IA soberana para organizaciones reguladas: control de datos, modelos y entornos de inferencia

Fundamentos de la IA soberana

• Qué significa la IA soberana en organizaciones reguladas.
• Impulsadores comerciales, legales y operativos.
• Áreas clave de control: datos, modelos, infraestructura y operaciones.

Requisitos regulatorios y mapeo de riesgos

• Residencia de datos, privacidad y obligaciones específicas del sector.
• Mapeo de datos sensibles a casos de uso de IA.
• Identificación de riesgos de exposición transfronteriza, registro y de terceros.

Gobernanza de datos, instrucciones de entrada (prompts) y registros

• Gobernanza de las instrucciones de entrada (prompts) y límites de uso aceptable.
• Políticas de registro para instrucciones de entrada, respuestas y metadatos.
• Prácticas de retención, enmascaramiento y control de acceso.
• Ejercicio: revisión de un flujo de datos de IA para identificar brechas de gobernanza.

Opciones de alojamiento de modelos y entorno de inferencia

• Opciones de implementación: API pública, nube privada, instalación local (on-premise) e híbrida.
• Factores para decidir dónde deben ejecutarse los modelos.
• Compensaciones entre control, seguridad, costo y propiedad operativa.

Dependencia de proveedores y portabilidad

• Patrones comunes de dependencia en modelos, herramientas y plataformas.
• Portabilidad mediante arquitectura modular, interfaces abiertas y contratos claros.
• Ejercicio: evaluación de un proveedor frente a criterios de soberanía.

Modelo de gobernanza y planificación de acciones

• Roles y responsabilidades entre TI, seguridad, legal y cumplimiento normativo.
• Flujos de trabajo de aprobación para casos de uso, modelos y cambios operativos.
• Expectativas de auditoría, monitoreo y respuesta a incidentes.
• Construcción de una hoja de ruta práctica de IA soberana y próximos pasos.