IA conversacional: asegurar el cumplimiento y mitigar los riesgos

Resumen

En el mundo actual impulsado por la tecnología, la relevancia de la inteligencia artificial conversacional es incuestionable. La voz humana es un canal único; además de identificar a una persona, la voz humana y los sonidos respiratorios contienen biomarcadores que revelan condiciones físicas, neurológicas y psicológicas, así como la salud general de una persona.

La voz humana se clasifica como datos sensibles y requiere estrategias de mitigación de riesgos. Con la rápida evolución de las tecnologías de IA, los profesionales equipados con conocimientos de mitigación de riesgos están en alta demanda.

Este curso capacitará a los estudiantes para identificar y gestionar riesgos potenciales en implementaciones de IA y garantizará que su experiencia esté alineada con las últimas normas y regulaciones internacionales. Al completar este curso, mejorarán sus perspectivas de carrera en varios campos, incluyendo desarrollo de IA, gestión de proyectos, cumplimiento y gestión de riesgos, asegurando que se mantengan a la vanguardia de los avances en IA y las consideraciones éticas.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Conversacional
Comprensión de las tecnologías de IA Conversacional
Relevancia y aplicaciones en diversas industrias
• Comprensión de Biomarcadores en la Voz Humana
Identificación y análisis de datos de voz humana
La importancia de los biomarcadores de voz
• Sensibilidad de Datos y Preocupaciones de Privacidad
Clasificación de los datos de voz como información sensible
Implicaciones éticas de la recolección de datos de voz
• Estrategias de Mitigación de Riesgos en la IA Conversacional
Identificación de posibles riesgos en implementaciones de IA
Estrategias para la protección de datos y garantía de privacidad
• Normas y Regulaciones Internacionales
Resumen de regulaciones clave (por ejemplo, GDPR, CCPA)
Requisitos de cumplimiento para sistemas de IA conversacional
• Implementación de Marcos de Gestión de Riesgos
Desarrollo de planes de gestión de riesgos para proyectos de IA
Herramientas y técnicas para monitorear y gestionar riesgos de IA
• Perspectivas de Carrera en Gestión de Riesgos de IA
Exploración de oportunidades en desarrollo de IA y cumplimiento
Habilidades esenciales para la gestión de proyectos de IA y mitigación de riesgos
• Estudios de Caso y Mejores Prácticas
Ejemplos del mundo real de mitigación de riesgos exitosa
Evaluación y aprendizaje a partir de fallas de cumplimiento
• Consideraciones Éticas en la IA
Equilibrio entre innovación con estándares éticos y de privacidad
Abogacía por un desarrollo y uso responsable de la IA
• Conclusión del Curso y Perspectiva Futura
Resumen de los aprendizajes clave y conocimientos adquiridos
Tendencias futuras en cumplimiento de IA y gestión de riesgos
• Evaluación Final y Certificación
Evaluación del entendimiento a través de una prueba comprensiva
Certificación de finalización para avance profesional

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Enseñado por

Diego Gosmar, Oita Coleman, Sara Oliver G.V. and Michael Novak

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Asignaturas

Negocios