RT CIONET IA Confiable 4 de diciembre

El AI Act ha entrado en escena y ha redefinido las reglas del juego.

Las organizaciones que utilizan inteligencia artificial en procesos críticos deberán explicar, auditar y justificar cada decisión automatizada.

Lo que antes era innovación, ahora es cumplimiento.

Y lo que hasta ayer era un piloto de IA, hoy exige trazabilidad, gobernanza y control bajo marcos como Basilea III, Solvencia II o el propio AI Act.

Los líderes digitales se enfrentan a una nueva realidad:

¿Cómo mantener la velocidad de la automatización sin poner en riesgo la ética, la reputación o el negocio?

En esta mesa redonda exploraremos cómo las organizaciones más avanzadas están:

Diseñando marcos de gobernanza de IA que garantizan confianza y cumplimiento.
Auditando algoritmos y decisiones automatizadas para reducir el riesgo reputacional.
Y aprovechando la inteligencia artificial para ganar eficiencia sin perder control.

La regulación no frena la innovación. La acelera —para quienes sepan adaptarse.

👉 Únete a esta conversación y descubre cómo anticiparte al nuevo escenario de la IA confiable y regulada.

Programa

En el corazón de Chamberí, Allégorie eleva la cocina francesa a su versión más delicada: un entorno elegante y luminoso que invita al diálogo, donde cada plato nace de la precisión y del arte de las salsas como hilo conductor de sensaciones.

En este escenario, la mesa se convierte en foro: las ideas fluyen con la misma intensidad con la que se revelan los matices en cada plato. Un lugar donde el acto de conversar y el acto de degustar se funden en una misma experiencia, estimulando mentes y sentidos.

            
          13:30  - 14:00 
        
                Recepción y bienvenida
        
          14:00  - 15:40 
        
                Comida y debate
        
Durante el almuerzo debatiremos sobre:
 
1. Contexto y desafíos actuales

La entrada en vigor del AI Act y su impacto en las decisiones automatizadas.

Cómo equilibrar cumplimiento, eficiencia y ética en sectores regulados.

Retos comunes: calidad del dato, trazabilidad, sesgos y riesgo reputacional.

2. Gobernanza y confianza en la inteligencia artificial

Marcos de control y auditoría de modelos: transparencia, trazabilidad y responsabilidad.

Cómo estructurar una arquitectura de IA explicable y gobernada.

Ejemplo de aplicación práctica: una plataforma integrada de datos, IA y gobierno que facilita el cumplimiento normativo y la automatización responsable como es watsonx de IBM.

3. Casos y aprendizajes intersectoriales
Experiencias reales en la automatización de procesos críticos (scoring, fraude, siniestros, atención al cliente).
Cómo transformar la regulación en una oportunidad de eficiencia y confianza.
Lecciones compartidas entre distintos sectores sobre gobernanza, datos y ética aplicada.

          15:40  - 15:45 
        
                Conclusión y cierre

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