Riesgos de la Política de Riesgos de la IA - Cinco Lecciones

Resumen

Explora los desafíos en la implementación de marcos de gestión de riesgos de IA, destacando cinco obstáculos clave que enfrentan las partes interesadas al poner en práctica estándares como NIST AI RMF y el Acta de IA de la UE.

Programa de estudio

• Introducción a los Marcos de Gestión de Riesgos de IA
Visión general de los marcos clave de gestión de riesgos de IA (NIST AI RMF, AI Act de la UE)
Importancia de la gestión de riesgos en el desarrollo e implementación de IA
• Obstáculo 1: Ambigüedad en las Normas
Desafíos en la interpretación de directrices amplias
Estudios de caso de malinterpretación y resultados
Estrategias para aclarar y adaptar normas a contextos específicos
• Obstáculo 2: Complejidad Tecnológica
Dificultad en la evaluación de sistemas complejos de IA
Limitaciones de las herramientas actuales de evaluación de riesgos
Soluciones emergentes y mejores prácticas para gestionar la complejidad
• Obstáculo 3: Restricciones de Recursos
Limitaciones financieras y de recursos humanos
Impacto en pequeñas y medianas empresas
Enfoques para optimizar la asignación de recursos y la eficiencia
• Obstáculo 4: Superposición de Cumplimiento Regulatorio
Navegación por múltiples marcos regulatorios
Conflictos y redundancias en las regulaciones
Orientación para lograr un cumplimiento armonizado
• Obstáculo 5: Consideraciones Éticas y Sociales
Equilibrar la innovación con la responsabilidad social
Abordar el sesgo, la equidad y la transparencia
Involucrar a las partes interesadas en la deliberación ética
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de los obstáculos clave y las lecciones aprendidas
Cambios potenciales en el panorama de riesgos de IA
Fomentar estrategias de gestión de riesgos proactivas y adaptativas
• Cierre del Curso y Sesión de Preguntas y Respuestas
Revisión de conceptos clave
Discusión abierta sobre desafíos no resueltos y tendencias emergentes
Opiniones y conclusiones claves del curso

Asignaturas

Charlas de Conferencia