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Temario del curso

Introducción a la IA

  • Definición y conceptos clave
  • Evolución y tipos de IA
  • IA en los negocios y la TI

Descripción general de la auditoría de TI

  • Propósito y alcance de la auditoría de TI
  • Conceptos clave de la auditoría de TI: Gobernanza, riesgo y cumplimiento normativo
  • Auditoría de TI tradicional versus potenciada por IA

Tecnologías de IA en la auditoría de TI

  • Aprendizaje automático (machine learning)
  • Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Automatización robótica de procesos (RPA)
  • Análisis de datos

Recopilación y análisis de datos

  • Fuentes de datos en las auditorías de TI
  • Uso de la IA para el análisis de datos
  • Análisis predictivo en la auditoría de TI

Evaluación de riesgos impulsada por IA

  • Identificación y evaluación de riesgos con IA
  • Automatización de evaluaciones de riesgo
  • Herramientas de IA para el monitoreo continuo y la auditoría

Implementación de la IA en los procesos de auditoría de TI

  • Planificación de auditorías impulsada por IA
  • Automatización de procedimientos de auditoría con IA
  • Informes de auditoría en tiempo real y tableros (dashboards) con IA

Consideraciones éticas y desafíos

  • Sesgo e imparcialidad en la IA
  • Privacidad y seguridad de datos en las auditorías con IA
  • Implicaciones legales y regulatorias

IA en la auditoría de ciberseguridad

  • Uso de la IA para detectar y responder a incidentes de seguridad
  • Auditoría de sistemas de ciberseguridad impulsados por IA

Gobernanza de IA y auditoría de TI

  • Uso de la IA en los marcos de gobernanza de TI
  • Papel de los auditores de TI en la gobernanza de la IA

Tendencias futuras en la IA y la auditoría de TI

  • Tecnologías emergentes de IA que impactan la auditoría de TI
  • Preparación para el futuro de la IA en la auditoría de TI

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre los conceptos de la auditoría de TI
  • Comprensión básica de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de datos

Público objetivo

  • Auditores de TI
  • Analistas de IA y datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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