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.
• Motivadores 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, registros y servicios de terceros.

Gobernanza de datos, entradas y registros

• Gobernanza de las entradas (prompts) y límites de uso aceptable.
• Políticas de registro para entradas, 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

• Elecciones entre API pública, nube privada, instalaciones propias (on-premise) e híbridas.
• Factores para decidir dónde deben ejecutarse los modelos.
• Dilemas entre control, seguridad, costo y propiedad operativa.

Dependencia del proveedor y portabilidad

• Patrones comunes de bloqueo 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 en áreas de TI, seguridad, legal y cumplimiento normativo.
• Flujos de aprobación para casos de uso, modelos y cambios operativos.
• Expectativas en cuanto a auditabilidad, monitoreo y respuesta a incidentes.
• Construcción de una hoja de ruta práctica para la IA soberana y próximos pasos.