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Reglamento de IA para desarrolladores

Para desarrolladores: obligaciones del reglamento de IA que afectan a su código y cómo comprueba Scanara cada pull request. Primero: informe de ejemplo.

Qué afecta a los desarrolladores

  1. Registro, supervisión y precisión son código

    Si su empleador ofrece un sistema de IA de alto riesgo, el sistema debe registrar eventos automáticamente (artículo 12). Debe permitir la supervisión humana (artículo 14). Necesita un nivel adecuado de precisión, solidez y ciberseguridad (artículo 15).

  2. La mayoría de las funciones no son de alto riesgo

    Alto riesgo significa un uso del anexo III o un producto cubierto por el anexo I (artículo 6). Compruebe eso primero. Pueden aplicarse otras normas, como el deber de información del artículo 50 para los chatbots.

  3. Algunas prácticas están prohibidas

    El artículo 5 prohíbe prácticas enumeradas, como inferir emociones en el trabajo, desde el 2 de febrero de 2025. Las multas alcanzan 35 millones EUR o, para una empresa, el 7 % del volumen de negocios anual mundial, si esta cuantía es superior (artículo 99(3)).

Qué añade Scanara a sus pull requests

✗Scanara EU AI Act Compliancefailure

Mode: Blocking Mode

Compliance Score: 58/100

# Findings Summary

Critical: 0

High: 7

Medium: 14

Low: 22

Total: 43

# Threshold Violations

High findings: 7 (max allowed: 5)

Compliance score: 58% (min required: 60%)

▸ View full report on Scanara Dashboard →

Ejemplo del resumen que Scanara publica en GitHub, en inglés. Las cifras son ilustrativas.

  1. Una comprobación en cada pull request

    Scanara publica en cada pull request una comprobación de GitHub llamada Scanara EU AI Act Compliance. En modo Blocking, una comprobación fallida detiene el merge si exige la comprobación en la protección de ramas.

  2. Modo Audit o Blocking

    El modo Audit solo informa. El modo Blocking falla la comprobación al superar un umbral. Los umbrales se fijan por repositorio: máximo de hallazgos críticos, máximo de hallazgos altos y puntuación mínima. Los valores por defecto son 0, 5 y 60.

  3. Un informe detrás de cada comprobación

    Cada comprobación enlaza un informe con una puntuación y una nota de A a F, hallazgos por artículo, gravedad y archivo, y una puntuación de riesgo por archivo.

  4. Varios lenguajes, precisión distinta

    Scanara asigna a cada lenguaje un nivel de precisión. Python, JavaScript y TypeScript tienen la mayor confianza (1,00). R y Julia son experimentales (0,75), con más falsos positivos y omisiones.

Preguntas de los desarrolladores

¿Cómo conecto Scanara a mis repositorios?

Conecte su cuenta de GitHub, elija los repositorios que escanear, active el merge gate de un repositorio y fije su modo y sus umbrales. El merge gate no requiere cambios en el pipeline: GitHub envía un webhook cuando se abre o cambia un pull request.

¿Qué veo en un pull request?

Una comprobación llamada Scanara EU AI Act Compliance. Su resumen muestra el modo, la puntuación de cumplimiento y una tabla de hallazgos por gravedad. Un enlace abre el informe completo en el panel de Scanara.

¿Qué diferencia hay entre el modo Audit y el modo Blocking?

El modo Audit informa sin fallar, así que el pull request puede fusionarse. El modo Blocking falla la comprobación al superar un umbral. Para impedir el merge, exija la comprobación en la protección de ramas de GitHub.

¿Qué lenguajes de programación escanea Scanara?

Varios lenguajes, con precisión distinta: Python, JavaScript y TypeScript son los más precisos, R y Julia son experimentales. La detección cubre patrones estándar de frameworks de ML. Los envoltorios propios y el código ofuscado pueden pasar desapercibidos.

¿Qué incluye el plan Free?

Free incluye 5 escaneos en total, 1 sistema de IA y 2 repositorios, sin merge gate. Los planes de pago añaden escaneos mensuales y el merge gate.

Siga leyendo

Vea primero un informe de ejemplo

La demo muestra un informe de cumplimiento anonimizado, para que vea a qué enlaza la comprobación de un pull request.

Scanara prepara pruebas a partir de sus repositorios

Scanara lee sus repositorios de GitHub conectados y ejecuta análisis basados en reglas de patrones habituales de IA y aprendizaje automático. Puede pasar por alto código no estándar. Por separado, genera borradores de documentación a partir de plantillas y de sus respuestas en las evaluaciones, como pruebas para su trabajo de cumplimiento. Usted decide la clasificación.