IA generativa bajo control: herramientas prácticas para proteger datos, accesos y modelos
De los riesgos a la acción: aprende a aplicar herramientas reales para proteger datos, controlar accesos y desplegar IA generativa segura en tu empresa.
La IA generativa ya está dentro de las empresas. Se utiliza para redactar, resumir, analizar documentos, automatizar tareas, crear asistentes internos o consultar conocimiento corporativo. Pero cuanto más se integra en procesos reales, más importante se vuelve una pregunta clave:
¿Cómo podemos aprovechar la IA generativa sin exponer datos sensibles, documentos internos o información crítica de la organización?
Este curso está diseñado para profesionales que quieren ir más allá de la teoría y aprender, de forma práctica, cómo securizar el uso de la IA generativa en la empresa mediante herramientas, configuraciones y arquitecturas aplicables desde el primer momento.
A lo largo de la formación, las personas participantes trabajarán con soluciones y enfoques que permiten proteger el dato, controlar accesos, anonimizar información, reducir riesgos de fuga, auditar el uso de los sistemas y limitar comportamientos no deseados de los modelos.
Se abordarán herramientas y conceptos como Microsoft Purview, Presidio, guardrails, sistemas RAG privados, bases vectoriales seguras, controles frente a prompt injection, monitorización, auditoría y arquitecturas privadas u on-premise.
Qué aprenderás en este curso
Al finalizar la formación, las personas participantes serán capaces de:
- Identificar los principales riesgos de seguridad asociados al uso de IA generativa en empresa.
- Diferenciar qué tipo de herramienta utilizar según el nivel de sensibilidad del dato: versiones públicas, suscripciones Enterprise o entornos privados.
- Aplicar técnicas de anonimización para proteger datos personales o información sensible antes de enviarla a un modelo.
- Diseñar asistentes internos más seguros que consulten documentación corporativa mediante sistemas RAG privados.
- Configurar controles de acceso al conocimiento para evitar que los usuarios accedan a información que no les corresponde.
- Aplicar guardrails y medidas frente a prompt injection para reducir comportamientos no deseados del modelo.
- Entender cómo monitorizar y auditar el uso de sistemas de IA generativa en la organización.
- Relacionar las decisiones técnicas con requisitos normativos, especialmente en materia de RGPD, trazabilidad y control del dato.
Enfoque práctico
El curso estará orientado a escenarios reales de empresa, como:
- Cómo proteger un asistente interno que consulta documentación corporativa.
- Cómo evitar que se introduzcan datos sensibles en herramientas no adecuadas.
- Cómo anonimizar información antes de enviarla a un modelo generativo.
- Cómo aplicar controles de acceso en sistemas RAG.
- Cómo detectar riesgos en bases vectoriales y repositorios de conocimiento.
- Cómo reducir el impacto de ataques de prompt injection.
- Cómo decidir si conviene utilizar una herramienta pública, una suscripción Enterprise o una arquitectura privada.
Resultado de la formación
Las personas participantes saldrán del curso con una visión práctica de qué herramientas utilizar, qué medidas aplicar y cómo estructurar una adopción segura de IA generativa en la empresa.
El objetivo es que no solo comprendan los riesgos, sino que puedan empezar a implementar controles concretos para proteger sus propios casos de uso: desde asistentes internos y sistemas RAG hasta procesos de anonimización, auditoría, gobierno del dato y despliegue seguro de modelos generativos.
No son necesarios conocimientos técnicos previos para seguir la formación. El curso está planteado de forma clara y progresiva, aunque contar con experiencia previa en tecnología, datos, ciberseguridad, cumplimiento normativo o IA generativa ayudará a comprender más rápidamente algunas herramientas y conceptos.
