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 Duración 14 horas

Temario del curso

Lo que cambia cuando las decisiones se vuelven impulsadas por modelos

  • De reglas y juicio humano a opciones puntuadas.
  • Velocidad y escala de la acción automatizada.
  • Nuevos modos de fallo y vacíos de responsabilidad.

Inventario de decisiones y clasificación de riesgos

  • Enumerar decisiones automatizadas.
  • Impacto, reversibilidad y partes afectadas.
  • Niveles de riesgo y expectativas de control.
  • Propiedad por clase de decisión.

Responsabilidad y supervisión humana

  • Revisión humana significativa frente a nominal.
  • Umbrales de autonomía como decisiones de gobernanza.
  • Rutas de escalado y tiempos de respuesta.
  • Propietario responsable y aprobación.

Registros de decisión y explicabilidad

  • Qué contiene un registro de decisión defendible.
  • Retención de confianza, opciones y contexto.
  • Trazabilidad del modelo y la 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 obligatorias.
  • Política como código junto a 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 de decisión automatizada.
  • 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 y embebidos.
  • Dependencia del proveedor y riesgo de discontinuación.
  • Integridad de pesos y fijación de versión.

Sesgo, equidad y monitoreo de resultados

  • Disparidad de resultados entre grupos.
  • Variables proxy y enmarcado de opciones.
  • Señales de apelación y quejas.
  • Revisión periódica de la equidad.

Respuesta ante incidentes por decisiones erróneas

  • Detección de errores sistemáticos de decisión.
  • 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 debe solicitar un auditor.
  • Prueba de afirmaciones de precisión y calibración.
  • Muestreo de decisiones y anulaciones.
  • Informe de hallazgos a la junta directiva.

Requerimientos

  • Conocimiento de proyectos de IA o automatización en un entorno empresarial.
  • Comprensión de procesos de riesgo, cumplimiento o auditoría.
  • No se requiere experiencia en programación.

Audiencia

  • Oficiales de riesgo, cumplimiento y riesgo de modelos.
  • Auditores internos que revisan decisiones automatizadas.
  • Líderes de gobernanza de IA y protección de datos.
  • Propietarios de producto responsables de flujos de trabajo automatizados.
  • Arquitectos que diseñan la supervisión en sistemas de agentes.

Número de participantes


Precio por participante

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