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Temario del curso
Introducción a la IA responsable con Mistral
- Principios de la IA responsable.
- Funciones empresariales y hoja de ruta de Mistral.
- Inductores normativos y regulaciones globales.
Privacidad y protección de datos
- Técnicas de anonimización y seudonimización.
- Cifrado en reposo y en tránsito.
- Gestión del acceso a los datos y minimización de riesgos.
Estrategias de residencia de datos
- Opciones de alojamiento regional.
- Desplegamientos en infraestructura propia frente a la nube.
- Modelos híbridos de residencia de datos.
Controles empresariales e integraciones
- Control de acceso basado en roles (RBAC).
- Inicio de sesión único (SSO) y gestión de identidades.
- Integración con sistemas de TI empresariales.
Auditoría y gobernanza
- Configuración de registros de auditoría y monitorización.
- Guías operativas (playbooks) de gobernanza para sistemas de IA.
- Flujos de trabajo de respuesta a incidentes y escalamiento.
Opciones de proveedores y modelos de despliegue
- Comparativa entre el autoalojamiento de Mistral y sus servicios gestionados.
- Evaluación de las garantías de cumplimiento normativo de los proveedores.
- Compensaciones entre coste, rendimiento y normativas.
Casos de estudio y perspectivas futuras
- Ejemplos de industrias altamente reguladas.
- Normativas emergentes y tendencias en cumplimiento normativo.
- Preparación para la evolución de los estándares de IA empresarial.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos sobre sistemas de TI empresariales.
- Experiencia previa en gobernanza de datos o marcos de cumplimiento normativo.
- Dominio de las regulaciones de seguridad y privacidad.
Público objetivo
- Responsables de cumplimiento normativo.
- Arquitectos de seguridad.
- Partes interesadas del ámbito jurídico y operativo.
14 Horas