Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 14 horas
Temario del curso
Qué cambia cuando las decisiones se vuelven guiadas por modelos
- De reglas y juicio humano a opciones puntuadas
- Velocidad y escala de la acción automatizada
- Nuevos modos de fallo y brechas de responsabilidad
Inventario de decisiones y clasificación de riesgos
- Catalogación de decisiones automatizadas
- Impacto, reversibilidad y partes afectadas
- Niveles de riesgo y expectativas de control
- Propiedad por clase de decisión
Rendición de cuentas y supervisión humana
- Revisión humana significativa frente a nominal
- Umbrales de autonomía como decisiones de gobernanza
- Vías de escalado y tiempos de respuesta
- Dueño responsable y aprobación final
Registros de decisión y explicabilidad
- Lo que contiene un registro de decisión defendible
- Retención de confianza, opciones y contexto
- trazabilidad del modelo y versión
- Explicar una decisión a un cliente o regulador
Control de políticas y límites
- Conjuntos de opciones aprobados y control de cambios
- Gobernanza de umbrales y revisión periódica
- Decisiones prohibidas y detenciones forzadas
- Política como código junto con la salida del modelo
Expectativas regulatorias
- Obligaciones de la Ley de IA de la UE para sistemas de decisión
- Normas sectoriales en finanzas, seguros y salud
- Protección de datos y derechos en decisiones automatizadas
- Documentación y evidencia de conformidad
Riesgo de proveedor, licencia y procedencia
- APIs de decisión alojadas frente a pesos abiertos
- Términos de licencia para modelos derivados e integrados
- Dependencia de proveedores y riesgo de discontinuación
- Integridad de pesos y fijación de versiones
Sesgo, equidad y monitoreo de resultados
- Desigualdad de resultados entre grupos
- Variables proxy y encuadre de opciones
- Señales de apelaciones y quejas
- Revisión periódica de equidad
Respuesta a incidentes por decisiones incorrectas
- Detección de error de decisión sistémico
- Contención y suspensión de la autonomía
- Remediación y reparación al cliente
- Causa raíz y actualización de controles
Revisión de aseguramiento de una capa de decisión
- Evidencia que un auditor debería solicitar
- Pruebas de reclamos de precisión y calibración
- Muestreo de decisiones y anulaciones
- Información de hallazgos a la junta directiva
Requerimientos
- Conocimiento de proyectos de IA o automatización en un entorno empresarial.
- Comprensión de los procesos de riesgos, cumplimiento normativo o auditoría.
- No se requiere experiencia en programación.
Público objetivo
- Oficiales de riesgos, cumplimiento normativo y riesgo de modelos
- Auditores internos que revisan decisiones automatizadas
- Responsables de gobernanza de IA y protección de datos
- Dueños de producto responsables de flujos de trabajo automatizados
- Arquitectos que diseñan la supervisión en sistemas de agentes
