Gobierno, privacidad y riesgo de IA en la empresa: inventario, controles y responsabilidad
Minicurso para convertir el uso disperso de IA en un sistema de gobierno operativo: inventario de casos, clasificación por impacto y marco aplicable, gobierno de datos, evaluación de terceros, supervisión, transparencia, incidentes, alfabetización y revisión continua.
Recorrido: Decidir y aplicar
Para quién
Dirección, operaciones, responsables de IA, privacidad, seguridad, compras, legal, producto y responsables de equipos que adoptan, contratan, desarrollan o supervisan sistemas de IA en una organización
Antes de empezar
- Poder identificar los principales sistemas y usos de IA de la organización, incluidos asistentes, funciones incorporadas en SaaS y desarrollos propios
- Tener acceso a responsables de negocio y, cuando proceda, a privacidad, seguridad, compras, legal, recursos humanos o responsables sectoriales
- Aceptar que el minicurso proporciona un método de gobierno y triaje, no asesoramiento jurídico individualizado
Resultado de aprendizaje
Qué deberías poder hacer al terminar.
Crear un inventario de casos de uso de IA que identifique finalidad, personas afectadas, datos, proveedor, componentes, autonomía, propietarios y estado del ciclo de vida
Aplicar un triaje organizativo que separe impacto operativo, seguridad, privacidad y clasificación regulatoria sin convertir una puntuación interna en una conclusión jurídica
Mapear el ciclo de datos y aplicar principios de finalidad, minimización, exactitud, acceso, conservación y seguridad antes de utilizar IA
Evaluar proveedores y cadenas de suministro mediante evidencias contractuales, técnicas y operativas, incluyendo cambios de modelo, subencargados, retención, portabilidad y salida
Diseñar supervisión humana efectiva, transparencia, mecanismos de reclamación, monitorización e incidentes de acuerdo con el riesgo y el papel de la organización
Construir un playbook de gobierno y alfabetización en IA que asigne decisiones, evidencias, revisiones y formación por rol
Índice del curso
Sigue los módulos en orden si quieres hacer el recorrido completo. Si ya dominas una parte, puedes entrar directamente en la lección que necesites.
Módulo 1
Inventario y clasificación
Haz visible el uso real de IA, asigna responsables y clasifica qué casos requieren controles o revisión especializada.
- 1. Crear un inventario de usos, modelos y responsables →
Construir un inventario de IA que permita localizar cada caso, distinguir componentes y roles y asignar responsabilidades de negocio, técnica y control.
- 2. Clasificar impacto, autonomía y obligaciones →
Aplicar un triaje que priorice revisión y escalado mediante impacto, personas afectadas, autonomía, datos y marco aplicable, sin emitir una conclusión jurídica automática.
Módulo 2
Datos y terceros
Gobierna el ciclo de datos y la cadena de proveedores mediante evidencia, condiciones de uso, seguridad, cambios y mecanismos de salida.
- 1. Gobernar datos, privacidad y finalidad →
Documentar el flujo de datos de un caso de IA y detectar cuándo son necesarias revisión especializada, evaluación de impacto o salvaguardias adicionales.
- 2. Evaluar proveedores, contratos y cambios →
Evaluar un proveedor de IA mediante evidencia contractual, técnica y operativa y definir triggers de reevaluación y un mecanismo de salida comprobable.
Módulo 3
Control organizativo
Convierte los controles en supervisión, transparencia, incidentes, alfabetización y un playbook que pueda operar y auditarse.
- 1. Diseñar supervisión, transparencia y respuesta →
Diseñar supervisión, transparencia, reclamación e incident response proporcional al impacto, con autoridad real para corregir o detener.
- 2. Crear el playbook de gobierno y alfabetización en IA →
Construir un playbook de gobierno que convierta políticas en procedimientos ejecutables y adapte la alfabetización en IA al rol, sistema y riesgo.
Aplicación a un caso real
¿Necesitas ordenar los usos de IA antes de ampliarlos?
Podemos revisar un caso, sus responsables, datos, proveedores y controles para detectar qué falta antes de avanzar.
Evaluar un caso de IA →