Avanzado curso

Auditor de IA responsable

Formación avanzada para planificar y ejecutar auditorías basadas en evidencias sobre gobernanza, sistemas, controles, resultados y afirmaciones de IA responsable.

Del principio a la evidencia operativa

Las lecciones emplean análisis concisos y casos realistas. El alumnado inscrito puede abrir todo el material y registrar su avance.

Módulo 1

Fundamentos de auditoría

Establecer autoridad, criterios, alcance, independencia y juicio profesional creíbles.

  1. Aseguramiento y mandato de auditoría · 40 minutos · Artículo
  2. Criterios, materialidad y alcance · 40 minutos · Artículo
  3. Caso práctico: auditar una etiqueta responsable · 40 minutos · Caso práctico

Módulo 2

Planificación y evidencia

Diseñar un programa basado en riesgos y obtener evidencia suficiente y adecuada.

  1. Programa de auditoría basado en riesgos · 45 minutos · Artículo
  2. Evidencia, muestreo y reproducibilidad · 45 minutos · Artículo
  3. Caso práctico: el panel perfecto · 40 minutos · Caso práctico

Módulo 3

Pruebas de sistemas y controles

Evaluar comportamiento técnico y controles como sistema sociotécnico integrado.

  1. Pruebas de datos, modelos y resultados · 50 minutos · Artículo
  2. Pruebas de controles de gobernanza · 45 minutos · Artículo
  3. Caso práctico: humano en el circuito · 40 minutos · Caso práctico

Módulo 4

Hallazgos, conclusiones y seguimiento

Comunicar evidencia, riesgo y aseguramiento con precisión y verificar corrección sostenible.

  1. Hallazgos y análisis de causa raíz · 45 minutos · Artículo
  2. Conclusiones e informes · 45 minutos · Artículo
  3. Caso práctico: cerrado por promesa · 40 minutos · Caso práctico

Lo que podrás hacer

  • Definir alcance, criterios, objetivos, materialidad, independencia y competencia para encargos de IA.
  • Crear programas basados en riesgos que sigan sistemas desplegados desde datos y modelos hasta decisiones y resultados.
  • Evaluar diseño, implantación y eficacia operativa con evidencias fiables y pruebas reproducibles.
  • Evaluar equidad, rendimiento, robustez, transparencia, supervisión, proveedores, monitorización e incidentes.
  • Redactar hallazgos, conclusiones y seguimiento calibrados sin exagerar el aseguramiento.