Gobernanza de Inteligencia Artificial: fundamentos, riesgos y buenas prácticas

Resumen del curso

• Definir un marco de gobernanza que integre la IA, los datos y las TI para respaldar la rendición de cuentas y la toma de decisiones.
• Evaluar los riesgos asociados a los modelos de IA y desarrollar estrategias prácticas de mitigación.
• Garantizar la calidad, la trazabilidad y la preparación de los datos para respaldar el rendimiento de los modelos.
• Aplicar principios de privacidad y asegurar el cumplimiento de la LGPD y de los estándares internacionales en escenarios reales.
• Establecer procesos para el monitoreo, la auditoría y el reentrenamiento continuo de los modelos en producción.
• Documentar y estandarizar prácticas para fomentar la explicabilidad, la equidad y la transparencia en las decisiones automatizadas.

Público Objetivo

Profesionales de IA, datos, TI, gobernanza y cumplimiento, así como directivos que buscan implementar, auditar o consolidar políticas de gobernanza de la IA en sus organizaciones.

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Última actualización

10/8/2026

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