IA Soberana para Organizaciones Reguladas: Controlando Datos, Modelos y Entornos de Inferencia

Fundamentos de la IA Soberana

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

Requisitos Normativos 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 terceros

Gobernanza de Datos, Indicaciones (Prompts) y Registros

• Gobernanza de indicaciones y límites de uso aceptable
• Políticas de registro para indicaciones, respuestas y metadatos
• Prácticas de retención, ofuscamiento, 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

• Elecciones entre API pública, nube privada, local e híbridas
• Factores para decidir dónde deben ejecutarse los modelos
• Puntos权衡 (compromisos) entre control, seguridad, costos 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

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