Avanzado
Inteligencia Artificial
AI Risk Manager Professional Certification
AIRMPC · Certificación internacional CertiProf
Certifica la capacidad de identificar, evaluar y mitigar riesgos de sistemas de IA con el NIST AI Risk Management Framework, orientado a una IA confiable y responsable.
Nivel de entrada: para quien ya ejerce el rol.
Inversión de introducción
USD 150
acceso 6 meses
Examen oficial con 2 intentos · 2 sesiones 1:1 · práctica semanal · comunidad
Para quién es
Esta certificación es para ti si eres…
✓Desarrolladores de IA y científicos de datos
✓Profesionales de ciberseguridad y directores de TI
✓Gestores de riesgos y responsables de cumplimiento
✓Auditores que deben evaluar sistemas de IA
✓Consultores y analistas de negocio
✓Gestores de proyectos y responsables de ética
El examen
2intentos incluidos
Opción múltipleformato
Qué incluyen tus USD 150
El examen es una parte. El resto es lo que hace que lo apruebes.
01Examen oficial CertiProf con 2 intentosEl proveedor da uno. Nosotros incluimos el segundo.
022 sesiones 1:1 de 30 min con un expertoPara resolver lo que el video no resuelve.
03Sesión grupal semanal con práctica asistida por IACasos, simulacros y ejercicios en vivo con tu cohorte.
04Clases pregrabadas del temario completoA tu ritmo, disponibles los 6 meses.
05Material oficial CertiProf y material AgileNextGuías, plantillas y recursos propios que no vienen con el examen.
06Comunidad Skool por 6 mesesPreguntas, compañeros y seguimiento hasta que apruebes.
Temario oficial
6 módulos, en el orden en que los estudiarás
Syllabus CertiProf V032024
Comprender qué es el AI RMF, por qué es un recurso voluntario y cómo se enmarca el riesgo de IA antes de gestionarlo.
- Propósito del marco y su desarrollo colaborativo por el NIST
- Atributos clave: lenguaje común, usabilidad y compatibilidad
- Riesgo como función de impacto negativo y probabilidad
- A quién alcanza el daño: individuos, grupos, organizaciones, sociedad y planeta
- Tolerancia al riesgo y desafíos para medir riesgos de IA
- Audiencia del marco y actores involucrados
Al terminar: La persona delimita el riesgo de IA con vocabulario común y dimensiona a quiénes puede afectar cada sistema.
Identificar las siete características de una IA confiable y usarlas como criterio de evaluación de sistemas.
- Validez y fiabilidad del sistema
- Seguridad física y operacional, y seguridad y resiliencia
- Explicabilidad e interpretabilidad
- Privacidad mejorada
- Equidad con el sesgo nocivo gestionado
- Responsabilidad y transparencia
Al terminar: La persona evalúa un sistema de IA contra los siete atributos de confiabilidad y detecta las tensiones entre ellos.
Evaluar si la adopción del marco mejora realmente la gestión del riesgo en la organización.
- Criterios para valorar la efectividad del marco
- Expectativas de mejora continua en su aplicación
- Adaptación del marco a la evolución de la tecnología
Al terminar: La persona define cómo medirá el valor de adoptar el AI RMF en su organización.
Aplicar las cuatro funciones del Núcleo con sus categorías y subcategorías sobre sistemas de IA reales.
- GOVERN: cultura de riesgo, políticas, requisitos legales y tolerancia al riesgo
- MAP: establecimiento del contexto y del ciclo de vida de la IA con sus actores
- MEASURE: métodos cuantitativos, cualitativos y mixtos de análisis y monitoreo
- MANAGE: asignación de recursos, tratamiento de riesgos y respuesta a incidentes
- Estructura de categorías y subcategorías por función
Al terminar: La persona opera el ciclo completo del Núcleo y asigna responsables a cada categoría de riesgo priorizada.
Construir Perfiles que adapten el marco genérico al sector, caso de uso y requisitos regulatorios de la organización.
- Definición y propósito de los Perfiles
- Alineación con objetivos organizacionales y requisitos legales
- Perfiles de caso de uso y perfiles temporales
- Priorización y comunicación del riesgo según el contexto
Al terminar: La persona traduce el Núcleo genérico a un perfil aplicable a su industria y su caso de uso.
Ubicar las tareas de cada actor en el ciclo de vida y explicar por qué la IA exige una gestión de riesgo propia.
- Tareas de los actores en diseño, desarrollo, despliegue, operación y monitoreo
- TEVV: prueba, evaluación, verificación y validación a lo largo del ciclo
- Factores humanos, expertos de dominio y entidades de terceros
- Diferencias entre riesgos de IA y riesgos del software tradicional
- Gestión de la interacción humano-IA como dimensión crítica del riesgo
Al terminar: La persona identifica quién hace qué en cada etapa y dónde se concentran los riesgos propios de la IA.
Alineada conNIST AI RMF 1.0 (NIST.AI.100-1)ISO/IEC TS 5723:2022Clasificación del ciclo de vida de la IA de la OCDE
Tu ruta desde aquí
Forma parte de la ruta CISO / Security
Cada certificación se adquiere por separado. Este es el orden que recomendamos. Ver la ruta completa →
Antes de decidir
Preguntas frecuentes
"Gabriel fue mi Coach Ágil para certificarme como Scrum Master. Es una persona con un excelente dominio del tema, siempre colaborativo y dispuesto a resolver cada una de mis dudas."
Nivel de entrada: para quien ya ejerce el rol. Si tienes duda, la primera sesión 1:1 sirve para evaluarlo.
Tienes un segundo intento incluido sin cargo adicional. CertiProf vende uno; nosotros incluimos dos. Antes del segundo intento hacemos una sesión de repaso enfocada en tus dominios débiles.
El temario está en clases pregrabadas para que avances a tu ritmo. Lo vivo son las 2 sesiones 1:1 de 30 minutos con un experto y la sesión grupal semanal de práctica. Si faltas a la grupal, queda grabada en la comunidad.
6 meses de acceso a las clases, la comunidad Skool, el material oficial CertiProf y el material AgileNext. Los intentos de examen deben usarse dentro de ese periodo.
Sí. Cada certificación se adquiere por separado con una inversión de USD 150. Las rutas son una recomendación de orden, no un paquete obligatorio.
Inicia AIRMPC hoy
USD 150 · acceso 6 meses · 2 intentos de examen. Te contactamos en menos de 24 horas para darte acceso a la comunidad y agendar tu primera sesión.
