AI Risk Manager Professional Certification (AIRMPC)

¿Qué contempla?

• •Introducción al AI RMF del NIST: recurso voluntario para gestionar riesgos de IA y promover una IA confiable y responsable.
• •Atributos clave del AI RMF: comunicación efectiva de riesgos, lenguaje común, usabilidad, aplicabilidad universal, neutralidad legal y regulatoria, y actualización continua como documento vivo.
• •Enmarcando el riesgo (Framing Risk): definición de riesgo de IA, impactos negativos y positivos, gestión de riesgos y percepciones humanas sobre el funcionamiento de los sistemas de IA.
• •Audiencia y ciclo de vida de la IA: actores involucrados en el desarrollo y uso de la IA (profesionales de TI, líderes de proyecto, desarrolladores, ejecutivos, auditores y responsables de cumplimiento) y las etapas del ciclo de vida.
• •Riesgos de la IA y confiabilidad: relación entre la confiabilidad de un sistema y la efectividad de su gestión de riesgos.
• •Desafíos en la medición del riesgo de IA: influencia de componentes de terceros (software, hardware y datos) y divergencias de métricas entre organizaciones.
• •Núcleo del AI RMF (Core): las cuatro funciones clave — GOVERN (marcos de gobernanza), MAP (mapeo de relaciones y del entorno de IA), MEASURE (medición de riesgos, rendimiento y conformidad) y MANAGE (mitigación mediante acciones estratégicas y operativas).
• •Perfiles del AI RMF: implementación de las funciones del marco en escenarios y casos de uso específicos.
• •Gestión continua de riesgos a lo largo de todo el ciclo de vida del sistema de IA, con equipos diversos y multidisciplinarios.
• •Diferencias entre los riesgos de IA y los riesgos del software tradicional, e interacción humano-IA.