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Temario del curso

Introducción a la inteligencia artificial

  • Definición y conceptos clave.
  • Evolución y tipos de IA.
  • La IA en el negocio y en TI.

Visión general de la auditoría de TI

  • Propósito y alcance de la auditoría de TI.
  • Conceptos clave en la auditoría de TI: gobernanza, riesgo y cumplimiento.
  • Auditoría de TI tradicional frente a la potenciada con IA.

Tecnologías de IA en la auditoría de TI

  • Aprendizaje automático (machine learning).
  • Procesamiento de lenguaje natural (NLP).
  • Automatización robótica de procesos (RPA).
  • Análisis de datos.

Recopilación y análisis de datos

  • Fuentes de datos en las auditorías de TI.
  • Uso de la IA para el análisis de datos.
  • Análisis predictivo en la auditoría de TI.

Evaluación de riesgos impulsada por IA

  • Identificación y evaluación de riesgos con IA.
  • Automatización de evaluaciones de riesgos.
  • Herramientas de IA para la supervisión continua y la auditoría.

Implementación de IA en los procesos de auditoría de TI

  • Planificación de auditorías impulsada por IA.
  • Automatización de procedimientos de auditoría con IA.
  • Informes de auditoría en tiempo real y tableros (dashboards) con IA.

Consideraciones éticas y desafíos

  • Sesgo e imparcialidad en la IA.
  • Privacidad de datos y seguridad en las auditorías con IA.
  • Implicaciones legales y regulatorias.

IA en la auditoría de ciberseguridad

  • Uso de la IA para detectar y responder a incidentes de seguridad.
  • Auditoría de sistemas de ciberseguridad impulsados por IA.

Gobernanza de la IA y auditoría de TI

  • Uso de la IA en los marcos de gobernanza de TI.
  • Papel de los auditores de TI en la gobernanza de la IA.

Tendencias futuras en IA y auditoría de TI

  • Tecnologías emergentes de IA que impactan la auditoría de TI.
  • Preparación para el futuro de la IA en la auditoría de TI.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de los conceptos de auditoría de TI.
  • Comprensión básica de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de datos.

Público objetivo

  • Auditores de TI.
  • Analistas de IA y datos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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