Gestión de Riesgos de IA

Gestionar e investigar fallos en sistemas de IA, resultados inesperados e incidentes de seguridad. Análisis de causa raíz estructurado, evaluación de impacto y planificación de remediación para equipos de operaciones de IA.

Navegue por las obligaciones éticas de la IA, los principios de IA responsable y los requisitos regulatorios emergentes. Orientación práctica de cumplimiento para equipos que construyen o implementan productos impulsados por IA.

Detecta, analiza y mitiga el sesgo en sistemas de IA. Obtén auditorías estructuradas, métricas de equidad y estrategias de remediación accionables para una implementación responsable de la IA.

Diseñe marcos de gobernanza de IA empresarial alineados con la Ley de IA de la UE, el NIST RMF y los estándares ISO. Políticas, estructuras de rendición de cuentas y controles de riesgo para una adopción responsable de la IA.

Haga que los modelos de IA sean interpretables y explicables para reguladores, usuarios y partes interesadas. Orientación experta sobre métodos XAI, SHAP, LIME, atribución de características y documentación de transparencia.

Simula ataques adversarios en sistemas de IA para descubrir vulnerabilidades antes del despliegue. Orientación experta en inyección de prompts, jailbreaking y pruebas de robustez de modelos.

Evalúa y gestiona los riesgos derivados de proveedores externos de IA, APIs y proveedores de modelos fundacionales. Marcos de diligencia debida, fichas de evaluación de proveedores y controles de riesgo contractuales para la adquisición de IA.

Aplicar los principios de SR 11-7 y gestión de riesgos de modelos a sistemas de IA y ML. Marcos de validación, estándares de documentación y monitoreo continuo para industrias financieras y reguladas.

Diseñar sistemas de monitoreo en producción para modelos de IA: detección de deriva, alertas de rendimiento, seguimiento de calidad de datos y pipelines de observabilidad para operaciones de IA confiables y conscientes del riesgo.