Plantilla de gobernanza de acceso para la zona de aterrizaje de la IA

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, proponemos una plantilla práctica y adaptable para gobernanza de acceso en zonas de aterrizaje de IA que facilita la seguridad, la operativa y el cumplimiento normativo.

Principios de gobernanza Menor privilegio: conceder solo los permisos estrictamente necesarios por rol. Segregación de funciones SoD: separar responsabilidades de build, deploy, operación y seguridad. Guardrails de entorno: entorno Dev para experimentación abierta, Nonprod para integración controlada y validación, Prod sin escrituras humanas directas, cambios solo por CI CD y acceso Just in Time con PIM para excepciones. Estrategia de identidad: usar Managed Identities para cargas de trabajo, Service Principals para pipelines, PIM para elevación humana, y cuentas break glass solo para emergencias.

Beneficios clave Seguridad alineada a requerimientos empresariales y regulatorios. Responsabilidad clara por persona y entorno. Consistencia entre control plane y data plane. Guardrails operativos integrados para coste, seguridad y cumplimiento.

Personas y responsabilidades Data Scientist explora datos, entrena modelos y contribuye a notebooks y pipelines. Machine Learning Engineer produce e integra pipelines de entrenamiento e inferencia y optimiza compute. AI Engineer construye aplicaciones IA, flujos de prompts, APIs y búsquedas vectoriales. ML Operator opera workloads de ML, runbooks y monitorización. MLOps y DevOps gestionan CI CD, infraestructura como código y flujos de promoción. Operaciones soporta observabilidad e incidentes. Subscription Owner define políticas y gobierno. Seguridad compone políticas y monitoriza amenazas.

Postura de acceso por entorno En Dev los equipos de DS, MLE y AIE tienen permisos amplios para experimentar. En Nonprod el acceso se reduce con gates y aprobaciones, políticas, endpoints privados y CMK según necesidad. En Prod el acceso humano está limitado a lectura y monitorización; despliegues via CI CD con identidades de pipeline, PIM JIT para elevaciones temporales y break glass monitorizado.

Modelos de identidad y automatización Managed Identities user assigned para runtimes y accesos a Key Vault por RBAC. Service Principals para pipelines y despliegues, con rotación de secretos o uso de federated identity credentials. PIM para elevaciones humanas con aprovisionamiento temporal, motivo y MFA. Cuentas break glass guardadas en vault con auditoría estricta.

Roles y asignaciones Preferir siempre RBAC de dataplane sobre uso de keys. Asignar Storage Blob Data Contributor en Dev y Nonprod para equipos que escriben datos, y Storage Blob Data Reader en Prod para operaciones. Para Cosmos DB usar dataplane RBAC nativo y deshabilitar autenticación basada en keys en favor de Entra y MI. Para OpenAI y Cognitive Services separar roles de administración del servicio y roles de inferencia, de modo que aplicaciones y agentes IA invoquen modelos sin permisos de gestión.

Control de despliegues y CI CD Todas las modificaciones en Prod deben llegar por pipelines automatizados con identidades de servicio. Recomendamos integrar terraform o bicep en pipelines de ADO o GitHub Actions, con políticas que exijan aprobaciones y tickets de cambio para cambios de control plane.

Flujos de acceso y recertificación Acceso solicitado via ITSM o Access Packages en Entra ID con aprobación de manager y data owner, activación PIM JIT, asignaciones temporales y recertificación periódica. Emergencias via break glass con auditoría y revisión post incidente.

Plantillas de grupos y nombrado Sugerimos nombres claros por persona y entorno para Entra ID que facilitan administración y auditoría, por ejemplo ai-data-dev para Data Scientists en desarrollo o grp-ai-mlops-projA-prod para identidades estructuradas a nivel proyecto y producción.

Roles personalizados y ejemplos Crear roles acotados para operaciones que publiquen dashboards sin poder modificar recursos, roles de inferencia que permitan invocar despliegues de OpenAI sin gestionar la cuenta, y operadores de compute de AzureML que puedan arrancar y parar nodos sin permisos administrativos del workspace.

Servicios y mappings Mapear por servicio los roles típicos por persona. Azure ML workspaces: Data Scientist con rol de Data Scientist en Dev Nonprod; MLOps como entidad de despliegue mínimamente privilegiada en Prod. AKS: separar autorización Azure RBAC para controlar acceso de cluster y Kubernetes RBAC para permisos dentro del cluster. App Service y Container Apps: despliegues por identidades de pipeline y lectura operativa para equipos de producción.

Recomendaciones prácticas para adopción Empezar con plantillas por proyecto que incluyan grupos Entra ID, asignaciones RBAC por entorno y roles dataplane, políticas de Azure y guardrails de coste. Automatizar creación y limpieza de recursos para evitar drift y costes innecesarios. Integrar monitorización y alertas de actividad en Defender for Cloud y activity logs para detección temprana.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una consultora y compañía de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con experiencia en inteligencia artificial, agentes IA, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y servicios inteligencia de negocio. Diseñamos soluciones de IA para empresas integrando modelos en productos reales y ofrecemos servicios completos desde automatización de procesos hasta soluciones Power BI. Si busca potenciar su estrategia de IA puede conocer nuestros servicios de inteligencia artificial en servicios de inteligencia artificial y nuestras capacidades de infraestructura en la nube en servicios cloud aws y azure.

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Si desea, desde Q2BSTUDIO podemos adaptar esta plantilla a su organización, generar la matriz RBAC por recurso, automatizar los pipelines de despliegue y definir los controles de PIM y break glass necesarios para mantener seguridad y agilidad.