Gestionar la capa de confianza de IA

Comprobación del resumen de uso

La pestaña Resumen de uso en la página Capa de confianza de IA ofrece una descripción general del uso del modelo y las restricciones en las diferentes regiones. Representa los datos históricos de tu registro de auditoría y refleja la configuración de tus políticas de control.

Puedes ver los datos mostrados en los siguientes criterios:

• Total de acciones de LLM por estado: te permite supervisar el estado de diferentes modelos en todas las regiones. Para personalizar la visualización de datos, puedes filtrar por región, modelo, estado y origen.
• Total de acciones de LLM por producto: te permite supervisar la adopción de características de IA dentro de tu organización. Para personalizar la visualización de datos, puedes filtrar por tenant y producto.

Visualización de los registros de auditoría

La pestaña Auditoría de la página AI Trust Layer ofrece una vista completa de las operaciones relacionadas con la IA, con detalles sobre las solicitudes y acciones, los productos y características que inician las solicitudes, así como los modelos utilizados y su ubicación. Puedes supervisar todas las operaciones relacionadas con la IA y garantizar su cumplimiento de las directrices y políticas establecidas. Los registros de auditoría también proporcionan visibilidad de las entradas y salidas para las características generativas de Gen AI Activities, Agents, Autopilot for Everyone y Document Understanding. Ten en cuenta que puedes ver las entradas de registro creadas en los últimos 60 días.

Los datos de auditoría se muestran como una tabla, y cada una de sus columnas proporciona información específica sobre las operaciones relacionadas con la IA:

• Fecha (UTC): muestra la fecha y hora exactas en que se solicitó cada operación. Permite un seguimiento preciso de las solicitudes según su orden cronológico, lo que facilita las auditorías oportunas.
• Producto: el producto específico que inició cada operación. Esta visibilidad permite rastrear cualquier operación hasta su producto de origen para una mejor comprensión y responsabilidad.
• Característica: la característica específica del producto que inició la operación, facilitando la trazabilidad del problema a características particulares, si se produjo alguna.
• Tenant: el tenant específico dentro de tu organización que inició la operación. Esta información permite obtener una descripción más detallada y ayuda a reconocer patrones o problemas a nivel de tenant.
• Usuario: el usuario individual dentro del tenant que inició la operación. Permite el seguimiento de actividades a nivel de usuario granular, mejorando las capacidades de supervisión. Para las actividades GenAI, el usuario está representado por la persona que creó la conexión. Un valor N/A indica una comunicación de servicio a servicio en la que un usuario no está disponible.
• Modelo utilizado: el modelo de IA específico empleado para procesar cada operación. Esta información proporciona una mejor comprensión de qué modelos gestionan qué tipos de solicitudes.
• Ubicación del modelo: la ubicación donde se aloja el modelo utilizado. Esta información puede ayudar a solucionar posibles problemas o requisitos de auditoría que podrían surgir del rendimiento del modelo en ubicaciones específicas.
• Estado: el estado de cada operación, que muestra si se realizó correctamente, falló o se bloqueó. Esta forma rápida de identificar problemas operativos es crucial para mantener un entorno fluido y eficiente.

Además, la capacidad de filtrado te permite acotar tu auditoría en función de criterios como la fecha, el producto, el modelo utilizado, el estado o la fuente. El filtro Origen te permite elegir entre ver todas las llamadas, solo las llamadas gestionadas por UiPath o exclusivamente las llamadas de conexión personalizadas (utilizando suscripciones gestionadas por el cliente, como se define en Configurar LLM).

Además, cuando seleccionas una entrada de la tabla Auditoría, puedes acceder a la sección Detalles para una revisión más profunda, que incluye todos los datos disponibles en la tabla Auditoría, así como el origen de la llamada LLM y la implementación exacta asociada con el llamar.

Exportar registros de auditoría

Esta característica está disponible en el plan de licencias Enterprise.

La opción Exportar te permite exportar registros de auditoría.

Exportar registros

Desencadenar y descargar una exportación

1. Ve a Admin > AI Trust Layer y selecciona la pestaña Auditoría .
2. Selecciona Exportar.
3. Elija exportar con o sin entradas y salidas.

   Solo se puede procesar una exportación a la vez. Debes esperar a que se complete la exportación actual antes de iniciar una nueva.

   Nota: El sistema procesa las exportaciones de forma asíncrona, y las que incluyen entradas y salidas requieren tiempo adicional.
4. Al finalizar la exportación, recibirás notificaciones por correo electrónico y en el panel Notificaciones .
5. Se puede acceder a los archivos exportados a través de la opción Ver exportaciones en la pestaña AI Trust Layer > Auditoría durante un período de siete días.

La interfaz muestra el número de exportaciones restantes con entradas y salidas para el mes actual. Ten en cuenta que una vez que alcances el límite mensual, la exportación con entradas y salidas se suspenderá hasta el mes siguiente.

Filtrar datos para exportaciones

Utiliza las opciones de filtro disponibles para acotar los datos que deseas exportar:

• Producto : selecciona los productos de los que quieres exportar datos.

• Modelo utilizado : elige modelos específicos para filtrar la exportación.

• Estado : filtrar por solicitudes fallidas o correctas. Aparece un estado Fallido cuando una política de Automation Ops bloquea un modelo, producto o característica.

• Fecha : selecciona un intervalo de tiempo (por ejemplo, Último día, Última semana, Últimos 30 días) y elige entre zona horaria local o UTC.

El filtrado te permite omitir el tamaño y los límites máximos de filas por exportación, seleccionando solo los datos que deseas exportar.

Ver exportaciones

El panel Ver exportaciones muestra los datos exportados, el usuario que generó la solicitud y el estado de la exportación. Este panel también es donde puedes descargar tus exportaciones seleccionando la acción Descargar .

Si se produce un error, tu límite de exportación mensual no se verá afectado y podrás generar una nueva exportación.

Tabla 1. Exportar estados

Estado	Definición
Pendiente	La solicitud se está procesando. El estado cambia a Completado o Fallido una vez que se completa el procesamiento.
Erróneo	A veces, una solicitud puede fallar. Una solicitud fallida no cuenta para tu asignación de exportación mensual si exportas con entradas y salidas.
Completado	El procesamiento se ha completado y el archivo está listo para su descarga.
descargado	El archivo se ha descargado.
Caducado	El archivo ha llegado al final de su ventana de disponibilidad de 7 días y ya no se puede descargar.

Estructura CSV

Los registros de auditoría constan de las siguientes columnas:

Tabla 2. Estructura CSV de registros de auditoría

Nombre de columna	Tipo	Descripción
Fecha	Datetime	Cuándo se registró la acción.
ID de la acción	Cadena/UUID	Un identificador único para la acción específica. Se puede utilizar para rastrear más información en la plataforma UiPath y obtener más información.
Producto	Cadena	Nombre del producto donde tuvo lugar la acción.
Función	Cadena	Nombre de la característica que desencadenó la acción.
Usuario	Cadena	El usuario que desencadenó la acción.
Tenant	Cadena	El tenant donde tuvo lugar la acción.
Modelo	Cadena	El modelo que procesó la entrada.
Localización del modelo	Cadena	La región del modelo.
Estado	Cadena	Estado de la acción que puede fallar o tener éxito.

Limitaciones de exportación

Las entradas y salidas de más de 32 767 caracteres se truncan desde el final. Se añade automáticamente un mensaje a la fila truncada para informarte de que se ha producido el truncamiento de la información.

Las entradas y salidas se procesan para eliminar las comas (”,”) para que puedas procesar fácilmente la información sin fallos de funcionamiento del CSV.

Duración de la licencia y período de gracia

Durante el período de gracia, los datos previamente almacenados permanecen accesibles. Sin embargo, no se guardan nuevos datos en almacenamiento tibio o frío durante este tiempo. Es importante tener en cuenta que los datos del almacenamiento en frío caducan con el tiempo. El plazo de vencimiento se calcula en función de la duración de tu licencia más dos o tres años adicionales, dependiendo de tu tipo de licencia anterior. Este enfoque garantiza que tengas tiempo suficiente para acceder a tus datos históricos incluso después de que tu licencia haya caducado.

Retención y almacenamiento de datos

Los datos se almacenan en la región del tenant que seleccionaste al crear la organización y el tenant, de acuerdo con las siguientes reglas:

Tabla 3. Límites de exportación por tipo de licencia

Función	Estándar empresarial	Empresa avanzada
Almacenamiento activo (IU visible)	60 días	60 días
Almacenamiento tibio (exportación disponible)	90 días	180 días
Almacenamiento en frío (archivado)	2 años	3 años
Máximo de filas por exportación	200k	200k
Tamaño máximo de exportación	1 GB	1 GB
Exportaciones con entradas y salidas	4 al mes	4 al mes
Exportaciones sin entradas y salidas	Ilimitado	Ilimitado

Deshabilitar el almacenamiento de entradas y salidas

Puedes deshabilitar el guardado de entradas y salidas en las exportaciones implementando una política de Automation Ops aplicable a nivel de tenant, grupo o usuario. Para obtener más información, consulta Configuración de las políticas AI Trust Layer .

Una vez deshabilitada esta característica, las entradas y salidas ya no se guardan y no se pueden recuperar.

Importante: UiPath no puede recuperar los datos si eliges no guardarlos. Antes de tomar esta decisión, asegúrate de que se cumplen las políticas de tu empresa y las normativas locales o globales pertinentes.

Gestionar datos PII y PHI en registros de auditoría

Si utilizas las características de GenAI, debes tener en cuenta que tus registros de auditoría pueden incluir información de identificación personal (PII) e información de salud protegida (PHI). Estos detalles pueden aparecer en los registros al procesar documentos o gestionar solicitudes de entrada a través de la automatización atendida y desatendida. Puedes ver las solicitudes de entrada y salida en la sección Detalles cuando revises solicitudes específicas.

La información que puede contener PII y PHI incluye solicitudes de usuario y producto enviadas a modelos LLM, así como las respuestas generadas por estos modelos.

Puedes realizar un seguimiento del origen de la PII o PHI en tus registros revisando las marcas de tiempo de la solicitud, el contenido de entrada y los metadatos asociados, como el ID de acción, el tenant, el producto, la característica y el usuario.

Si tus reglas de cumplimiento requieren ocultar datos PII y PHI en los registros de auditoría, puedes hacerlo deshabilitando el mecanismo de guardado de solicitudes de entrada y salida utilizando la configuración de la política de la capa de confianza de IA. Para ello, sigue los siguientes pasos:

1. Ve a Automation Ops™ > Gobernanza y selecciona la política Capa de confianza de IA.

2. En la pestaña Alternancia de características , asegúrate de establecer ¿Habilitar guardar solicitudes para Auditoría? opción a No.

   Nota:

   Esta configuración te permite ocultar el contenido confidencial de las entradas de registro, mantener los requisitos de cumplimiento y controlar la visibilidad de los datos confidenciales al tiempo que conserva las capacidades de auditoría. Sin embargo, ten en cuenta que una vez ocultas, no puedes volver a activar las solicitudes para su uso posterior.

Gestionar las políticas de la capa de confianza de IA

La pestaña Gobernanza de IA en la página AI Trust Layer te permite gestionar el uso de modelos de IA de terceros para tus organizaciones, tenants o grupos de usuarios a través de las políticas AI Trust Layer . Esto te ayuda a controlar el acceso de los usuarios a las características de IA generativa y garantiza un control adecuado en toda tu organización.

Obtienes una visión general de todas las políticas activas y sus estados actuales. Además, puedes ver y gestionar las políticas y sus implementaciones, de la siguiente manera:

• Cuando seleccionas el nombre de la política, se te redirige a la política de AI Trust Layer correspondiente en Automation Ops™ > Gobernanza. Ahora puedes ver los detalles de la política y, si es necesario, realizar cambios. Para obtener más información, consulta Configuración de las políticas AI Trust Layer . También puedes crear directamente una política de AI Trust Layer seleccionando Añadir política.

• Al seleccionar Gestionar implementaciones, se te redirige a Automation Ops™ > Gobernanza > Implementación, donde puedes revisar todas tus implementaciones de políticas. Para obtener más información, consulta Implementar políticas a nivel de tenant.

Gestionar Autopilot for Everyone

Esta pestaña Autopilot for Everyone en la página AI Trust Layer te permite gestionar el uso Autopilot for Everyone en toda tu organización.

Puedes realizar las siguientes acciones:

• Instalar Autopilot for Everyone

• Actualizar Autopilot for Everyone

• Desinstalar Autopilot for Everyone

Configurar LLM

Esta característica está disponible en los planes de licencia Enterprise - Advanced (Flex) y Enterprise (Unified Pricing).

La pestaña de configuraciones de LLM te permite integrar tus suscripciones de IA existentes manteniendo el marco de control proporcionado por UiPath. Puedes:

• Trae tu propia suscripción: sustituye las suscripciones gestionadas por UiPath por las tuyas propias, siempre que coincidan con la misma familia de modelos y la misma versión ya admitida por el producto UiPath. Esto permite intercambiar sin problemas los modelos gestionados por UiPath con tus modelos suscritos.
• Traiga su propio LLM: utilice cualquier LLM que cumpla con los criterios de compatibilidad del producto. Para garantizar una integración fluida, el LLM elegido debe pasar una serie de pruebas iniciadas a través de una llamada de sondeo antes de poder utilizarse dentro del ecosistema UiPath.

La configuración de LLM conserva la mayoría de los beneficios de control de la AI Trust Layer, incluida la aplicación de políticas a través de Automation Ops y los registros de auditoría detallados. Sin embargo, las políticas de gobernanza del modelo están diseñadas específicamente para los LLM gestionados por UiPath. Esto significa que si deshabilitas un modelo en particular a través de una política de AI Trust Layer , la restricción solo se aplica a la versión administrada UiPathde ese modelo. Sus propios modelos configurados del mismo tipo no se verán afectados.

Al aprovechar la opción de utilizar tu propio LLM o suscripción, ten en cuenta los siguientes puntos:

• Requisitos de compatibilidad: tu LLM o suscripción elegida debe alinearse con la familia de modelos y la versión actualmente compatible con el producto UiPath.

• Configuración: asegúrate de configurar y mantener correctamente todos los LLM necesarios en la configuración personalizada. Si falta algún componente, está desactualizado o está configurado incorrectamente, tu configuración personalizada puede dejar de funcionar. En tales casos, el sistema volverá automáticamente a un LLM gestionado por UiPath para garantizar la continuidad del servicio.

• Ahorro de costes: si tu configuración personalizada de LLM está completa, es correcta y cumple todos los requisitos necesarios, puedes optar a una tasa de consumo reducida.

Configurar una conexión LLM

Las conexiones LLM dependen de Integration Service para establecer la conexión a tus propios modelos.

Puedes crear conexiones a los siguientes proveedores:

• IA abierta de Azure
• OpenAI
• Amazon Bedrock
• Google Vertex
• LLM compatible con Open AI V1: utiliza esta opción para conectarte a cualquier proveedor de LLM cuya API siga el estándar OpenAI V1. Para obtener más información, consulta la documentación del conector LLM compatible con OpenAI V1.

Para configurar una nueva conexión, sigue los siguientes pasos:

1. Crea una conexión en Integration Service a tu proveedor de elección.

   Para obtener detalles de autenticación específicos del conector, consulta la guía de usuario de Integration Service.

   Nota: Crea la conexión de Integration Service en una carpeta privada no compartida para evitar el acceso no autorizado.
2. Ve a Admin > AI Trust Layer > Configuraciones de LLM.
3. Selecciona el tenant en el que quieres configurar la conexión.
4. Selecciona Añadir configuración.
5. Selecciona el Producto.
6. Selecciona el tipo de configuración: Reemplazar la suscripción de UiPath LLM o Añadir tu propio LLM.

   Dependiendo del producto seleccionado, solo una de estas opciones puede estar disponible.

7. Si eliges reemplazar la suscripción de UiPath, selecciona un modelo LLM diferente.
8. En la sección Configurar conexión administrada por el cliente , configura los siguientes campos:
   • Carpeta : selecciona la carpeta a la que pertenece la conexión.
   • Conector : selecciona el conector y una conexión. Si no hay conexiones disponibles, selecciona Añadir nueva conexión para ser redirigido a Integration Service.
   • Nombre del identificador de LLM : selecciona el nombre del LLM que quieres utilizar.
   • Alias de LLM : proporciona un alias para tu nuevo LLM. Este campo solo está disponible para el tipo de configuración Añadir tu propio LLM .
9. Selecciona Prueba para comprobar que el modelo es accesible y cumple los criterios necesarios.
   Aunque podemos confirmar la accesibilidad, verificar el modelo exacto utilizado es tu responsabilidad.
10. Si la prueba tiene éxito, selecciona Guardar para activar la conexión.

Gestionar conexiones LLM existentes

Puedes realizar las siguientes acciones en tus conexiones existentes:

• Comprobar conexión : comprueba el estado de tu conexión de Integration Service. Esta acción garantiza que la conexión esté activa y funcionando correctamente.

• Editar : modifica cualquier parámetro de tu conexión existente.

• Deshabilitar : suspende temporalmente la conexión. Cuando está deshabilitada, la conexión permanece visible en tu lista, pero no enruta ninguna llamada. Puedes volver a habilitar la conexión cuando sea necesario.

• Eliminar : elimina permanentemente la conexión de tu sistema. Esta acción deshabilita la conexión y la elimina de tu lista.

Configurar LLM para agentes

Al trabajar con agentes, puedes incorporar tu propio LLM utilizando el conector compatible con OpenAI V1.

Sigue los pasos descritos en la sección anterior para crear una conexión.

Al configurar la implementación de tu modelo, asegúrate de que tu LLM admita las siguientes capacidades:

• Llamada a herramientas (funciones) : tu modelo debe poder llamar a herramientas o funciones durante la ejecución.

• Deshabilitar las llamadas a herramientas paralelas : si tu proveedor de LLM lo admite, el modelo debería ofrecer la opción de deshabilitar las llamadas a herramientas paralelas.

Controlar los datos contextuales para las características de GenAI

La creación de índices está pasando de la AI Trust Layer a Orchestrator. Para obtener más información, consulta Índices en Orchestrator.

La pestaña Conexión a tierra de contexto en AI Trust Layer seguirá estando disponible temporalmente. Su único propósito ahora es redirigirte a la nueva experiencia de creación de índices de Orchestrator. La pestaña se eliminará por completo en una próxima actualización.