IA Soberana para Organizaciones Reguladas: Control de Datos, Modelos y Entornos de Inferencia

Fundamentos de la IA Soberana

• Qué significa la IA soberana en organizaciones reguladas
• Factores impulsores empresariales, legales y operativos
• Áreas clave de control: datos, modelos, infraestructura y operaciones

Requisitos Normativos y Mapeo de Riesgos

• Residencia de datos, privacidad y obligaciones específicas del sector
• Mapeo de datos sensibles a casos de uso de IA
• Identificación de riesgos de exposición transfronteriza, registro y servicios de terceros

Gobernanza de Datos, Prompts y Registros

• Gobernanza de prompts y límites de uso aceptable
• Políticas de registro para prompts, respuestas y metadatos
• Prácticas de retención, ofuscación, enmascaramiento y control de acceso
• Ejercicio: revisión de un flujo de datos de IA para identificar brechas de gobernanza

Opciones de Alojamiento de Modelos y Entorno de Inferencia

• Elección entre API pública, nube privada, instalación on-premise e híbridas
• Factores para decidir dónde deben ejecutarse los modelos
• Compensaciones entre control, seguridad, costo y propiedad operativa

Dependencia de Proveedores y Portabilidad

• Patrones comunes de dependencia (vendor lock-in) en modelos, herramientas y plataformas
• Portabilidad mediante arquitectura modular, interfaces abiertas y contratos claros
• Ejercicio: evaluación de un proveedor frente a criterios de soberanía

Modelo de Gobernanza y Planificación de Acciones

• Roles y responsabilidades entre TI, seguridad, legal y cumplimiento normativo
• Flujos de aprobación para casos de uso, modelos y cambios operativos
• Expectativas de auditabilidad, monitoreo y respuesta ante incidentes
• Elaboración de una hoja de ruta práctica de IA soberana y próximos pasos