Formación de Auditor Líder
ISO 42001
El primer estándar de Sistemas de Gestión de IA
Duración:
12 horas (4h de lectura previa + 8h en vivo)
Modalidad:
Online en vivo, con instructora
Idioma:
Inglés y Español
Beneficios de obtener la certificación ISO/IEC 42001
Mayor reconocimiento profesional
La certificación ISO 42001 destaca al auditor como especialista en auditoría de IA, lo que refuerza su credibilidad y prestigio dentro del sector.
Mayor valor comercial
Las auditorías de IA fortalecen la confianza y la reputación organizacional, fomentando relaciones duraderas con los clientes.
Expansión de oportunidades
La creciente demanda de auditorías de IA crea oportunidades de empleo y especialización en un campo clave y en rápida expansión.
Lo que aprenderás en este curso
1. Resumen de ISO/IEC 42001
Comprender su propósito, alcance, estructura y relación con otros estándares ISO.
2. Requisitos clave del sistema de gestión de IA
Identificar requisitos de gobernanza, gestión de riesgos, ética y cumplimiento para AIMS.
3.Auditoría de sistemas de gestión de IA
Aplicar principios de auditoría para evaluar riesgos relacionados con la IA, cumplimiento y prácticas éticas.
4. Gobernanza y gestión de riesgos en IA
Evaluar riesgos de IA como sesgo, transparencia, responsabilidad y alineación regulatoria.
5. Consideraciones éticas y legales de la IA
Garantizar equidad en la IA, responsabilidad, cumplimiento y gestión de riesgos éticos.
6. Realización de auditorías de gestión de IA
Planificar, ejecutar y reportar auditorías de sistemas de IA bajo los estándares ISO/IEC 42001.
Lo que nuestros Auditores dicen de nuestra formación
Plan de estudios
Módulo 1: Introducción a ISO/IEC 42001:2023
- Panorama de la IA en organizaciones actuales
- Introducción a ISO/IEC 42001:2023 y su estructura
- Integración con otras normas de gestión ISO (ISO 9001, ISO/IEC 27001)
- Alcance y objetivos del estándar de gestión de IA
Módulo 2: Requisitos Clave del Sistema de Gestión de IA
- Estructura de gobernanza para sistemas de IA
- Cumplimiento ético y legal
- Gestión de riesgos en IA: sesgos, transparencia, responsabilidad
- Gestión y protección de datos en sistemas de IA
- Mejora continua y evaluación de desempeño en IA
Módulo 3: Riesgos y Ética de la IA en la Práctica
- Identificación de riesgos en IA (sesgos, vulnerabilidades, transparencia)
- Consideraciones éticas (equidad, responsabilidad, transparencia)
- Contexto legal y regulatorio para IA
- Integración de prácticas éticas en la gestión de IA
- Controles de IA y declaración de aplicabilidad
