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Temario del curso

Comprensión de la IA y el Aprendizaje Automático

  • ¿Qué es la IA y cómo se define?
  • El aprendizaje automático como subconjunto de la IA.
  • Tipos de IA: débil, fuerte, generativa, supervisada, no supervisada.

La IA en la práctica a través de la organización

  • Dónde existe actualmente la IA/ML en las funciones comerciales.
  • Automatización, apoyo a la toma de decisiones, servicio al cliente y análisis.
  • Casos de uso en recursos humanos, finanzas, operaciones y cumplimiento.

Desafíos comunes de gobernanza

  • Conflictos con los principios de protección de datos.
  • Legalidad, equidad y transparencia en la toma de decisiones automatizada.
  • Precisión, minimización de datos y limitaciones de almacenamiento.

Fundamentos de gestión de información y datos

  • Gestión de información y registros en contextos de IA.
  • La importancia de los metadatos y las pistas de auditoría.
  • Mantenimiento de la calidad e integridad de los datos para conjuntos de datos de entrenamiento.

Enfoque a los desafíos de gobernanza de la información

  • Diseño de controles de gobernanza para flujos de trabajo de IA/ML.
  • Supervisión humana y explicabilidad.
  • Formación de equipos de gobernanza multifuncionales.

Realización de DPIAs para IA/ML

  • Requisito legal y propósito de las DPIAs.
  • Pasos para evaluar implementaciones propuestas de IA/ML.
  • Documentación de evaluaciones de riesgos, mitigaciones y justificaciones.

Marcos de gobernanza y gestión de riesgos

  • Descripción general de marcos de gobernanza específicos para IA.
  • Enfoques de ISO, NIST, ICO y OCDE.
  • Registros de riesgos y documentación de políticas.

Cultura, integración y marcos relacionados

  • Incorporación de una cultura de uso responsable de la IA.
  • Vínculo entre la gobernanza de IA y las políticas de ciberseguridad, ética y ESG (Ambiental, Social y de Gobernanza).
  • Mejora continua y monitoreo.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las políticas de gobernanza de la información organizacional.
  • Familiaridad con regulaciones de protección de datos o privacidad.
  • Es útil tener alguna exposición a conceptos de IA o aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Profesionales de gobernanza de la información.
  • Oficiales de protección de datos y gerentes de cumplimiento.
  • Líderes de transformación digital o gobierno de TI.
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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