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.
• Motores 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 transfronterizos, de registro de datos y exposición a terceros.

Gobernanza de Datos, Prompts y Registros

• Gobernanza de prompts y límites de uso aceptable.
• Políticas de registro para prompts, respuestas y metadatos.
• Prácticas de retención, ofuscación enmascaramiento y control de acceso.
• Ejercicio: revisión del flujo de datos de IA para identificar brechas de gobernanza.

Opciones de Alojamiento de Modelos y Entornos de Inferencia

• Opciones de implementación mediante APIs públicas, nube privada, on-premise e híbridas.
• Factores clave para decidir dónde deben ejecutarse los modelos.
• Compensaciones 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 y responsabilidades entre TI, seguridad, legal y cumplimiento normativo.
• Flujos de aprobación para casos de uso, modelos y cambios operativos.
• Expectativas de auditabilidad, monitoreo y respuesta ante incidentes.
• Construcción de una hoja de ruta práctica de IA soberana y próximos pasos.