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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
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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