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Duración 14 horas
Temario del curso
Qué cambia cuando las decisiones se vuelven dirigidas por modelos
- De reglas y juicio humano a opciones puntuadas
- Velocidad y escala de la acción automatizada
- Nuevos modos de fallo y lagunas de responsabilidad
Inventario de decisiones y clasificación de riesgos
- Catálogo de 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 versus nominal
- Umbrales de autonomía como decisiones de gobernanza
- Rutas de escalado y tiempos de respuesta
- Responsable con autoridad y aprobación
Registros de decisión y explicabilidad
- Qué contiene un registro de decisión defendible
- Retención de confianza, opciones y contexto
- Trazabilidad de 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 paradas duras
- Política como código junto con la salida del modelo
Expectativas regulatorias
- Obligaciones del Reglamento 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 versus pesos abiertos
- Términos de licencia para modelos derivados y embebidos
- Dependencia de proveedores y riesgo de descontinuidad
- Integridad de pesos y fijación de versión
Sesgos, equidad y monitoreo de resultados
- Disparidad de resultados entre grupos
- Variables proxy y encuadre de opciones
- Señales de apelación y quejas
- Revisión periódica de equidad
Respuesta a incidentes por decisiones incorrectas
- Detección de error de decisión sistémico
- Contención y suspensión de autonomía
- Remediación y compensación al cliente
- Causa raíz y actualización de controles
Revisión de garantía de una capa de decisión
- Evidencia que un auditor debe solicitar
- Pruebas 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 riesgos, cumplimiento o auditoría.
- No se requiere experiencia en programación.
Público objetivo
- Responsables de riesgos, cumplimiento y riesgos 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 supervisión en sistemas de agentes
