Temario del curso
Módulo 1: La evolución de la supervisión de IA
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Superar las predicciones estáticas (alertas de fraude) para avanzar hacia una IA Agéntica autónoma y orientada a la acción
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El coste oculto de la autonomía total: Riesgos financieros, legales y operativos de los casos extremos de la IA
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Definir los tres vectores de supervisión válida: Contexto, Autoridad y Racional
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Encontrar el equilibrio: Balancear el flujo de negocio con la fricción humana necesaria
Módulo 2: La taxonomía de supervisión (HITL frente a HOTL frente a HOOTL)
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Human-in-the-Loop (HITL): Detener el sistema para obtener autorización humana antes de la ejecución (apropiado para acciones financieras o legales de alto riesgo e irreversibles)
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Human-on-the-Loop (HOTL): Permitir la ejecución autónoma mientras un supervisor humano mantiene capacidades continuas de veto/interrupción
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Human-out-of-the-Loop (HOOTL): Autonomía total del sistema combinada con barreras automáticas y auditoría humana asincrónica posterior al evento
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Cambio dinámico de bucle: Diseño de arquitecturas que cambian automáticamente entre bucles según los perfiles de riesgo y los entornos cambiantes
Módulo 3: Diseño de arquitectura y tuberías de enrutamiento de riesgos
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Enrutamiento basado en confianza: Implementación de puertas de software que interceptan automáticamente las salidas del modelo con baja confianza y las dirigen a colas humanas
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Diseño de carriles de decisión: Adaptar los SLA de respuesta al riesgo de la transacción (por ejemplo, 30 segundos para accesos de bajo riesgo frente a 15 minutos para desembolsos de alto valor)
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Defectos seguros por defecto: Establecer un comportamiento determinista del sistema cuando un supervisor humano no responde dentro de la ventana de SLA
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Juicio en dos factores: Diseño de revisiones humanas independientes duales o comprobaciones de integridad contra-modelos para comandos de sistema ultracríticos
Módulo 4: Gestión del factor humano y superación de la complacencia
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La psicología de la complacencia ante la automatización: Por qué los humanos dejan de cuestionar a las máquinas fiables y cómo combatirla
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Gestión de la carga cognitiva humana y la fatiga en la toma de decisiones en colas de revisión de alto volumen
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Estructuración de protocolos de comunicación: Utilizar fraseología estandarizada e inequívoca para las escalaciones y anulaciones humano-IA
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Diversidad en el bucle: Estructurar cohortes de revisión para descubrir y mitigar activamente sesgos culturales, demográficos y algorítmicos
Módulo 5: Mejora continua y telemetría de retroalimentación
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Economía de los bucles de datos: Transformar las anulaciones humanas en valiosos datos de entrenamiento
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Marco de Aprendizaje Activo: Estructurar el sistema para identificar programáticamente y solicitar aclaración humana sobre sus propios "puntos ciegos" de datos
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Puesta en marcha de bucles de retroalimentación: Integrar las salidas de la revisión humana en los procesos de ajuste fino, RLHF (Aprendizaje por Refuerzo desde Retroalimentación Humana) y DPO
Módulo 6: Cumplimiento normativo, gobernanza y defensabilidad
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Alinear los flujos de trabajo HITL con las normativas globales de política de IA
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Ingeniería del rastro de auditoría: Diseño de registros criptográficamente sólidos que capturen el contexto que vio el humano, la autoridad que poseía y su razón explícita para cada intervención
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Creación de modelos inequívocos de responsabilidad humano-IA utilizando matrices RACI modificadas
Módulo 7: Taller operativo "El simulador de vuelo"
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Resumen del escenario: Análisis de grandes fallos históricos de sistemas causados por transferencias rotas entre humanos y automatización (Aviación, FinTech, Conducción autónoma)
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Ejercicio de diseño: Trazado de un pipeline completo de supervisión humana para un flujo de trabajo empresarial (por ejemplo, suscripción automatizada o contratación autónoma)
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Ejecución adversarial: Simulación de deriva del sistema, cascadas de casos extremos y ataques adversarios para probar si las rutas de escalamiento diseñadas por los participantes resisten bajo presión
Formato del curso
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Clases interactivas y descomposición de arquitecturas de sistemas del mundo real.
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Ejercicios de simulación adversarial donde los participantes practican la gestión de fallos de sistema simulados, agentes IA descontrolados y escenarios críticos de transferencia de tareas.
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Talleres prácticos de diseño de planos para trazar un flujo operativo HITL empresarial.
Opciones de personalización del curso
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Este curso puede tener un enfoque técnico (centrado en el enrutamiento de confianza a nivel de código, activadores de aprendizaje activo y registro de bases de datos) u operativo/gerencial (centrado en la gestión de la fuerza laboral, cumplimiento normativo, diseño UI/UX y marcos de riesgo empresarial). Indique su preferencia al reservar.
Requerimientos
Público objetivo
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Product Managers e Ingenieros de Negocio de IA
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Directores de Operaciones y Responsables de Experiencia del Cliente (CX)
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Arquitectos de Sistemas e Ingenieros de IA/ML
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Especialistas en Riesgos, Gestores de Cumplimiento Normativo y Asesores Legales
Requisitos
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Conocimientos generales sobre el funcionamiento de soluciones de IA empresarial o flujos de trabajo automatizados a alto nivel.
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No se requiere formación previa en matemáticas de aprendizaje automático ni programación para la vía operativa estándar.
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.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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Testimonios (3)
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