de gobernanza de acceso para la Zona de Aterrizaje de IA diseñado por Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Este plano establece principios, guardarraíles por entorno, roles y flujos de acceso para proteger datos, asegurar cumplimiento regulatorio y permitir innovación controlada con soluciones como agentes IA, IA para empresas y Power BI integrados en procesos productivos.

Principios de gobernanza y beneficios clave: aplicar el principio de menor privilegio otorgando solo los permisos estrictamente necesarios por rol, segregar funciones para build, deploy, operar y asegurar, y mantener guardarraíles por entorno que permitan experimentación en Dev, integración controlada en Nonprod y operaciones sin escritura humana en Prod con despliegues solo vía CI CD y elevación Just in Time mediante PIM. Beneficios: seguridad sólida alineada a requisitos empresariales y regulatorios, responsabilidad clara por persona y entorno, consistencia entre control plane y data plane, y guardarraíles operativos incorporados para coste, seguridad y cumplimiento.

Estrategia de identidades: usar Managed Identities para cargas de trabajo, Service Principals o identidades federadas para pipelines, PIM para elevación humana temporal y cuentas break glass solo para emergencias. Priorizar RBAC de data plane sobre claves y deshabilitar autenticación basada en claves cuando sea posible.

Entornos y guardarraíles: Dev para experimentación con permisos amplios a Data Scientist, ML Engineer y AI Engineer y cuotas de coste y SKUs de desarrollo; Nonprod para integración y validación con políticas, endpoints privados y managed keys según corresponda; Prod para producción con acceso humano en modo Reader o Monitoring, despliegues obligatoriamente por CI CD, PIM JIT para excepciones y mecanismos de auditoría y alertas en el activity log y Defender for Cloud.

Principales personas y responsabilidades: Data Scientist explora datos y entrena modelos, con permisos de control plane Reader en Prod y Contributor en Dev; Machine Learning Engineer productioniza pipelines y usa Contributor en Dev y Nonprod, cambios en Prod por CI CD; AI Engineer desarrolla aplicaciones, APIs y flujos de prompt, usa identidades de pipeline para despliegues Prod; ML Operator opera cargas de trabajo ML con permisos limitados y roles de monitorización en Prod; MLOps y DevOps gestionan CI CD e IaC con identidades de pipeline y acceso humano restringido a Reader/Monitoring salvo break glass; Operations se centra en observabilidad e incidentes con permisos de monitoring; Security y Compliance gestionan políticas y monitoreo sin escritura en data plane; Subscription Owner administra políticas, facturación y gobernanza a nivel de suscripción o management group.

Asignación de roles y recursos: mapear roles por servicio y entorno garantizando que en Prod las modificaciones se realicen mediante pipelines automáticos. Servicios típicos incluidos: Azure Machine Learning workspace, Azure AI Search, Azure OpenAI y Cognitive Services, AKS, App Service y Functions, API Management, Container Apps, Cosmos DB, Azure SQL, MySQL y PostgreSQL Flexible Server, Storage Accounts y AI Foundry. Para despliegues productivos preferir Managed Identity a nivel de recurso y aplicar roles de data plane como Storage Blob Data Contributor o Cosmos DB Built in Data Reader según necesidad.

Flujos de acceso y gobernanza operativa: los requests de acceso deben pasar por ITSM o Access Packages en Entra ID, requerir aprobación de manager y data owner, activación en PIM JIT con MFA, asignaciones temporales y recertificaciones periódicas. Los despliegues Prod deben usar ADO o GitHub Actions y Terraform o Bicep con políticas, aprobaciones y tickets de cambio. En emergencias usar break glass con almacenamiento seguro y auditoría post incidente.

Roles personalizados y ejemplos recomendados: crear roles limitados que faciliten tareas operativas sin otorgar privilegios administrativos generales, por ejemplo un rol para operadores de compute en AzureML que permita start stop attach sin administrar el workspace, o un rol de usuario de inferencia OpenAI que permita invocar modelos sin gestionar el recurso.

Buenas prácticas adicionales: aplicar versionado de infraestructura como código, usar identidades gestionadas para acceso a Key Vault, limitar alcance de Service Principals y rotar credenciales, habilitar logging detallado y alertas, y validar cumplimiento de políticas antes de promover cambios a Prod. Integrar controles de ciberseguridad y pentesting en ciclos regulares como parte del ciclo de vida de las aplicaciones a medida y software a medida.

Q2BSTUDIO puede acompañar la implementación de este plano de gobernanza, desde la definición de roles y grupos en Entra ID hasta la automatización de pipelines y la integración de servicios cloud. Ofrecemos servicios de implementación de zonas de aterrizaje IA y migración segura aprovechando nuestras capacidades en inteligencia artificial, agentes IA, servicios inteligencia de negocio y Power BI. Conecte su iniciativa de IA con nuestros servicios de inteligencia artificial y optimice su infraestructura con nuestros servicios cloud AWS y Azure para lograr un equilibrio entre rapidez, coste y seguridad.

Palabras clave integradas para posicionamiento web: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Si desea, podemos adaptar este plano a su organización, creando la matriz RBAC detallada por servicio y persona, plantillas de grupos Entra ID y definiciones de roles personalizados para garantizar una gobernanza coherente y escalable en su Zona de Aterrizaje de IA.