Gobernanza, Cumplimiento y Seguridad de la IA para Líderes Empresariales

AAISM es un marco avanzado para evaluar, gobernar y gestionar los riesgos de seguridad en sistemas de inteligencia artificial.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean implementar controles de seguridad efectivos y prácticas de gobierno para entornos empresariales de IA.

Al finalizar este programa, los participantes estarán preparados para:

• Evaluar los riesgos de seguridad de la IA utilizando metodologías reconocidas por la industria.
• Implementar modelos de gobierno para el despliegue responsable de la IA.
• Alinear las políticas de seguridad de la IA con los objetivos organizativos y las expectativas regulatorias.
• Mejorar la resiliencia y la responsabilidad dentro de las operaciones impulsadas por la IA.

Formato del curso

• Clases facilitadas respaldadas por análisis experto.
• Talleres prácticos y actividades basadas en evaluaciones.
• Ejercicios aplicados utilizando escenarios reales de gobierno de la IA.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada alineada con la estrategia de IA de su organización, contáctenos para adaptar el curso.

La Inteligencia Artificial (IA) introduce nuevas dimensiones de riesgo operativo, desafíos de gobernanza y exposición a la ciberseguridad para las agencias y departamentos gubernamentales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gestión de riesgos del sector público con poca experiencia previa en IA que deseen comprender cómo evaluar, monitorear y asegurar los sistemas de IA dentro de un contexto gubernamental o regulatorio.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Interpretar los conceptos clave de riesgo relacionados con los sistemas de IA, incluido el sesgo, la impredecibilidad y la deriva del modelo.
• Aplicar marcos de gobernanza y auditoría específicos para la IA, como el NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.
• Identificar amenazas de ciberseguridad dirigidas a modelos de IA y tuberías de datos (data pipelines).
• Establecer planes de gestión de riesgos interdepartamentales y alinear políticas para el despliegue de IA.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión de casos de uso del sector público.
• Ejercicios de marcos de gobernanza de IA y mapeo de políticas.
• Modelado de amenazas basado en escenarios y evaluación de riesgos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo con instrucción Ecuador (presencial o remota) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante a intermedio que desean comprender e implementar AI TRiSM en sus organizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave y la importancia de la gestión de confianza, riesgo y seguridad en IA.
• Identificar y mitigar los riesgos asociados a los sistemas de IA.
• Implementar las mejores prácticas de seguridad para IA.
• Comprender el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas en IA.
• Desarrollar estrategias para una gobernanza y gestión efectivas de la IA.

Esta formación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de prompts, la filtración de datos y las respuestas no filtradas, al tiempo que incorporan controles de seguridad como validación de entrada, supervisión humana en el proceso (human-in-the-loop) y barreras de protección en la salida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las vulnerabilidades centrales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración (red teaming) y revisión humana en el proceso en tuberías (pipelines) de nivel de producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio de IA y ciberseguridad que desean comprender y abordar las vulnerabilidades de seguridad específicas de los modelos y sistemas de IA, particularmente en industrias altamente reguladas como las finanzas, la gobernanza de datos y la consultoría.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los tipos de ataques adversarios dirigidos a sistemas de IA y los métodos para defenderse contra ellos.
• Implementar técnicas de endurecimiento de modelos para asegurar los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Asegurar la seguridad e integridad de los datos en los modelos de aprendizaje automático.
• Navegar por los requisitos de cumplimiento regulatorio relacionados con la seguridad de la IA.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y oficiales de cumplimiento que deseen reforzar los despliegues de EXO, controlar el acceso a los modelos y gobernar las cargas de trabajo de IA que se ejecuten íntegramente en instalaciones propias.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI con nivel principiante en seguridad, gestión de riesgos y cumplimiento, que deseen comprender los conceptos fundamentales de la seguridad en IA, los vectores de amenaza y marcos normativos globales como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad únicos introducidos por los sistemas de IA.
• Identificar vectores de amenaza como ataques adversarios, envenenamiento de datos e inversión de modelos.
• Aplicar modelos fundamentales de gobernanza, como el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST (NIST AI RMF).
• Alinear el uso de la IA con estándares emergentes, directrices de cumplimiento y principios éticos.

Basándose en las últimas directrices del Proyecto de Seguridad GenAI de OWASP, los participantes aprenderán a identificar, evaluar y mitigar amenazas específicas de la IA mediante ejercicios prácticos y escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean implementar y evaluar técnicas como el aprendizaje federado, la computación segura multipartita, la cifrado homomórfico y la privacidad diferencial en tuberías de aprendizaje automático del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender y comparar las técnicas clave de preservación de la privacidad en el aprendizaje automático.
• Implementar sistemas de aprendizaje federado utilizando frameworks de código abierto.
• Aplicar la privacidad diferencial para compartir datos de manera segura y entrenar modelos.
• Utilizar técnicas de cifrado y computación segura para proteger las entradas y salidas del modelo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de seguridad de nivel avanzado y especialistas en aprendizaje automático que deseen simular ataques contra sistemas de IA, descubrir vulnerabilidades y mejorar la robustez de los modelos de IA implementados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Simular amenazas del mundo real contra modelos de aprendizaje automático.
• Generar ejemplos adversarios para evaluar la robustez de los modelos.
• Evaluar la superficie de ataque de las API y canalizaciones de IA.
• Diseñar estrategias de red teaming para entornos de implementación de IA.

Esta formación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y profesionales de la seguridad de nivel intermedio que desean proteger los modelos de IA desplegados en el borde contra amenazas como la manipulación, la filtración de datos, entradas adversarias y ataques físicos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad en las implementaciones de IA en el borde.
• Aplicar técnicas de resistencia a la manipulación e inferencia cifrada.
• Fortalecer los modelos desplegados en el borde y asegurar los flujos de datos.
• Implementar estrategias de mitigación de amenazas específicas para sistemas embebidos y restringidos.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio en el ámbito del aprendizaje automático y la ciberseguridad que desean comprender y mitigar las amenazas emergentes contra los modelos de IA, utilizando tanto marcos conceptuales como defensas prácticas, como el entrenamiento robusto y la privacidad diferencial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar y clasificar amenazas específicas de la IA, como ataques adversarios, inversión de modelos y envenenamiento de datos.
• Utilizar herramientas como el Adversarial Robustness Toolbox (ART) para simular ataques y probar los modelos.
• Aplicar defensas prácticas, incluido el entrenamiento adversario, la inyección de ruido y las técnicas de preservación de la privacidad.
• Diseñar estrategias de evaluación de modelos conscientes de las amenazas en entornos de producción.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados, que operan en el borde de la red.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen garantizar la seguridad de los flujos de trabajo TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar los riesgos de seguridad específicos de la inferencia TinyML en dispositivos.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de IA en el borde.
• Fortalecer los modelos y sistemas embebidos TinyML contra amenazas adversariales.
• Aplicar mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias interactivas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios de amenazas reales.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión adaptada de esta formación para alinearla con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

Este curso abarca la gobernanza, la gestión de identidades y las pruebas adversarias para sistemas de IA de agente, centrándose en patrones de implementación seguros para empresas y técnicas prácticas de red-teaming.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean diseñar, asegurar y evaluar sistemas de IA basados en agentes en entornos de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Definir modelos y políticas de gobernanza para implementaciones seguras de IA de agente.
• Diseñar flujos de autenticación e identidades no humanas para agentes con acceso de mínimo privilegio.
• Implementar controles de acceso, registros de auditoría y capacidades de observabilidad adaptadas a agentes autónomos.
• Planificar y ejecutar ejercicios de red-teaming para descubrir usos indebidos, rutas de escalación y riesgos de exfiltración de datos.
• Mitigar amenazas comunes a los sistemas de agente mediante políticas, controles de ingeniería y monitoreo.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y talleres de modelado de amenazas.
• Prácticas manuales: aprovisionamiento de identidades, cumplimiento de políticas y simulación de adversarios.
• Ejercicios de red-teaming / blue-teaming y evaluación final del curso.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.