IA soberana para organizaciones reguladas: Control de datos, modelos y entornos de inferencia

Fundamentos de la IA soberana

• Qué significa la IA soberana en las organizaciones reguladas.
• Impulsores comerciales, legales y operativos.
• Áreas clave de control: datos, modelos, infraestructura y operaciones.

Requisitos normativos y mapeo de riesgos

• Residencia de datos, privacidad y obligaciones específicas del sector.
• Mapeo de datos sensibles a los casos de uso de IA.
• Identificación de riesgos transfronterizos, de generación de registros y de exposición a terceros.

Gobernanza de datos, indicaciones y registros

• Gobernanza de indicaciones y límites de uso aceptable.
• Políticas de generación de registros para indicaciones, respuestas y metadatos.
• Prácticas de retención, ocultación, enmascaramiento y control de acceso.
• Ejercicio: revisión del flujo de datos de una IA para identificar brechas de gobernanza.

Opciones de alojamiento de modelos y entornos de inferencia

• Opciones de implementación de API pública, nube privada, instalación propia e híbrida.
• Factores para decidir dónde deben ejecutarse los modelos.
• Compensaciones entre control, seguridad, costos y propiedad operativa.

Dependencia de proveedores y portabilidad

• Patrones comunes de bloqueo en modelos, herramientas y plataformas.
• Portabilidad a través de arquitectura modular, interfaces abiertas y contratos claros.
• Ejercicio: evaluación de un proveedor frente a los criterios de soberanía.

Modelo de gobernanza y planificación de acciones

• Roles y responsabilidades en TI, seguridad, legal y cumplimiento normativo.
• Flujos de trabajo de aprobación para casos de uso, modelos y cambios operativos.
• Expectativas de auditabilidad, monitoreo y respuesta a incidentes.
• Construcción de una hoja de ruta práctica de IA soberana y próximos pasos.