Sobre Scanara
Cumplimiento de la Ley de IA de la UE orientado a desarrolladores, creado en Alemania.
En resumen
¿Qué es Scanara?
Scanara es una plataforma para el trabajo de cumplimiento del Reglamento de IA, creada para desarrolladores. Analiza tu código en 10+ lenguajes de programación y tu documentación en 8 idiomas de la UE, guía evaluaciones y redacta borradores de documentos de cumplimiento. Se integra con GitHub y CI/CD.
Por qué existimos
Nuestra misión
El Reglamento de IA fija requisitos para los proveedores y responsables del despliegue de sistemas de IA en la UE. Creamos Scanara para que ese trabajo forme parte del flujo de desarrollo: una herramienta que trata el reglamento como código.
Cómo empezamos
Nuestra historia
Scanara está desarrollado por Scanara UG en Dachau (Alemania). Su fundador, Thilo, quiso crear la plataforma de cumplimiento que le habría gustado tener: una que encaje en el flujo de los desarrolladores, analice código y documentación y convierta los requisitos en comprobaciones verificables.
Why we built Scanara →Cómo trabajamos
Nuestro enfoque
- 1
Mapear el reglamento
Las obligaciones del Reglamento se asocian a reglas concretas y verificables, o a evaluaciones guiadas cuando el código no puede mostrarlas.
- 2
Escanear código y documentos
Nuestro escáner analiza tu código en 10+ lenguajes de programación. Nuestro motor de políticas comprueba tus documentos de cumplimiento en 8 idiomas de la UE.
- 3
Ejecutar en CI/CD
Comprobaciones de cumplimiento que ejecutas en tu pipeline de desarrollo, en lugar de seguirlas solo en una hoja de cálculo o en un informe de consultoría.
Bajo el capó
Construido sobre bases sólidas
Nuestros valores
Sin cajas negras
Transparencia
Cada hallazgo indica el artículo del Reglamento de IA al que se refiere. Nuestra página de metodología describe cómo se crean y verifican las reglas. Los motores de Scanara se basan en reglas, no en modelos de aprendizaje automático.
Conforme a la regulación
Precisión
Las reglas se generan a partir del texto del Reglamento y se prueban con fixtures, incluidos fixtures negativos que no deben producir hallazgos. Aún no publicamos una tasa de precisión ni de falsos positivos; la página de metodología indica qué se mide y qué no.
Los desarrolladores primero
Accesibilidad
Scanara funciona en las herramientas que los desarrolladores ya usan: GitHub, pipelines CI/CD y pull requests. Los resultados aparecen en lenguaje claro. Las cuestiones jurídicas siguen requiriendo asesoramiento cualificado.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Scanara?
Scanara es una plataforma para el trabajo de cumplimiento del Reglamento de IA, creada para desarrolladores. Analiza tu código (10+ lenguajes de programación) y tu documentación (8 idiomas de la UE) según los requisitos del Reglamento de IA, se integra en tu pipeline CI/CD y señala problemas de cumplimiento antes de que lleguen a producción.
¿Para qué artículos del Reglamento de IA escanea Scanara?
En el mapa de cobertura de Scanara, 66 de los 113 artículos tienen al menos una regla automatizada (instantánea del 24 de agosto de 2026: 43 mediante reglas de código, 23 mediante reglas de documentos). Los demás artículos no tienen regla automatizada. Algunos vinculan a las instituciones de la UE o a los Estados miembros, no a los operadores, y quedan fuera del alcance por diseño. La página de metodología recoge los valores medidos con su fecha.
¿Qué lenguajes de programación soporta Scanara?
Para el código, Scanara detecta patrones de frameworks de ML, con un nivel de confianza por nivel de lenguaje: Python, JavaScript y TypeScript (1,00); Go y Rust (0,95); C++, C, C#, Swift y Kotlin (0,90); R y Julia (0,75, experimental, con más falsos positivos). Para documentos, Scanara comprueba documentación de cumplimiento en inglés, alemán, francés, español, neerlandés, italiano, polaco y portugués.
¿Cuándo debo cumplir con la Ley de IA de la UE?
Scanara apoya tu preparación para cada fecha. Cumplir las obligaciones sigue siendo responsabilidad de tu organización.
Scanara prepares evidence from your repositories
Scanara reads your connected GitHub repositories and runs rule-based scans for standard AI and machine-learning patterns. It can miss non-standard code. Separately, it generates draft documentation from templates and your assessment answers as evidence for your compliance work. You make the classification decisions.