Temario del curso
Módulo 1: Evolución de la supervisión en IA
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Del uso de predicciones estáticas (como señales de fraude) a sistemas Agentic AI autónomos y orientados a acciones concretas.
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Las consecuencias ocultas de la autonomía total: riesgos financieros, legales y operativos derivados de situaciones anómalas en IA.
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Claves básicas para una supervisión eficaz: contexto, autoridad y fundamentación racional.
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Búsqueda del equilibrio adecuado entre productividad empresarial y necesaria intervención humana.
Módulo 2: Taxonomía de las formas de supervisión (HITL, HOTL, HOOTL)
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Human-in-the-Loop (HITL): Detención del sistema para obtener aprobación humana antes de ejecutar tareas; adecuado para situaciones críticas y procesos irreversibles en el ámbito financiero o legal.
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Human-on-the-Loop (HOTL): Ejecución automática permitida, aunque con un supervisor humano que mantiene posibilidad de interrupción en cualquier momento.
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Human-out-of-the-Loop (HOOTL): Plena autonomía del sistema respaldada por mecanismos automáticos de seguridad y auditoría posterior asincrónica realizada por humanos.
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Cambios dinámicos entre distintas modalidades: Diseño de estructuras que alternan automáticamente entre distintos métodos según el nivel de riesgo y el entorno en cada momento.
Módulo 3: Diseño arquitectónico y canales de gestión de riesgos
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Enrutamiento basado en el nivel de confianza: Implementación de puertas de control que identifican respuestas inciertas del modelo y derivan dichos casos a operadores humanos.
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Diseño de vías de decisión diferenciadas: Vinculación directa entre los plazos de atención SLA y el nivel de riesgo inherente (por ejemplo, 30 segundos para accesos poco críticos frente a 15 minutos en transferencias de gran valor).
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Comportamientos predeterminados ante errores: Definición anticipada del comportamiento sistemático si el supervisor humano no responde dentro del tiempo pactado.
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Evaluación dual de seguridad: Necesidad de recibir dos revisiones independientes o usar controles derivados del modelo mismo para comandos sumamente importantes.
Módulo 4: Gestión del factor humano y prevención de la complacencia automática
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Factores psicológicos que generan confianza excesiva en máquinas; cómo contrarrestar dicha actitud entre usuarios.
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Manejo adecuado de la carga cognitiva y la fatiga mental durante procesos masivos de revisión.
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Protocolos comunicativos claros: Uso de frases estandarizadas e inequívocas para la transmisión de información entre el sistema y los supervisores.
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Diversidad en el proceso: Integrar grupos mixtos de revisores que ayuden a detectar sesgos demográficos, culturales o algorítmicos inherentes al sistema.
Módulo 5: Mejora continua y sistemas de recopilación de retroalimentación
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Transformación de intervenciones humanas en datos útiles para el entrenamiento del sistema.
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Estructuras basadas en aprendizaje activo: Sistemas capaces de identificar por sí mismos los puntos ciegos y solicitar asistencia humana para su mejora.
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Implementación práctica de bucles de retroalimentación: Integración constante de aportaciones humanas en procesos de optimización del modelo, RLHF (Aprendizaje por Refuerzo con retroalimentación humana) y otros procedimientos de mejora.
Módulo 6: Cumplimiento normativo, gobernanza y protección jurídica
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Armonización de flujos HITL con directivas globales referentes a IA.
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Diseño de registros verificables mediante criptografía que documenten el contexto, la autoridad y las justificaciones utilizadas por los supervisores en cada intervención.
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Modelos precisos de responsabilidad compartida entre personas e IA: utilización modificada de matrices RACI para definir funciones y obligaciones.
Módulo 7: Taller práctico «Simulador de vuelo»
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Análisis histórico: Estudio de fallos significativos ocurridos debido a deficiencias en la interacción entre humanos y sistemas automatizados (en aviación, tecnología financiera o conducción autónoma).
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Ejercicio de diseño: Elaboración paso a paso de un canal integral de supervisión para flujos empresariales específicos (por ejemplo, concesión automática de créditos o adquisición autónoma).
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Simulación de situaciones adversas: Pruebas que incluyen derivas sistemáticas, sucesos extremos y ataques intencionados; se verifica así la resiliencia de los planes elaborados.
Formato del curso
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Clases interactivas y desglose de ejemplos prácticos provenientes de estructuras tecnológicas reales.
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Ejercicios simulados en condiciones adversas donde los asistentes gestionan fallos del sistema, agentes IA desviados e intercambios críticos entre personas y tecnología.
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Talleres prácticos de diseño donde participantes trazan sus propias estructuras HITL destinadas a entornos empresariales concretos.
Opciones personalizables del curso
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Se pueden plantear dos versiones principales: una orientada al ámbito técnico (enfocándose en programación, filtros de confianza o gestión de bases de datos) y otra con perspectiva gerencial (abarcando gestión del talento humano, cumplimiento normativo, diseño de interfaces e identificación de riesgos empresariales). Indiquen su preferencia al inscribirse.
Requerimientos
Público objetivo
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Gestores de productos de IA y analistas empresariales
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Directores de operaciones y responsables de la experiencia del cliente (CX)
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Arquitectos de sistemas e ingenieros de IA y Machine Learning
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Oficiales de riesgos, responsables del cumplimiento normativo y asesores legales<\/p>
Requisitos previos
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Conocimientos generales sobre el funcionamiento de las soluciones empresariales basadas en IA o flujos de trabajo automatizados.
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Para la parte operativa del curso no se exige conocimiento previo ni en matemáticas de Machine Learning ni programación.
Formación Corporativa a Medida
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- 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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Reseñas (3)
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