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 regulatorios y mapeo de riesgos

• Residencia de datos, privacidad y obligaciones específicas del sector
• Mapeo de datos confidenciales a casos de uso de IA
• Identificación de riesgos transfronterizos, de registro y exposición con terceros

Gobernanza de datos, entradas (prompts) 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 de un flujo de datos de IA para detectar brechas de gobernanza

Opciones de alojamiento de modelos y entornos de inferencia

• Elecciones entre APIs públicas, nube privada, instalaciones locales y despliegues híbridos
• Factores para decidir dónde deben ejecutarse los modelos
• Compensaciones entre control, seguridad, costos y propiedad operativa

Dependencia de proveedores y portabilidad

• Patrones comunes de dependencia exclusiva 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

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