EKOPARTY TRAININGS: SECURING AI: RISK & GOVERNANCE

IMPORTANTE: Los valores de este training están expresados en USD (dólares estadounidenses).
Tu inscripción incluye una entrada Legacy para Ekoparty Buenos Aires 2026, permitiéndote acceder también a la próxima edición de la conferencia de hackers más grande de Latinoamérica.
📍 Sede: Plaza Galicia - Leiva 4070, Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

La IA ya está en tu organización. La pregunta es: ¿la estás gobernando o estás acumulando riesgos? El uso de herramientas no autorizadas, cuentas personales, datos sensibles y agentes con accesos excesivos da lugar al Shadow AI y puede convertir una adopción acelerada en un problema de seguridad, compliance y presupuesto.

En esta capacitación de dos días, vas a transformar ese riesgo en un programa de gestión concreto, utilizando el NIST AI RMF para gobernar, mapear, medir y gestionar los riesgos de IA. Vas a salir con políticas, matriz RACI, escenarios de riesgo cuantificados y un plan de tratamiento listo para implementar, además de los argumentos necesarios para llevar la estrategia de IA al directorio.

Dirigido a

• CISOs y Head of Security — responsables de la estrategia de seguridad y de extenderla al riesgo de IA.
• CTOs y líderes de tecnología — que diseñan, compran o despliegan sistemas de IA y deben gobernar su ciclo de vida.
• GRC Leaders y Risk Managers — que integran el riesgo de IA al portafolio de riesgo empresarial y lo cuantifican.
• DPOs y especialistas en privacidad — que gestionan el impacto de la IA sobre datos personales y derechos fundamentales.
• Compliance Officers — que deben demostrar confianza a terceros y trazar el camino regulatorio y de certificación.

Objetivos

• Identificar y priorizar los casos de uso de IA según su criticidad y nivel de riesgo.
• Definir una estrategia de gobierno de IA, estableciendo apetito de riesgo, políticas y responsabilidades claras.
• Detectar, evaluar y priorizar escenarios de riesgo de IA y vincularlos con controles y marcos de referencia como OWASP, MITRE ATLAS e ISO.
• Cuantificar el impacto financiero de los riesgos de IA y traducir la exposición a un lenguaje comprensible para el negocio y el directorio.
• Evaluar proveedores y definir tratamientos para reducir los riesgos asociados a herramientas y servicios de IA.
• Preparar la organización para responder a incidentes de IA, mediante ejercicios tabletop y esquemas de monitoreo continuo.
• Integrar la gestión de riesgos de IA con los marcos de seguridad y privacidad existentes y avanzar hacia ISO/IEC 42001.
• Presentar y defender decisiones de riesgo ante un comité ejecutivo con argumentos basados en impacto, exposición y negocio.

Metodología

• 60% práctica / 40% teoría: conceptos y herramientas aplicados directamente a situaciones reales de gestión de riesgo de IA.
• Tu organización como caso de trabajo: cada participante trabaja sobre su propio contexto, identificando riesgos y tomando decisiones aplicables a su realidad.
• Aprendés haciendo y te llevás resultados: a lo largo del workshop vas construyendo, paso a paso, un Programa de Gestión de Riesgo de IA con entregables concretos: inventario de casos de uso, matriz de riesgos y controles, análisis FAIR, políticas, RACI, KRIs, plan de monitoreo, playbook de respuesta a incidentes y presentación ejecutiva.

Agenda I Día 1: Del riesgo a la estrategia

Módulo 1 · AI Risk Essentials

Entendé el nuevo mapa de riesgos que trae la inteligencia artificial.

• Explorá las diferencias entre IA predictiva, generativa y agéntica, y cómo cambia el riesgo a medida que aumenta la autonomía.
• Descubrí por qué los modelos de IA desafían los controles tradicionales: opacidad, autonomía, adaptación continua y responsabilidades distribuidas.
• Incorporá un lenguaje común para identificar, evaluar y comunicar riesgos, desde probabilidad e impacto hasta riesgo inherente, residual, KPI y KRI.

Módulo 2 · Governing AI

Pasá de “usar IA” a definir cómo y bajo qué reglas puede usarse.

• Construí las bases de una estrategia de gobierno de IA responsable, alineada con los objetivos y necesidades del negocio.
• Definí quién decide, quién responde y quién controla cada etapa del ciclo de vida de la IA.
• Entendé las responsabilidades de developers, providers, deployers y users, y cómo distribuirlas de forma efectiva.
• Establecé apetito, tolerancia y capacidad de riesgo, conectando la gestión de IA con los modelos de gobierno existentes.
• Diseñá una Política de Uso Aceptable para establecer límites claros y reducir el Shadow AI.
• Trabajá sobre cultura, capacitación y concientización para convertir las políticas en comportamientos concretos.

Módulo 3 · Risk Mapping

Anticipate a los problemas antes de que se conviertan en incidentes.

• Identificá las principales amenazas y vulnerabilidades asociadas al uso de IA, desde prompt injection y data poisoning hasta model inversion y evasion.
• Aprendé a transformar amenazas abstractas en escenarios de riesgo concretos, identificando qué puede pasar, a quién afecta y cuál sería su impacto.
• Mapeá los riesgos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, desde los datos y el entrenamiento hasta la implementación y el monitoreo.
• Evaluá impactos sobre privacidad, derechos y cumplimiento, incluyendo FRIA, conformity assessment y PIA/DPIA.
• Abordá escenarios especialmente sensibles como decisiones automatizadas, transferencias internacionales y uso de información sensible o biométrica.

Módulo 4 · Measuring AI Risk

Convertí la incertidumbre en información para decidir.

• Aprendé a construir estimaciones de riesgo consistentes, defendibles y accionables.
• Mejorá la calidad de tus estimaciones mediante técnicas de calibración basadas en el método de Hubbard.
• Aplicá FAIR-AIR para cuantificar escenarios de riesgo de IA.
• Traducí el riesgo técnico a impacto financiero, generando información que permita priorizar inversiones y tomar decisiones.
• Aprendé a comunicar la exposición de forma clara para que el directorio y las áreas de negocio puedan entenderla y actuar sobre ella.

Día 2: De la acción a la confianza

Módulo 5 · De la evaluación a la acción

Convertí el análisis de riesgo en decisiones y acciones concretas.

• Aprendé a decidir cuándo aceptar, evitar, mitigar o transferir un riesgo y cómo evaluar el riesgo residual.
• Diseñá estrategias de protección para LLMs y agentes, utilizando controles y buenas prácticas de OWASP, MITRE ATLAS y CSA AI Controls Matrix.
• Incorporá nuevos enfoques de seguridad para entornos de IA: Human-in-the-Loop, Zero Trust, identidades no humanas, kill switches y controles sobre Shadow AI.
• Evaluá proveedores y soluciones de IA mediante AI Third-Party Risk Management, incluyendo los desafíos de implementar modelos propios.

Módulo 6 · Prepararse para el incidente

Prepará a la organización para responder cuando la IA falla, es atacada o se usa para atacar.

• Adaptá los procesos de Incident Response, Business Continuity y gestión de crisis al contexto de IA.
• Trabajá sobre escenarios reales: fuga de información mediante LLMs, deepfakes y fraude ejecutivo, prompt injection con exfiltración y agentes fuera de control.
• Diseñá y ejecutá tabletop exercises técnicos y ejecutivos para poner a prueba la capacidad de respuesta.
• Identificá brechas y oportunidades de mejora antes de enfrentarte a un incidente real.

Módulo 7 · De la regulación a la confianza

Convertí el cumplimiento en confianza y prepará a la organización para lo que viene.

• Navegá los principales estándares, principios y regulaciones de IA, desde OECD y NIST AI RMF hasta EU AI Act e ISO/IEC 42001, 42005 y 23894.
• Conectá el gobierno de IA con los sistemas de gestión que la organización ya utiliza, incluyendo ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701 y NIST CSF 2.0.
• Construí una hoja de ruta hacia ISO/IEC 42001 sin empezar desde cero.
• Entendé el panorama regulatorio de Latinoamérica y cómo las exigencias del EU AI Act pueden impactar a organizaciones de la región.
• Aprendé a demostrar ante clientes, partners, reguladores y otras partes interesadas que la organización gestiona la IA de forma responsable y trazable.

Trainer:

Matias Armándola es un líder en Seguridad de la Información con más de 20 años de experiencia en tecnología y más de una década dedicado a la protección de activos, el cumplimiento normativo y el desarrollo de una cultura organizacional orientada a la seguridad.

Ha liderado equipos y proyectos en empresas de alcance regional y participado como speaker internacional en conferencias como Ekoparty, DevOpsDays, Nerdearla y DEF CON, abordando temáticas relacionadas con seguridad ofensiva, concientización, inteligencia artificial aplicada y gobernanza. A su vez, forma parte del equipo organizador de DevOpsDays Buenos Aires.

Actualmente se desempeña como coordinador del curso Cybersecurity Basics en Hackademy, donde también es docente de las carreras Fundamentals of Hacking and Defense y Cloud Security & DevSecOps Engineering.

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