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Temario del curso
Introducción a la IA responsable con Mistral
- Principios de la IA responsable.
- Características empresariales de Mistral y hoja de ruta.
- Factores motivadores del cumplimiento normativo 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.
Controles empresariales e integraciones
- Control de acceso basado en roles (RBAC).
- Inicio de sesión único (SSO) y gestión de identidades.
- Integración con sistemas informáticos empresariales.
Auditabilidad y gobernanza
- Configuración de registros de auditoría y monitoreo.
- Juegos de instrucciones de gobernanza para sistemas de IA.
- Flujos de trabajo de respuesta a incidentes y escalada.
Opciones de proveedores y modelos de despliegue
- Comparación del autoalojamiento de Mistral frente a servicios gestionados.
- Evaluación de las garantías de cumplimiento normativo de los proveedores.
- Compensaciones entre costos, rendimiento y regulaciones.
Estudios de caso y perspectivas futuras
- Ejemplos de industrias reguladas.
- Regulaciones emergentes y tendencias de cumplimiento normativo.
- Preparación para la evolución de los estándares empresariales de IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los sistemas informáticos empresariales.
- Experiencia con marcos de gobernanza de datos o 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