Seminario
Evaluando Proyectos de Inteligencia Artificial en la Organización
Un enfoque para Departamentos de Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento
Aspectos clave del Seminario
Objetivo General
Brindar a los profesionales de GRC las competencias prácticas y técnicas necesarias para revisar y evaluar iniciativas de inteligencia artificial (IA) en sus organizaciones, abordando riesgos, controles y principios éticos asociados.
Objetivos Específicos
- Aprender cómo realizar una evaluación básica de riesgos/controles de un proyecto de inteligencia artificial.
- Aprender nuevos conceptos y tendencias sobre IA.
- Entender los principios matemáticos y estadísticos más utilizados en IA.
Al final el participante podrá
- Evaluar el nivel de madurez GRC en proyectos de IA.
- Aplicar un enfoque práctico para detectar riesgos y vacíos de control.
- Proponer recomendaciones alineadas a marcos Internacionales sobre IA / IA Generativa
- Participar activamente en iniciativas de innovación tecnológica desde su rol GRC.
Al final el participante obtendrá
- Un checklist de evaluación para un profesional de GRC con conocimientos básicos en IA / IA Generativa.
- Un checklist de evaluación para un profesional de GRC con perfil técnico (matemáticas, cálculo, probabilidad, inferencia) en IA / IA Generativa.
Contenido del Seminario
MÓDULO 1
Conversatorio sobre tendencias y realidades de la Inteligencia Artificial
Objetivos
- Proporcionar a los profesionales de GRC una comprensión realista del estado actual de la IA, diferenciando entre las capacidades reales de la tecnología y las expectativas infladas del mercado, para que puedan tomar decisiones informadas sobre su adopción y regulación
- Identificar las principales tendencias de IA que impactarán directamente en las funciones de gobernanza, gestión de riesgos y cumplimiento en los próximos 12-24 meses.
Temas
- Desmitificando la IA, capacidades actuales vs. expectativas del mercado
- Tendencias en IA
- El panorama regulatorio emergente de la IA
- Oportunidades de automatización inteligente en GRC
MÓDULO 2
Conceptos básicos clave a conocer aplicados a la IA (para profesionales ajenos a las matemáticas puras y aplicadas)
Objetivos
- Entender los principios matemáticos y estadísticos más utilizados en IA, desde una perspectiva accesible.
- Permitir a los participantes interpretar resultados y métricas sin formación técnica avanzada.
Temas
- ¿Por qué importa la matemática en la IA?
- Probabilidad básica y distribución normal
- Variables predictoras (X) y variable objetivo (Y)
- Errores de predicción: falsos positivos y falsos negativos
- Métricas claves
- Correlación vs causalidad
Actividad
- Análisis de tabla de predicciones de riesgo e interpretación de métricas básicas.
MÓDULO 3
Introducción a la IA desde la perspectiva de GRC
Objetivos
- Comprender qué es y qué no es la inteligencia artificial.
- Visualizar cómo se está usando la IA en las organizaciones.
- Introducir los principales riesgos GRC asociados a su uso.
Temas
- Definiciones clave: IA, machine learning, IA generativa.
- Casos de uso típicos: scoring crediticio, monitoreo de fraudes, atención automatizada.
- Riesgos emergentes: éticos, regulatorios, de calidad de datos.
- El rol del GRC frente a la automatización algorítmica.
Actividad
- Análisis de tabla de predicciones de riesgo e interpretación de métricas básicas.
MÓDULO 4
Fundamentos técnicos para evaluar modelos de IA
Objetivos
- Introducir los elementos básicos del funcionamiento de un modelo de IA.
- Comprender los principios de calidad de datos, validación y explicabilidad.
Temas
- Datos: fuentes, limpieza, integridad, sesgos.
- Tipos de modelos: supervisado, no supervisado.
- Sobreajuste (overfitting) y subajuste (underfitting).
- Validación cruzada.
- Métricas clave: precisión, recall, F1 score, AUC.
- Explainable AI2 (XAI).
- Ciclo de vida del modelo de IA (CRISP-DM y variantes).
Actividades
- Evaluación guiada de un dataset con errores: limpieza, detección de inconsistencias y análisis básico de impacto.
- Caso de Estudio: Sistema Call Center creado con IA Generativa.
MÓDULO 5
Riesgos, controles y gobernanza algorítmica
Objetivos
- Identificar riesgos técnicos, legales y éticos en proyectos de IA.
- Analizar marcos regulatorios y proponer controles adecuados.
Temas
- Principales riesgos: éticos (sesgo, discriminación), regulatorios, operacionales (model drift).
- Marcos de referencia: NIST AI Risk Management Framework, AI Act europeo, ISO 42001.
- Controles sugeridos: validación independiente, revisión de calidad de datos, registro de decisiones algorítmicas.
- Participación del GRC en comités de innovación.
Actividades
- Análisis de caso: sistema de IA generativa que genera errores legales. Identificación de riesgos, vacíos de control y recomendaciones..
- Caso de Estudio: Sistema Call Center creado con IA Generativa (continuación)
MÓDULO 6
Checklist de Auditoría y Revisión Práctica
Objetivos
- Aplicar metodologías de revisión estructurada sobre soluciones IA.
- Evaluar la documentación y trazabilidad de decisiones algorítmicas.
Temas
- Checklist de auditoría por etapas: definición, entrenamiento, validación, implementación, monitoreo.
- Evidencia esperada y preguntas de control.
- Red flags comunes.
- Buenas prácticas para redactar hallazgos e informes de IA.
Actividades
- Auditoría simulada con checklist oficial RISCCO: caso modelo de crédito automatizado.
- Caso de Estudio: Sistema Call Center creado con IA Generativa (continuación)
Perfil del Participante
- Líderes de equipos responsables de la gestión de GRC
- Profesionales relacionados con la gestión de GRC
- Ejecutivos responsables de supervisar la gestión de las unidades de GRC
- Directores – Comités de Apoyo relacionados con GRC
Modalidad
- Virtual
¿Qué ofrece el Seminario?
- 10 horas entrenamiento
- Se otorga certificado (digital) de participación.
- Trabajo de análisis individual.
- Presentaciones en español.
- Actividades y Caso de Estudio
- Documentación soporte (inglés y español)
Costos
Hasta el 10 de septiembre
Participantes | Costo (USD) |
1 | 250 |
2-4 | 225 |
+4 | 200 |
Después del 10 de septiembre
Participantes | Costo (USD) |
1 | 325 |
2-4 | 300 |
+4 | 275 |
Fechas
Fechas (Octubre) | Horario | Duración (Sesión) |
Lunes 6, Miércoles 8, Lunes 13, Miércoles 15, Lunes 20 | 3pm – 5pm (Rep. Dominicana) 2pm – 4pm (Panamá) 1pm – 3pm (Centroamérica) | 2 horas |
Para información, [email protected]
Expositores
Ing. Samuel Villaneda, desde Vietnam
Samuel es BA en Administración de Empresas del CESA, con énfasis en datos e inteligencia artificial. Fundó Karcadan, donde desarrolló PitchBase y trabajó con 5 fondos de VC en EE. UU. y Europa, participando en el programa Start Fellowship y en Antler SEA. Actualmente lidera Danta Labs, creadora de Maestro, plataforma para orquestar aplicaciones distribuidas con agentes de IA. Ha organizado hackatones como First Visions Danta junto a RMIT University y RISCCO, y tiene experiencia en convertir tecnologías emergentes en soluciones escalables que conectan talento, capital e innovación.
Su compañía y miembros de su equipo fueron contratados por un conglomerado de la ciudad de Ho Chi Minh donde actualmente están desarrollando proyectos de Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa.
Ing. Danny Bravo, Colombia
Danny Bravo es ingeniero electrónico, magíster en Inteligencia Artificial y especialista en gerencia financiera, con más de 20 años de experiencia liderando proyectos de tecnología en sectores como telecomunicaciones, financiero y educación. Actualmente, lidera el Área de expertise en Product & AI en Globant, donde impulsa el diseño y desarrollo de productos basados en inteligencia artificial, con un enfoque en generar valor real para las organizaciones. Es también cofundador de Tribu IA, una comunidad abierta que conecta a constructores, expertos y apasionados por la inteligencia artificial en Latinoamérica. A través de programas como AI Tinkerers, Agentes, Papers y Product, Tribu IA ha contribuido a formar talento, resolver retos reales de la industria y fomentar un ecosistema regional de innovación con IA. Danny es un convencido de que la inteligencia artificial no solo transformará industrias, sino también la forma en que aprendemos, trabajamos y nos conectamos como sociedad. Su enfoque combina estrategia de producto, comprensión tecnológica y una profunda sensibilidad humana.
Ph.D. Modaldo Tuñón
Profesor Titular de la Universidad Tecnológica de Panamá. Estudios de licenciatura, maestría y doctorado en las áreas de Ingeniería de Sistemas e Ingeniería Industrial en universidades de Estados Unidos.
Miembro de la Junta de Síndicos de la Ciudad del Saber, 2008-. Miembro de la Junta de Síndicos del Consejo del Sector Privado para la Asistencia Educacional CoSPAE, 2020. Más de 50 cursos tomados a lo largo de su carrera profesional. Expositor en más de 80 conferencias, congresos, simposios nacionales e internacionales sobre temas relacionados a gerencia, liderazgo, ingeniería de sistemas e ingeniería industrial, entre otros. Fundador y Primer Decano de la Facultad de Ingeniería de Sistemas Computacionales de la Universidad Tecnológica de Panamá y uno de los fundadores de la Universidad Tecnológica de Panamá. Ex Rector de la Universidad Latina de Panamá, 2006-2014. Ex Presidente del Consejo de Rectores de Panamá, 2010.
Ing. Antonio Ayala I.
Es CEO y fundador de RISCCO, compañía internacional con base en Panamá dedicada exclusivamente ayudar a organizaciones en sus desafíos de GRC y ESG.
Laboró en tres de la Big Four y tuvo la responsabilidad de brindar servicios en GRC a +40 países y territorios en América y Europa. Tiene más de 25 años de experiencia en Gestión de Riesgo Tecnológico, Seguridad de Información, Auditoría de Sistemas y Privacidad y Protección de Datos. Amplia experiencia en dotar soluciones de software para las áreas de GRC/ESG. Es perito en casos de delitos informáticos en la Estado y Sector Privado. Ha impartido más de 400 conferencias y seminarios en varios países de América. Ha participado, coordinado y dirigido proyectos en gobiernos, empresas nacionales y multinacionales en diferentes industrias en más de 30 países en América y Europa.
Ing. Salvador Andrés Russo Ortega
Consultor Senior en RISCCO. Ingeniero en Sistemas y Computación con experiencia en análisis de datos, GRC y transformación digital. Forma parte del equipo de RISCCO de Inteligencia Artificial, apoyando a empresas en la implementación de soluciones de IA para la eficiencia operativa. Ha desarrollado y presentado más de 7 webinars técnicos sobre IA, ERM y gobierno corporativo. Su enfoque combina precisión técnica, pensamiento analítico y orientación a resultados. Cuanta con más 400 horas experiencia en analítica de datos en organizaciones en Centroamérica y CARICOM.
Cuenta con experiencia en automatización, auditoría interna y visualización de datos.
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