Inteligencia Artificial responsable

El uso de Inteligencia Artificial (IA) genera riesgos que pueden afectar a resultados, reputación, etc. El nuevo marco legislativo de la UE obliga a las empresas a auditar y monitorizar sus procesos de IA. Auditoría Interna debe tenerlo en cuenta. Los procesos de detección, monitorización y mitigación de riesgos se conocen como Inteligencia Artificial responsable.

La adopción y el uso de Inteligencia Artificial (IA) puede generar beneficios significativos tanto a nivel corporativo como a nivel de la sociedad, sin embargo, también generar genera riesgos que pueden afectar a resultados financieros, reputación corporativa, entre otros. A medida que han salido a la luz algunos de estos casos de uso negativos, como el ya conocido Cambridge Analytica, ha ido aumentado la presión para poner coto a estas prácticas. El nuevo marco legislativo de la UE obliga a las empresas a auditar y monitorizar sus procesos de IA en función de diversos escenarios. Auditoría Interna debe tenerlo en cuenta, conocerlo y dominarlos. Los procesos de detección, monitorización y mitigación de riesgos y los casos de uso de IA que los incluyen se conocen como Inteligencia Artificial responsable.

FECHA, HORARIOS Y HORAS:

31de marzo,1, 2, 3 de abril de 2025, en horario de 16:00 h. a 18:00 h.

TIPO DE FORMACIÓN:

Virtual           Presencial           E-Learning             Blended


Horas CPE: 8 

La distribución de horas es la siguiente:
  - 4 sesiones virtuales de 2 horas cada una con ponente.  

LUGAR DE CELEBRACIÓN:

Aula Virtual del IAI (Zoom)


TEMARIO:

1. Inteligencia Artificial Responsable y Auditoria de Procesos:   
• Qué sesgos existen en el ámbito de Inteligencia Artificial.  
• Qué es la Inteligencia Artificial responsable
• Marco regulatorio para Inteligencia Artificial y qué es obligaciones tiene nuestra organización  
• Auditoria de procesos AI: deriva, equidad y explicabilidad/interpretabilidad  
 
2. Deriva:   
• Qué es la deriva en el contexto de ciencia de datos
• Cómo afecta a los procesos de Machine Learning  
• Qué estrategias de mitigación existen  
• Ejemplo y ejercicios  
 
3. Equidad:   
• Qué es la equidad en el contexto de ciencia de datos 
• Cómo afecta a los procesos de Machine Learning  
• Qué estrategias de mitigación existen  
• Ejemplo y ejercicios  
 
4. Explicabilidad/Interpretabilidad:  
• Uso de la Explicabilidad/Interpretabilidad en el contexto de ciencia de datos 
• Cómo afecta a los procesos de Machine Learning  
• Qué estrategias de mitigación existen  
• Ejemplo y ejercicios  
 
Para aquellos participantes sin conocimientos en R, se recomienda el curso ‘Introducción a R’ puesto que se proporcionan ejemplos en este lenguaje de programación. 


DESTINATARIOS: 

• Esta formación está dirigida principalmente a profesionales no técnicos que quieren conocer la inteligencia artificial responsable, la regulación existente de IA en el marco europeo (con referencias a internacional en algunos casos) y cómo afecta a la propia organización. 
• Progresivamente se introducen conceptos de matemáticas, estadística e Informática necesarios en esta disciplina. El enfoque principal es la discusión de negocio.


PONENTE: 

Josep Curtó Díaz, Fundador, AthenaCore; Fundador, AEINAR; Director Académico y profesor asociado, UOC; Profesor Adjunto, IE  

INFORMACIÓN ADICIONAL: 

Podrás acceder al curso desde cualquier dispositivo, a través de tu cuenta en auditoresinternos.es, desde “Mi espacio” -> “Mis datos” -> “Campus virtual”.   
En el Campus encontrarás la documentación del curso, los datos para acceder a Zoom y cualquier otro material complementario relacionado.  
Una vez finalizado, podrás descargar el certificado también desde tu cuenta de usuario, “Mi espacio” -> “Mis datos” -> “Historial”.

PRECIOS: 

Socio corporativo: 485€ (21% IVA no incluido)
Socio individual: 595€ (21% IVA no incluido)
No socio: 705€ (21% IVA no incluido)

POLÍTICA DE CANCELACIÓN:

La cancelación de inscripción podrá realizarse sin coste alguno siempre que se comunique con una antelación de 3 días hábiles previos al inicio del seminario. 
En caso contrario, se deberá abonar el importe íntegro. El IAI de España no se hará cargo de los gastos incurridos por los asistentes derivados de cancelación o cambio de fechas, siempre y cuando el IAI lo haya notificado con 72 horas de antelación.

CLÁUSULA DE PROTECCIÓN DE DATOS:
De conformidad con lo dispuesto en el Reglamento General de Protección de Datos se informa al interesado que el Instituto de Auditores Internos de España (en adelante, IAI), es Responsable del Tratamiento con relación a los datos personales   recabados. El principio de licitud que legitima el tratamiento está basado en el consentimiento otorgado por su parte con el objeto de poder ejecutar las actividades oportunas que se derivan de la gestión de los cursos de IAI. Estos datos serán tratados de forma lícita, leal, transparente, adecuada, pertinente, limitada, exacta y actualizada, así como conservados durante el tiempo necesario para la atención de la solicitud, así como las obligaciones legales que se deriven.  El interesado queda informado sobre la posibilidad de ejercitar los derechos que le asisten en materia de protección de datos mediante el envío de correo electrónico a la dirección dpd@iai.es, adjuntando copia de su DNI o pasaporte. Al tiempo se le informa que puede recabar la tutela de la Agencia Española de Protección de Datos para atender las reclamaciones en el ejercicio de sus derechos. Por último, le informamos que, con el objeto de dar cumplimiento al requisito formalizado por la FUNDAE en cuanto a la posibilidad de evidenciar la impartición del curso, se procederá a la grabación de la sesión formativa, siendo de obligado cumplimiento la activación de la cámara de los asistentes que vayan a aplicar dicha bonificación de la FUNDAE, acreditando con ello su presencia.