ITIL® AI Governance

2.1. Introducción a la IA

• Tipos de inteligencia artificial: generativa, agentiva y estrecha.

• Características fundamentales: aprendizaje, autonomía y opacidad.

• Riesgos asociados al uso de la IA.

• Aplicación de la IA al ciclo de vida de productos y servicios de ITIL.

• Automatización mediante IA en las actividades de la cadena de valor.

• Beneficios y riesgos para organizaciones y profesionales.

• Evolución de la IA: herramienta, asistente, compañero de trabajo y fuerza laboral habilitada por IA.

2.2. Valor de la IA en las industrias y las funciones organizativas

• Cocreación de valor mediante inteligencia artificial.

• Contribución de la IA a los resultados de negocio.

• Casos de uso de IA en diferentes sectores.

• Creación de valor en distintas funciones organizativas.

• Aplicación de la IA al ciclo de vida de la estrategia digital.

• Beneficios y riesgos de la adopción de IA.

• Preparación para la transformación y gobierno adaptativo.

• Sostenibilidad y requisitos de gobierno de la IA.

2.3. El modelo de competencias IA de ITIL (modelo 6C)

• Fundamentos del modelo de competencias IA de ITIL.

• Diferencias entre las competencias de IA.

• Influencia de las competencias en los casos de uso y el comportamiento de la IA.

• Requisitos de gobierno y mecanismos de control.

• Elaboración de perfiles de riesgo.

• Límites de decisión, supervisión humana e indicadores de experiencia.

• Combinación de competencias en sistemas de IA.

• Aplicación del modelo 6C para identificar riesgos y establecer controles.

2.4. Riesgos y desafíos de la IA

• Principales categorías de riesgo de la inteligencia artificial.

• Principios éticos aplicables al diseño y funcionamiento de sistemas de IA.

• Riesgos asociados a las seis competencias del modelo 6C.

• Influencia de los principios éticos en la toma de decisiones.

• Relación entre riesgos, ética y requisitos de gobierno.

• Riesgos de filtración de datos, sesgos, alucinaciones, deriva de modelos y autonomía inapropiada.

• Contramedidas: supervisión humana, auditorías, validación, controles de acceso y monitorización.

• Aplicación de controles de riesgo en escenarios prácticos.

2.5. IA y Estrategia

• Influencia de la IA en las decisiones estratégicas, la priorización y la asignación de recursos.

• Alineación de la IA con la estrategia, los flujos de valor y los resultados empresariales.

• Impacto de la IA en la sombra sobre los riesgos y las decisiones organizativas.

3.1. Términos y conceptos clave del gobierno de la IA

• Las cuatro perspectivas del gobierno de la IA.

• Interdependencia entre las perspectivas de gobierno.

• Influencia de las competencias de IA en los requisitos de gobierno.

• Necesidad de un gobierno eficaz ante la creciente adopción de IA.

• Ciclo de vida del gobierno de la IA.

• Marcos de gobierno y principios éticos.

• Limitaciones del gobierno tradicional de las TI.

• Gobierno de la IA y ética digital.

• Riesgos de la IA en la sombra.

• Características de un buen gobierno de la IA.

• Beneficios y riesgos del gobierno de la IA.

3.2. El modelo de mejora del gobierno de la IA de ITIL y los patrones de gobierno

• Fundamentos y propósito del modelo de mejora del gobierno de la IA.

• Etapas de evaluación, diseño, implementación y mantenimiento.

• Integración de actividades de aseguramiento durante el proceso.

• Utilización del modelo de competencias IA para evaluar riesgos y controles.

• Integración con otros marcos y métodos de gestión.

3.3. Evaluar y poner a prueba el grado de preparación para el gobierno de la IA (paso de Evaluación)

• Influencia de los principios éticos en las decisiones de gobierno.

• Modelos de gobierno directivo, guiado, federado y autónomo.

• Principios de evaluación y mejora del gobierno de la IA.

• Evaluación del gobierno vigente y sus indicadores de madurez.

• Pruebas de resistencia ante escenarios de inteligencia artificial.

• Identificación de puntos de ruptura y necesidades de adaptación.

• Análisis de patrones de gobierno organizativos.

• Selección de patrones de gobierno adecuados para diferentes casos de uso.

3.4. Definir los requisitos de gobierno y diseñar los ajustes (paso de Diseño)

• Determinación de requisitos mediante el modelo de competencias IA de ITIL.

• Incorporación de riesgos y consideraciones éticas al diseño.

• Adaptación de los requisitos según autonomía, criticidad y exposición regulatoria.

• Definición de autoridad, controles y supervisión humana.

• Controles específicos para la IA no gestionada o IA en la sombra.

Los materiales complementarios también identifican los siguientes contenidos:

• Implementación de mejoras del gobierno de la IA.

• Definición de responsabilidades y mecanismos de supervisión.

• Mantenimiento del gobierno y mejora continua.

• Actividades de aseguramiento, auditoría y trazabilidad.

• Evaluación de la eficacia del gobierno.

• Cumplimiento normativo y estándares externos.

• Gobierno de proveedores y sistemas de IA de terceros.

• Integración con otros marcos y métodos de gestión.

• Aplicación práctica del gobierno de la IA en escenarios organizativos completos.