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.

Advertencia: los campos de entrada y salida del registro de auditoría pueden aparecer temporalmente vacíos al ver las entradas recientes. Este es un problema de latencia conocido y los datos suelen estar disponibles poco después.

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

Al utilizar las características de Gen AI en UiPath, es importante comprender que los registros de auditoría pueden incluir información de identificación personal (PII) o información médica protegida (PHI). Estos detalles pueden aparecer tanto en las solicitudes de entrada enviadas a los modelos de lenguaje grandes (LLM) como en las respuestas que generan. Esto se aplica a las interacciones ejecutadas a través de automatizaciones atendidas y desatendidas.

La sección Detalles de cada entrada del registro de auditoría muestra el contenido completo de entrada y salida cuando se habilita el guardado de solicitudes. Esto incluye metadatos como:

• ID de la acción
• Tenant
• Producto
• Función
• Usuario
• Marca de tiempo

Ocultar datos confidenciales para el cumplimiento

Si tus reglas de cumplimiento requieren ocultar los datos PII y PHI en los registros de auditoría, puedes configurar la política de AI Trust Layer para controlar la visibilidad:

1. Ve a Automation Ops™ > Gobernanza y selecciona o crea una política de AI Trust Layer.
2. En la pestaña Alternancia de características , asegúrate de establecer la casilla ¿Habilitar guardar solicitudes para auditoría? en No.

Con esta configuración, ni las solicitudes ni las salidas de LLM se conservan en los registros de auditoría. El registro mostrará los metadatos de entrada, pero el contenido de entrada/salida aparecerá como "Bloqueado por política".

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. Una vez ocultas, no puedes recuperar las solicitudes para su uso posterior.

Ver registros de PII

Redactar PII y PHI

Puedes elegir conservar los registros de auditoría mientras enmascaras el contenido confidencial habilitando la opción de enmascaramiento de PII. Para obtener más información, consulta Enmascaramiento de PII.

El registro de auditoríaAI Trust Layer ofrece una visibilidad completa de cómo se gestiona la información de identificación personal (PII) durante las interacciones con los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM).

Con el registro de auditoría, puedes:

• Verifica si se detectó PII en una solicitud determinada.
• Confirme si se aplicó el enmascaramiento (seudonimización) a las entidades detectadas.
• Revise la entrada real enviada al LLM, asegurándose de que no se haya expuesto ninguna PII sin procesar.

Este nivel de transparencia respalda los esfuerzos de cumplimiento, genera confianza con las partes interesadas y proporciona un seguimiento de auditoría detallado para cada interacción en la que está habilitado el enmascaramiento de PII en tránsito.

Nota: utiliza el registro de auditoría para validar que los datos confidenciales estén protegidos de forma coherente durante las automatizaciones impulsadas por IA.

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.

Enmascaramiento PII

Acerca del enmascaramiento de PII en tránsito

El enmascaramiento de PII en tránsito mejora la AI Trust Layer al garantizar que la información de identificación personal (PII) se seudonimiza antes de llegar a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) utilizados en las características de IA generativa. Al interceptar y enmascarar entidades sensibles durante el tiempo de ejecución, esto ayuda a preservar la privacidad de los datos y respalda los requisitos de cumplimiento, sin interrumpir los flujos de automatización ni degradar el rendimiento de LLM.

Cuando está habilitado, el enmascaramiento de PII en tránsito detecta y reemplaza las entidades PII con marcadores de posición contextuales (por ejemplo, person_1, email_1) antes de la transmisión. Una vez que el LLM devuelve una respuesta, el sistema rehidrata automáticamente la PII original en la salida, garantizando una experiencia fluida para los usuarios y los sistemas posteriores.

El enmascaramiento de PII en tránsito es compatible actualmente en:

• Agentes: entrada enrutada a través de LLM durante la ejecución del agente.
• Actividades de generación de IA: reescribir texto, resumir, actividades de coincidencia semántica.

Cómo funciona

El enmascaramiento de PII en tránsito es un proceso de cuatro pasos que garantiza que los datos confidenciales nunca se expongan al LLM durante el procesamiento:

1. Detección : el sistema escanea la entrada del usuario e identifica la información de identificación personal (PII) utilizando modelos de reconocimiento de entidades específicos del idioma.
2. Seudonimización : las entidades PII detectadas se reemplazan por marcadores de posición anónimos y sensibles al contexto (por ejemplo, John Doe → person_1, 123-456-7890 → phone_1). Esto permite al LLM procesar la entrada de forma segura, sin acceder a la PII real.
3. Interacción de LLM : la solicitud enmascarada se envía al LLM. Dado que no se incluye ninguna PII real, este paso preserva la privacidad al tiempo que permite respuestas precisas y útiles.
4. Rehidratación : después de que el LLM devuelva una respuesta, el sistema sustituye automáticamente cada marcador de posición por la PII original. Esto garantiza que el resultado final conserve todo el contexto y la precisión, sin pérdida de información.

Transformación de ejemplo:

• Entrada: "Llamar a John Doe al 123-456-7890".
• Enviado a LLM: "Llamar a person_1 at phone_1".
• Salida: "Llamar a John Doe al 123-456-7890".

Licencia

El enmascaramiento de PII en tránsito está disponible en los siguientes planes de licencia:

• Plan de precios Flex : Enterprise: niveles Estándar y Avanzado.
• Plan Unified Pricing : Estándar, Enterprise, Plataforma de prueba de aplicaciones estándar, Plataforma de prueba de aplicaciones Enterprise.

Importante:

Si habilitas el enmascaramiento de PII en tránsito sin un derecho de nivel elegible, tus agentes fallarán. El mecanismo de aplicación de derechos bloquea el procesamiento de datos, lo que provoca fallos e interrupciones del flujo de trabajo. Este comportamiento es intencionado: evita que asumas que el enmascaramiento PII está activo cuando, en realidad, los datos confidenciales aún podrían enviarse a modelos de lenguaje.

Para evitar interrupciones, asegúrate de que tu organización está en un nivel compatible antes de habilitar el enmascaramiento de PII en tránsito.

Limitaciones

To maintain service stability and ensure consistent performance, each tenant is limited to 200 LLM requests with PII per minute. This helps prevent excessive traffic from affecting overall service availability.

If a tenant exceeds this threshold, additional requests will be temporarily throttled and will receive a HTTP 429 ("PII Masking rate limits exceeded. Please try again later”) response. The limit automatically resets after one minute, allowing requests to resume once usage is within the allowed rate.

Habilitar el enmascaramiento de PII en tránsito

Para habilitar el enmascaramiento de PII, sigue estos pasos:

1. Ve a Admin > AI Trust Layer > AI Governance > Añadir política.
2. Crea una nueva política de AI Trust Layer o edita una existente.
3. De forma predeterminada, el enmascaramiento de PII en tránsito está deshabilitado tanto para las actividades como para los agentes de UiPath Gen AI. Debes habilitarlo explícitamente para uno o ambos tipos de productos utilizando los conmutadores dedicados:
   • Habilitar el enmascaramiento PII para agentes
   • Habilitar el enmascaramiento PII para las actividades de UiPath GenAI

4. Una vez habilitada, la lista de entidades PII compatibles se vuelve visible en el panel de configuración. El enmascaramiento se aplica solo a las entidades que configuras explícitamente.

5. Para cada entidad, puedes:

   • Elige la categoría de PII (por ejemplo, USSocialSecurityNumber, URL, IPAddress, etc.).
   • Habilita o deshabilita el enmascaramiento para esa entidad.
   • Establezca un umbral de confianza para la detección. Solo se enmascararán los datos detectados por encima de este umbral. El umbral de confianza predeterminado está establecido en 0,5. Cambiar este umbral afecta al comportamiento de detección de la siguiente manera:
     • Aumentar umbral: la detección es más selectiva. Es menos probable que identifique erróneamente datos no confidenciales como PII, pero puede pasar por alto algunas entidades válidas.
     • Reducir umbral: la detección es más permisiva. Identifica más PII potencial, pero también puede incluir contenido que no es realmente confidencial.
6. Guarda tu configuración después de editar cada entidad. Puedes ajustar o eliminar entidades de forma individual.
7. Ámbito de la política por tenant, grupo o usuario, dependiendo de la amplitud o la precisión con la que quieras que se apliquen las reglas de enmascaramiento.

Entidades compatibles

La siguiente tabla enumera los tipos de entidades PII compatibles actualmente, junto con los idiomas en los que están disponibles la detección y la seudonimización.

Tabla 4. Entidades compatibles con código de idioma

Categoría	Entidad	Lenguajes
General	Fecha Se puede utilizar para la fecha de nacimiento, la fecha de admisión, el alta o la fecha de defunción.	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, af, ca, da, el, ga, gl, ku, nl, no, ss, ro, sq, ur, ar, bg, bs, cy, fa, hr, id, mg, mk, ms, ps, ru, sl, so, sr, sw, am, as, cs, et, eu, fi, he, hu, km, lo, lt, lv, mr, my, ne, or, pa, pl, sk, th, uk, az, bn, gu, hy, ka, kk, kn, ky, ml, mn, ta, te, ug, uz, vi
	Número de teléfono	en, es, fr, de, it, zh-hans, ja, ko, pt-pt pt-br
	Coordenadas GPS de la UE	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk
	Correo electrónico	en, es, fr, de, it, zh, ja, ko, pt-pt, pt-br, nl, sv, tr, hi
	Persona	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, af, ca, da, el, ga, gl, ku, nl, no, ss, ro, sq, ur, ar, bg, bs, cy, fa, hr, id, mg, mk, ms, ps, ru, sl, so, sr, sw, am, as, cs, et, eu, fi, he, hu, km, lo, lt, lv, mr, my, ne, or, pa, pl, sk, th, uk, az, bn, gu, hy, ka, kk, kn, ky, ml, mn, ta, te, ug, uz, vi
	Address	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, af, ca, da, el, ga, gl, ku, nl, no, ss, ro, sq, ur, ar, bg, bs, cy, fa, hr, id, mg, mk, ms, ps, ru, sl, so, sr, sw, am, as, cs, et, eu, fi, he, hu, km, lo, lt, lv, mr, my, ne, or, pa, pl, sk, th, uk, az, bn, gu, hy, ka, kk, kn, ky, ml, mn, ta, te, ug, uz, vi
	URL	en, es, fr, de, it, zh, ja, ko, pt-pt, pt-br, nl, sv, tr, hi
	Dirección IP	en, es, fr, de, it, zh, ja, ko, pt-pt, pt-br, nl, sv, tr, hi
Informacion financiera	IBAN	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, af, ca, da, el, ga, gl, ku, nl, no, ss, ro, sq, ur, ar, bg, bs, cy, fa, hr, id, mg, mk, ms, ps, ru, sl, so, sr, sw, am, as, cs, et, eu, fi, he, hu, km, lo, lt, lv, mr, my, ne, or, pa, pl, sk, th, uk, az, bn, gu, hy, ka, kk, kn, ky, ml, mn, ta, te, ug, uz, vi
	Números de tarjetas de crédito	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, af, ca, da, el, ga, gl, ku, nl, no, ss, ro, sq, ur, ar, bg, bs, cy, fa, hr, id, mg, mk, ms, ps, ru, sl, so, sr, sw, am, as, cs, et, eu, fi, he, hu, km, lo, lt, lv, mr, my, ne, or, pa, pl, sk, th, uk, az, bn, gu, hy, ka, kk, kn, ky, ml, mn, ta, te, ug, uz, vi
	Número de ruta ABA	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, af, ca, da, el, ga, gl, ku, nl, no, ss, ro, sq, ur, ar, bg, bs, cy, fa, hr, id, mg, mk, ms, ps, ru, sl, so, sr, sw, am, as, cs, et, eu, fi, he, hu, km, lo, lt, lv, mr, my, ne, or, pa, pl, sk, th, uk, az, bn, gu, hy, ka, kk, kn, ky, ml, mn, ta, te, ug, uz, vi
	Código SWIFT	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, af, ca, da, el, ga, gl, ku, nl, no, ss, ro, sq, ur, ar, bg, bs, cy, fa, hr, id, mg, mk, ms, ps, ru, sl, so, sr, sw, am, as, cs, et, eu, fi, he, hu, km, lo, lt, lv, mr, my, ne, or, pa, pl, sk, th, uk, az, bn, gu, hy, ka, kk, kn, ky, ml, mn, ta, te, ug, uz, vi
Específico del país	Número de cuenta bancaria de EE. UU.	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk
	Número de la Seguridad Social (SSN) de EE. UU.	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk
	Número de licencia de conducir de EE. UU.	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk
	Número de pasaporte de EE. UU. o Reino Unido	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk
	Número de identificación personal del contribuyente (ITIN) de EE. UU.	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk
	Número de permiso de conducir del Reino Unido	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk
	Número de referencia único del contribuyente del Reino Unido	en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, tr, hi, da, nl, no, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk

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

Nota: Las configuraciones de LLM están disponibles en los siguientes planes de licencia:

• Unified Pricing: plataforma Enterprise, plataforma estándar, plataforma básica, plataforma de prueba de aplicaciones Enterprise, plataforma de prueba de aplicaciones estándar.
• Flex: plataforma avanzada, plataforma estándar Flex .

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

• Reemplazar la suscripción de UiPath LLM: reemplaza las suscripciones administradas por UiPath por las tuyas, 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.
• Añade tu propio LLM: utiliza cualquier LLM que cumpla con los criterios de compatibilidad del producto. Para garantizar una integración fluida, tu LLM elegido debe pasar una serie de pruebas iniciadas a través de una llamada de sondeo antes de que pueda 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 obsoleto o está configurado incorrectamente, tu configuración personalizada puede dejar de funcionar. En tales casos, el sistema volverá automáticamente a un LLM administrado por UiPath para garantizar la continuidad del servicio, a menos que los LLM de UiPath se desactiven a través de una política de Automation Ops.

• 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 estos pasos:

1. Crea una conexión en Integration Service al proveedor de tu elección. Para obtener detalles de autenticación específicos del conector, consulta la guía del usuario de Integration Service.
   Nota: para evitar el acceso no autorizado, crea la conexión de Integration Service en una carpeta privada no compartida.
2. Ve a Admin > AI Trust Layer > Configuraciones de LLM.
3. Selecciona el tenant y la carpeta donde quieres configurar la conexión.
4. Selecciona Añadir configuración.
5. Selecciona el producto y la característica.
6. Elija cómo desea configurar:

   • Reemplazar la suscripción de UiPath LLM : utiliza tu propia conexión en lugar de una administrada por UiPath.

   • Añade tu propio LLM : añade una configuración de LLM adicional gestionada completamente por ti.

7. Configura la conexión para Reemplazar la suscripción de UiPath LLM:
   1. Carpeta : selecciona la carpeta donde se almacenará la configuración.
   2. LLM reemplazable : en el menú desplegable, selecciona el LLM de UiPath que deseas reemplazar.
   3. Conector : selecciona tu conector (por ejemplo, Microsoft Azure OpenAI).
   4. Conexión : elige tu conexión de Integration Service. Si no hay ninguno disponible, selecciona Añadir nueva conexión para ser redirigido a Integration Service.
   5. Identificador de LLM : introduce el identificador de tu modelo.
      • Para los modelos alojados en Azure, introduce el identificador del modelo.
      • Para la inferencia entre regiones de AWS Bedrock, introduce el ID del perfil de inferencia en lugar del ID del modelo.
8. Configura la conexión para Añadir tu propio LLM:
   1. Carpeta : selecciona la carpeta donde se almacenará la configuración.
   2. Nombre mostrado (LLM) : proporciona un alias para tu LLM.
   3. Conector : selecciona tu conector (por ejemplo, Microsoft Azure OpenAI).
   4. Conexión : elige tu conexión de Integration Service.
   5. Identificador de LLM : introduce el identificador de tu modelo.
      • Para los modelos alojados en Azure, introduce el identificador del modelo.
      • Para la inferencia entre regiones de AWS Bedrock, introduce el ID del perfil de inferencia en lugar del ID del modelo.
9. Selecciona Probar configuración para comprobar que el modelo es accesible y cumple los criterios necesarios.
   UiPath puede 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 estado : verifica el estado de tu conexión de Integration Service. Esta acción garantiza que la conexión esté activa y funcione 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.

Configuring LLMs for your product

Each product supports specific large language models (LLMs) and versions. Use the table below to identify the supported models and versions for your product.

You can connect your own LLM using one of the following providers: Amazon Web Services, Google Vertex, Microsoft Azure OpenAI, or OpenAI V1 Compliant. Follow the steps outlined in the previous section to create a connection.

Producto	Función	LLM	Versión
Agents1	Design, Evaluate & Deploy	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
		OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4o-2024-08-06 gpt-4o-2024-11-20 gpt-4o-mini-2025-04-14 gpt-4o-mini-2024-07-18
Autopilot para todos	Chat	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
		OpenAI	gpt-4o-mini-2024-07-18
Automatización de IU	ScreenPlay (Preview)	Anthropic	anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
		Google	gemini-2.0-flash-001
		OpenAI	gpt-4.1-2025-04-14 gpt-4.1-mini-2025-04-14 computer-use-preview-2025-03-11

¹ When configuring your model deployment for agents, ensure that your LLM supports the following capabilities:

• 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.
  Note: When using custom models, the system cannot determine the model’s true token capacity. Agents default to a 4096 token limit, even if the underlying model supports a higher value. This behavior is intentional, as UiPath cannot infer token limits for customer-defined deployments.

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.