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Temario del curso
Introducción a la IA responsable con Mistral
- Principios de IA responsable.
- Características empresariales de Mistral y hoja de ruta.
- Motores de cumplimiento y regulaciones globales.
Privacidad y protección de datos
- Técnicas de anonimización y seudonimización.
- Cifrado en reposo y en tránsito.
- Gestión del acceso a los datos y minimización de riesgos.
Estrategias de residencia de datos
- Opciones de alojamiento regional.
- Despliegues en instalaciones propias frente a la nube.
- Modelos híbridos de residencia de datos.
Controles e integraciones empresariales
- Control de acceso basado en roles (RBAC).
- Inicio de sesión único (SSO) y gestión de identidades.
- Integración con sistemas de TI empresariales.
Auditoría y gobernanza
- Configuración de registros de auditoría y monitorización.
- Libros de jugadas (playbooks) de gobernanza para sistemas de IA.
- Flujos de trabajo de respuesta a incidentes y escalación.
Opciones de proveedores y modelos de despliegue
- Comparación de la opción de alojamiento propio de Mistral frente a servicios gestionados.
- Evaluación de las garantías de cumplimiento de los proveedores.
- Compensaciones entre costos, rendimiento y requisitos regulatorios.
Casos de estudio y perspectiva futura
- Ejemplos de la industria regulada.
- Regulaciones emergentes y tendencias de cumplimiento normativo.
- Preparación para la evolución de los estándares de IA empresarial.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los sistemas de TI empresariales.
- Experiencia con gobernanza de datos o marcos de cumplimiento normativo.
- Familiaridad con las regulaciones de seguridad y privacidad.
Público objetivo
- Líderes de cumplimiento normativo.
- Arquitectos de seguridad.
- Partes interesadas legales y operativas.
14 Horas