La inteligencia artificial se utiliza cada vez más en operaciones comerciales, atención médica, transporte, finanzas, toma de decisiones y otros entornos críticos. A medida que crece la adopción de la IA, las organizaciones deben demostrar que sus sistemas se gobiernan de manera responsable, los riesgos están controlados y se abordan los requisitos legales, éticos y organizacionales relevantes.
Este curso proporciona una guía práctica y paso a paso para auditar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial de acuerdo con ISO/IEC 42001. Explica el ciclo de vida completo de la auditoría, desde la comprensión del estándar y la preparación de la auditoría hasta la presentación de hallazgos, el cierre de la auditoría y el monitoreo de acciones correctivas.
Comenzará con una introducción a los Sistemas de Gestión de Inteligencia Artificial y la estructura de ISO/IEC 42001. El curso examina las Cláusulas 4 a 10, incluyendo el contexto organizacional, liderazgo, planificación, soporte, operaciones, evaluación del desempeño y mejora continua.
Usando NeuroVista Technologies como el principal caso de estudio, verá cómo se pueden evaluar los requisitos de ISO 42001 dentro de un entorno organizacional realista. Se utiliza una segunda organización ficticia, AutoVision AI, para tareas y ejercicios prácticos de auditoría.
El curso luego introduce los principios fundamentales de la auditoría, incluyendo integridad, objetividad, confidencialidad, toma de decisiones basada en evidencia y juicio profesional. Aprenderá cómo aplicar un enfoque basado en riesgos al evaluar sistemas de IA y priorizar áreas que involucran riesgos éticos, de seguridad, privacidad, operativos y de cumplimiento significativos.
Se presta especial atención a las preocupaciones de auditoría específicas de la IA, como sesgo, equidad, transparencia, explicabilidad, responsabilidad, gobernanza del ciclo de vida del modelo, protección de datos, supervisión humana y controles de seguridad.
Aprenderá cómo definir objetivos y alcance de la auditoría, identificar controles de gobernanza de IA relevantes, preparar listas de verificación y cuestionarios, asignar recursos, crear un cronograma de auditoría y realizar una reunión de apertura efectiva.
Durante las etapas de ejecución de la auditoría, aprenderá cómo revisar políticas de IA, evaluaciones de riesgo, registros de gobernanza, documentación técnica y evidencia del ciclo de vida. También explorará técnicas de entrevistas con partes interesadas y métodos para recopilar evidencia objetiva confiable.
El curso explica cómo evaluar controles de gobernanza y seguridad de IA, evaluar prácticas de transparencia y explicabilidad y determinar si se están gestionando los riesgos de sesgo y equidad.
