Curso
Gobernanza de la inteligencia artificial
BásicoNivel de habilidad
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TheoryArtificial Intelligence2 h12 vídeos51 Ejercicios3,200 XP3,601Certificado de logros
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Probar DataCamp for BusinessDescripción del curso
Empieza por el porqué y el quién
Comenzarás definiendo el alcance de la gobernanza de la IA y alineando a las partes interesadas clave, desde los departamentos jurídico y de riesgos hasta los de ciencia de datos y negocios. A continuación, mediante herramientas como evaluaciones de preparación y modelos de madurez, aprenderás a establecer objetivos de gobernanza que respalden tanto las necesidades de cumplimiento normativo como la estrategia organizativa.Haz que la gobernanza funcione cada día
Descubre cómo integrar la gobernanza en tus flujos de trabajo diarios mediante listas de verificación, puertas de aprobación y documentación automatizada. Aprende a integrar la gobernanza en los procesos de MLOps y adapta tu enfoque utilizando modelos ligeros o pesados en función del riesgo y la escala.Escala de forma más inteligente Asume tu responsabilidad
Descubre cómo ampliar la gobernanza entre equipos y regiones utilizando modelos federados y plataformas de gobernanza como Collibra. También aprenderás a realizar un seguimiento de los KPI de gobernanza, mantener la trazabilidad e impulsar la mejora continua a través de bucles de supervisión y retroalimentación.Requisitos previos
No hay requisitos previos para este curso1
Foundations of AI Governance
Explore what AI governance is, how it differs from ethics and risk management, and why it’s essential for responsible AI. Learn the key components of governance systems, roles and responsibilities across teams, and how to embed accountability and oversight throughout the AI lifecycle.
2
Regulations and Frameworks in Practice
Dive into global AI regulations, including the EU AI Act and U.S. Executive Order, and learn how to identify and manage high-risk systems. Explore key governance actions like conformity assessments, model documentation, and impact assessments, and understand how self-regulation and traceability build compliance, trust, and long-term accountability.
3
Implementing Governance in Organizations
Learn how to design, embed, and scale AI governance in real-world settings. This chapter covers stakeholder alignment, workflow integration via MLOps, lightweight vs. heavyweight governance models, automation for scalability, and KPI-based monitoring strategies to drive continuous improvement and accountability across your AI systems.
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