El curso aborda de manera estructurada y práctica cómo la Inteligencia Artificial (IA) y, en particular, las técnicas de Machine Learning e IA Generativa, están transformando la gestión del riesgo operacional en organizaciones financieras y no financieras. Su objetivo central es fortalecer la capacidad de los participantes para identificar, evaluar, monitorear y mitigar riesgos operacionales mediante el uso inteligente de datos, modelos analíticos y automatización avanzada.
A lo largo del programa, se desarrolla el marco conceptual que conecta la gestión tradicional del riesgo operacional —basada en eventos de pérdida, controles, indicadores (KRI/KCI), mapas de riesgo y planes de acción— con herramientas modernas de analítica avanzada. Se explica cómo la IA permite pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo y preventivo, mejorando significativamente la toma de decisiones de la primera, segunda y tercera línea de defensa.
El curso profundiza en aplicaciones clave como:
Análisis automatizado de eventos de pérdida e incidentes, identificando patrones, causas raíz y tendencias ocultas.
Diseño de modelos predictivos para anticipar fallas operativas, fraudes internos, errores humanos y fallos tecnológicos.
Optimización de Indicadores Clave de Riesgo (KRI) mediante modelos dinámicos que ajustan umbrales según comportamiento histórico y escenarios de estrés.
Uso de IA Generativa (GPT) como asistente especializado en riesgo operacional para apoyar la identificación de riesgos, evaluación de impactos, redacción de informes, generación de alertas y diseño de planes de acción.
Integración con herramientas corporativas como Excel, Power BI, Python y plataformas de automatización, orientadas a la gestión ejecutiva y al reporte a comités de riesgo.
Asimismo, el programa incorpora una visión clara de gobernanza, ética y control del riesgo de la propia IA, alineando su uso con marcos como ISO 31000, COSO ERM, ISO/IEC 23894, Basilea y regulaciones locales, asegurando trazabilidad, explicabilidad y control del modelo.
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