AI Governance & Risk Management I

El vocabulario y el modelo mental sobre el que se sustenta el resto de la certificación: cómo difieren la gobernanza de la IA, la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo; la distinción entre riesgo y daño; los actores en una cadena de valor de IA; las características de una IA confiable; y los tipos de instrumentos de gobernanza disponibles.

Cómo se gestiona el riesgo de la IA en la práctica: el ciclo de gobernar, mapear, medir y gestionar; el proceso de identificar, analizar, evaluar y tratar; la caracterización y el tratamiento del riesgo; y los riesgos concretos de la era de la IA: riesgos de modelos generativos, riesgos agénticos, riesgos de seguridad, deriva del modelo y la supervisión humana como control.

Los instrumentos que regulan la IA y su relación entre sí: los niveles de riesgo y los tipos de obligación del EU AI Act, ISO/IEC 42001 y sus normas complementarias, el NIST AI Risk Management Framework, y el patrón que emerge en otras jurisdicciones. Se aborda desde la perspectiva de la estructura y las obligaciones, no como asesoramiento jurídico.

La gobernanza a lo largo del ciclo de vida de la IA: quién es responsable en cada etapa, la evaluación del impacto de los sistemas de IA, la documentación técnica y la procedencia, la supervisión humana de los sistemas en producción, la respuesta a incidentes y el monitoreo poscomercialización, la IA de terceros y la IA adquirida, el retiro responsable de sistemas, y la rendición de cuentas en flujos de trabajo agénticos.

La dimensión humana y organizacional: los principios de la IA responsable, la equidad, la transparencia y la privacidad como deberes hacia las personas afectadas, y cómo se construye y sostiene una función de gobernanza operativa mediante roles, políticas, alfabetización en IA y cultura organizacional.