Este curso ofrece una guía práctica y estratégica para diseñar, desplegar y supervisar sistemas de inteligencia artificial seguros y conformes. Con un enfoque conversacional y profesional, aprenderás a crear marcos de gobernanza que integren gestión de riesgos, transparencia, pruebas de equidad y controles operativos para proteger a los usuarios y generar valor sostenible para la organización.
A través de laboratorios prácticos con IBM watsonx.governance y ejemplos reales, el programa enseña desde la clasificación de sistemas por nivel de riesgo hasta la documentación (model cards, data sheets) y la monitorización continua en producción. Además, encontrarás orientación para alinear la gobernanza con regulaciones globales como la EU AI Act, GDPR y el NIST AI RMF, y para liderar la adopción a nivel empresarial con playbooks y reportes claros para directivos y reguladores.
Lo que aprenderás:
- Aplicar marcos de gobernanza de IA para garantizar despliegues éticos, conformes y sensibles al riesgo en entornos empresariales.
- Identificar, evaluar y mitigar riesgos de equidad, transparencia, privacidad y seguridad a lo largo del ciclo de vida de la IA.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo de gobernanza, incluyendo documentación, puertas de aprobación y monitorización continua con watsonx.governance.
- Desarrollar manuales operativos y estructuras de reporte que demuestren responsabilidad frente a ejecutivos, auditores y reguladores.
- Clasificar sistemas de IA por nivel de riesgo y aplicar controles proporcionales que cumplan requisitos regulatorios y éticos.
- Diseñar supervisión con intervención humana y flujos de escalado para garantizar seguridad y evitar decisiones automatizadas dañinas.
- Liderar la adopción de gobernanza a nivel empresarial mediante gestión del cambio, integración de políticas y alineación de partes interesadas.
Contenido del curso:
- Secciones: 9
- Clases: 49
- Duración: 2h 45m
Requisitos:
- No se requiere experiencia previa en gobernanza de IA: el curso parte de los fundamentos.
- Conocimientos básicos sobre cómo se usan la IA o los sistemas de machine learning en contextos empresariales.
- Familiaridad con roles organizacionales (producto, datos, legal, compliance) es útil pero no obligatoria.
- Interés en temas como IA responsable, ética, políticas o gestión de riesgos operativos.
- Curiosidad y disposición para explorar cómo la IA impacta a organizaciones y sociedad.
- Acceso a un ordenador (portátil o de sobremesa) y conexión a Internet estándar.
- (Opcional) Haber participado en proyectos de IA empresarial o analítica mejorará el aprendizaje, pero no es obligatorio.
¿Para quién es este curso?
- Gerentes de producto y líderes de negocio que guían iniciativas impulsadas por IA.
- Profesionales de cumplimiento, legal y gestión de riesgos que se adaptan a nuevas regulaciones de IA.
- Profesionales de datos e IA que deben alinear decisiones técnicas con gobernanza responsable.
- Equipos de TI, seguridad y operaciones que aseguran despliegue seguro y fiable de modelos.
- Ejecutivos y gestores de programas que establecen estrategias y políticas de IA empresarial.
- Cualquier persona que quiera avanzar en su carrera dominando prácticas de IA responsable y confiable.
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