Auditoría y Gobernanza de Algoritmos: Un manual operativo para decisiones financieras auditables bajo el marco del Decision Operating System

Auditoría y Gobernanza de Algoritmos Un manual operativo para decisiones financieras auditables bajo el marco del Decision Operating System¿Su organización puede explicar, defender y reconstruir cada decisión algorítmica que toma hoy?Los modelos de inteligencia artificial y machine learning ya deciden quién recibe crédito, qué transacciones se bloquean, qué precios se ofrecen y qué clientes reciben atención prioritaria. Pero auditar esos modelos como simples piezas de código es insuficiente. La auditoría algorítmica moderna debe gobernar el sistema completo de decisión: propósito, datos, modelos, reglas, responsables, métricas, controles, evidencia y aprendizaje organizacional.Este libro entrega un marco operativo -el Decision Operating System (DOS)- para directores de riesgo, comités de auditoría, áreas de cumplimiento, oficinas de modelo, líderes de transformación digital y consejeros con exposición a IA y datos.Lo que encontrará en este libro: - Marco regulatorio convergente: cómo EU AI Act, NIST AI RMF, SR 11-7 y BCBS 239 se integran en una sola arquitectura auditable.- Data governance auditable: linaje de datos, contratos de datos, calidad operacional y privacidad.- Auditoría técnica de modelos: reproducibilidad, backtesting, stress testing, drift y degradación.- Explainability y fairness: SHAP, LIME, paridad demográfica, equalized odds, calibration y gobierno de umbrales.- El audit pack algorítmico: el expediente vivo que conecta hallazgo, evidencia, remediación y cierre.- Frontera emergente: QML, modelos híbridos cuántico-clásicos, Shor, Grover y migración post-cuántica.- Plantillas operativas listas para usar: checklist de auditoría, ficha de linaje, model card, audit pack, métricas de fairness y guía para presentar hallazgos al comité."Una decisión algorítmica que no puede ser auditada no es una decisión: es un riesgo en curso."Escrito por Jorge Pérez Colín, director y cofundador de BDS - Business Data Scientists, ex-Director de Analytics de Accenture México, ex-Partner de IBM al frente de Cognitive Business Decision Services, y ex-CIO del IPADE Business School. Más de dos décadas aplicando ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial a problemas reales de banca, gobierno y empresa.Para la alta dirección que necesita gobernar la IA, no sólo aprobarla.

Pagina's: 148, Paperback, Independently published