Fundamentos de riesgo de IA
Características, daños, partes afectadas y confianza.
Evidencia: Taxonomía de riesgos.Gobierna. Evalúa. Mitiga. Asegura.
Convierte principios de IA responsable y NIST AI RMF en un modelo operativo para inventariar, evaluar, tratar y monitorear riesgos de sistemas de IA.

Cada módulo conecta conocimiento, práctica y una evidencia que ayuda a explicar el resultado.
Características, daños, partes afectadas y confianza.
Evidencia: Taxonomía de riesgos.Roles, políticas, inventario, clasificación y apetito.
Evidencia: Modelo de gobierno de IA.Escenarios, criterios, controles, aceptación y escalamiento.
Evidencia: Registro de riesgos de IA.Métricas, desempeño, incidentes, revisión y mejora.
Evidencia: Scorecard y plan de monitoreo.Examen oficial online; vigencia y condiciones descritas en el brochure.
La ficha es informativa. Precio, vigencia, idioma, voucher, intentos, requisitos y disponibilidad deben aparecer en la confirmación comercial antes del pago.Solicita la ficha vigente y confirma todos los componentes incluidos.